<img src="/assets/img/2024-08-18-SolveandrefactorthisproblemwithmeCodewars6kyuLotteryTicket_0.png" />

리팩터링은 기능을 변경하지 않고 코드를 다시 작성하는 것을 의미합니다. Codewars의 이 연습 문제(링크: https://www.codewars.com/kata/57f625992f4d53c24200070e/train/ruby)에서는 초기 솔루션을 어떻게 리팩터링했는지를 보여줄 거에요(그런데 함께 고민해보고 싶네요, Ruby, Python 또는 다른 프로그래밍 언어로 작업할 수 있어요). 이게 문제 설명이에요.

복권 티켓(티켓)이 주어지는데, 이는 2 값 배열들의 배열로 표현됩니다. 당첨금을 받았는지 확인해야 해요. 예시 티켓:



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<script>
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</script>

```js
[
  ["ABC", 65],
  ["HGR", 74],
  ["BYHT", 74],
];
```

이를 위해 먼저 티켓에서 '미니 당첨'을 세어야 합니다. 각 하위 배열에는 문자열과 숫자가 모두 포함되어 있습니다. 문자열 내의 어떤 문자의 문자 코드가 숫자와 일치하면 미니 당첨을 받습니다. 주의: 서브 배열 당 미니 당첨은 한 번만 받을 수 있습니다.

미니 당첨을 모두 센 후, 해당 숫자를 다른 제공된 입력(win)과 비교하십시오. 총합이 (win) 이상이면 '승자!'를 반환하고, 그렇지 않으면 '패자!'를 반환하십시오.

모든 입력값은 올바른 형식으로 제공됩니다. 티켓의 문자열은 항상 같은 길이가 아닐 수 있습니다.



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<script>
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</script>

테스트 케이스 및 예상 결과:

```js
p get_jackpot_results([['ABC', 65], ['HGR', 74], ['BYHT', 74]], 2) == 'Loser!'
p get_jackpot_results([['ABC', 65], ['HGR', 74], ['BYHT', 74]], 1) == 'Winner!'
p get_jackpot_results([['HGTYRE', 74], ['BE', 66], ['JKTY', 74]], 3) == 'Loser!'
```

먼저, 내가 직접 문제를 재정의해 보겠습니다:

```js
#문제
========
# -메소드는 중첩 배열 / 배열의 배열을 인수로 받습니다
# -중첩 배열의 하위 배열은 문자열과 숫자로 구성됩니다
# -문자열은 문자로 이루어져 있고, 문자는 코드를 가지고 있습니다 (ASCII 테이블 기준)
# -만약 숫자(ASCII 코드를 나타내는)가 어떤 문자의 ASCII 코드와 일치하면 미니-승리입니다
# -하나의 하위 배열당 미니-승리는 하나만 가능합니다
# -모든 미니-승리가 계산된 후, 이 숫자(합)를 두 번째 메소드 인자로 전달된 것과 비교합니다,
#   잭팟을 이기기 위해 필요한 수
# -미니-승리 수가 동일하거나 크면, 메소드는 'Winner!'을 반환하고, 그렇지 않으면 'Loser!'를 반환합니다
```



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<script>
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</script>

그런 다음, 문제를 이해했는지 확인하기 위해 예시를 분석했습니다(1개의 예시 실제로만):

```js
# 예시
# ========
# bingo([['ABC', 65], ['HGR', 74], ['BYHT', 74]], 2) == 'Loser!'

# ['ABC', 65]
# 'ABC'를 분석합니다 ->, ASCII 코드 'A', 'B' 및 'C'를 'ord' 메소드를 사용하여 확인합니다
# 'A' -> 65 -> 미니 당첨입니다. 더 분석할 필요 없음(티켓당 미니 당첨은 1회만 가능)
#
# ['HGR', 74]
# 'HGR'를 분석합니다 ->
# 'H' -> 72
# 'G' -> 71
# 'R' -> 82 -> 어느 것도 74에 해당되지 않으므로 여기에는 미니 당첨이 없습니다. 다음으로 넘어갑니다

# ['BYHT', 74]
# 'BYHT'를 분석합니다 ->
# 'B' -> 66
# 'Y' -> 89
# 'H' -> 72
# 'T' -> 84 -> 어느 것도 74에 해당되지 않으므로 여기에는 미니 당첨이 없습니다
```

그리고 이를 기반으로 다음과 같은 알고리즘을 만들었습니다:

```js
# 알고리즘
# ==========
# - `calculate_mini_win(subarray)`라는 도우미 메소드 생성
# - 메소드는 배열을 가져와
# - 배열의 첫 번째 요소를 문자 배열로 분할
# - 해당 문자를 ASCII 테이블 숫자로 매핑
# - ASCII 테이블의 위치로 변환될 때 어느 문자 하나라도 두 번째 요소와 같으면 true를 반환, 아니면 false를 반환
# - 도우미 메소드가 작동하는지 테스트(자체 테스트 케이스 작성)
#
# - 메인 메소드 `get_jackpot_result(tickets)` 만들기
# - `score`를 0으로 초기화
# - 티켓을 반복
# - 각 티켓에 대해 calculate_mini_win을 인수로 사용하여 호출
# - 메소드가 true를 반환하면 점수에 1을 추가
# - 아니면 0을 추가
# - 반복이 완료되면, 점수를 두 번째 인수, 잭팟에 당첨되기 위한 예상 점수와 비교
# - 점수가 같거나 더 크면 'Winner!'를 반환, 아니면 'Loser!'를 반환
```



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</script>

이 알고리즘에 따라 첫 번째 솔루션을 코딩했어요:

```js
def calculate_mini_win(inner_ticket)
  array_of_characters = inner_ticket[0].chars
  ascii = array_of_characters.map {|char| char.ord}
  ascii.any? { |int| int == inner_ticket[1]}
end

p calculate_mini_win(['ABC', 65])
p calculate_mini_win(['BYHT', 74])


def get_jackpot_results(ticket, win)
  score = 0
  ticket.each do |inner_ticket|
    score += 1 if calculate_mini_win(inner_ticket)
  end

  if score >= win
    return 'Winner!'
  else
    return 'Loser!'
  end
end

p get_jackpot_results([['ABC', 65], ['HGR', 74], ['BYHT', 74]], 2) == 'Loser!'
p get_jackpot_results([['ABC', 65], ['HGR', 74], ['BYHT', 74]], 1) == 'Winner!'
p get_jackpot_results([['HGTYRE', 74], ['BE', 66], ['JKTY', 74]], 3) == 'Loser!'
```

첫 번째 리팩터링 힌트는 RubyMine에서왔어요. 제목 아래에 나타난 스크린샷을 보면 오렌지색 squiggly 선으로 표시된 return이라는 단어를 볼 수 있어요. Ruby에는 암시적인 반환(implicit return)이 있어요. 암시적 반환은 Ruby 메소드가 기본적으로 마지막으로 평가된 줄의 결과를 암시적으로 반환한다는 것을 의미해요. 여기서 마지막 평가된 줄은 반환 문 중 하나가 될 것이기 때문에 반환을 할 필요가 없어서 제거해줬어요:

```js
def calculate_mini_win(inner_ticket)
  array_of_characters = inner_ticket[0].chars
  ascii = array_of_characters.map {|char| char.ord}
  ascii.any? { |int| int == inner_ticket[1]}
end

p calculate_mini_win(['ABC', 65])
p calculate_mini_win(['BYHT', 74])


def get_jackpot_results(ticket, win)
  score = 0
  ticket.each do |inner_ticket|
    score += 1 if calculate_mini_win(inner_ticket)
  end

  if score >= win
    'Winner!'
  else
    'Loser!'
  end
end
p get_jackpot_results([['ABC', 65], ['HGR', 74], ['BYHT', 74]], 2) == 'Loser!'
p get_jackpot_results([['ABC', 65], ['HGR', 74], ['BYHT', 74]], 1) == 'Winner!'
p get_jackpot_results([['HGTYRE', 74], ['BE', 66], ['JKTY', 74]], 3) == 'Loser!'
```



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</script>

별로 많이 바뀐 부분은 없지만, 단어를 2개 지워서 코드를 간소화하겠어요. 코드를 보고 있으니 아이디어가 떠오르네요 (주석으로 표현):

```js
def calculate_mini_win(inner_ticket)
  array_of_characters = inner_ticket[0].chars
  ascii = array_of_characters.map { |char| char.ord }
  ascii.any? { |int| int == inner_ticket[1] } # 본문을 1줄로 줄이기
end
p calculate_mini_win(['ABC', 65])
p calculate_mini_win(['BYHT', 74])

def get_jackpot_results(ticket, win)
  score = 0
  ticket.each do |inner_ticket|
    score += 1 if calculate_mini_win(inner_ticket)
  end

  score >= win ? 'Winner!' : 'Loser!'  # 삼항 연산자 사용, 5줄을 1줄로 줄이기
end
p get_jackpot_results([['ABC', 65], ['HGR', 74], ['BYHT', 74]], 2) == 'Loser!'
p get_jackpot_results([['ABC', 65], ['HGR', 74], ['BYHT', 74]], 1) == 'Winner!'
p get_jackpot_results([['HGTYRE', 74], ['BE', 66], ['JKTY', 74]], 3) == 'Loser!'
```

내가 말한 주석 내용을 이해했나요? 위 코드를 복사해서 직접 리팩토링해 보세요. Ruby 삼항 연산자 구문이 무엇인지와 어떻게 사용하는지 알아보기 위해 Google 또는 chatGPT를 활용할 수 있어요.

제가 그것을 구현한 방법은 다음과 같다고 해요:



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<script>
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</script>

```js
def calculate_mini_win(inner_ticket)
  inner_ticket.first.chars.map(&:ord).any? { |int| int == inner_ticket.last}
end

def get_jackpot_results(ticket, win)
  score = 0

  ticket.each do |inner_ticket|
    score += 1 if calculate_mini_win(inner_ticket)
  end

  score >= win ? 'Winner!' : 'Loser!'
end
```

내 솔루션이 모든 Codewars 테스트를 통과했어요, 억양!

![image](/assets/img/2024-08-18-SolveandrefactorthisproblemwithmeCodewars6kyuLotteryTicket_1.png)

의자에 기대어, 만족스럽게 현재 순간을 즐기고 있어요. 알고 있어요, 이 순간은 오래가지 않을 거란 걸. 왜냐하면 지금 이제 난 다른 사람들의 솔루션을 살펴보게 될 거니까, 분명 나도 그 중에서 내가 왜 그렇게 생각 못했을까하는 것을 발견하리라는 걸 알면서요. 그래서 그래요, c0nspiracy의 솔루션을 발견했어요:



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</script>

위의 표를 마크다운 형식으로 변경하실래요.

Lottery Ticket Codewars 6kyu 알고리즘 풀기

최근에 루비 온 레일즈 앱에서 우리의 데이터 수집 프로세스를 조정해야 하는 문제를 겪었습니다. 처음에 작성된 코드는 S3 버킷에서 원래 구축되어 있던 것보다 훨씬 큰 파일을 읽어들이는 것에 도전했습니다.

![이미지](/assets/img/2024-08-18-IngestLargeCSVFilesFromS3UsingRuby_0.png)

저는 큰 파일을 처리하는 데 시간이 걸리고 흥미로운 코드가 필요하다는 경험을 했습니다. 그 경험을 공유하고 싶어졌습니다.

# 시작하는 코드



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<script>
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</script>

여기에 처음에 시작한 내용입니다:

```js
class Record < ApplicationRecord
end

class LoadFile
    def perform(file_name:)
        Record.transaction do
            Record.delete_all

            data = S3Client.get_object(bucket: "BUCKET", key: file_name).body

            CSV.parse(data).each_with_index do |line|
                Record(
                    data_1: line[0].strip,
                    data_2: line[1].strip,
                    data_3: line[2].strip,
                ).save!
            end

            rescue e -> Exception
              raise "Issue with record at #{index}"
            end
        end
    end
end
```

여기에는 정말 특별한 것이 없습니다. 우리는 file_name을 받아들이고(이는 파일의 전체 경로입니다, 예: "folder/big_file.csv"), 그런 다음 모든 레코드를 삭제합니다(매일 완전한 파일 로드를 받습니다). 그런 다음 S3로부터 파일을 가져와 데이터를 CSV 구문 분석한 다음 데이터베이스에 레코드를 삽입합니다.

만약 문제가 발생하면 모든 변경 사항이 롤백되도록 트랜잭션에 모든 것을 감쌉니다.



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<script>
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</script>

# 문제

처음에는 약 10,000 라인이 포함된 소/중형 파일을 읽었습니다.

지금은 훨씬 큰 파일(10,000,000 라인)을 읽어야 하는 상황이 되었습니다.

전체 파일을 메모리에 로드하다 보니 이 프로세스가 크래시되고 실행 중인 컨테이너가 갑자기 멈췄습니다.



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</script>

스트리밍으로 전환하거나 파일을 청크로 읽어들여서 컨테이너의 CPU 및 메모리 제한에 도달하지 않도록 조정해야 했어요.

![이미지](/assets/img/2024-08-18-IngestLargeCSVFilesFromS3UsingRuby_1.png)

# 솔루션 평가

우리의 기준이 무엇인지 파악하고 해결책이 더 나은지 테스트할 수 있도록 프로파일링을 추가해야 했어요.



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</script>

여러 가지 다른 젬(예: ruby prof)을 사용하여이 작업을 수행하는 몇 가지 방법이 있습니다.

파일을 읽는 것에 대한 유사한 테스트를 실행하기 위해 Benchmark를 사용하는이 문서를 찾았으며, 우리의 코드를 측정하는 데 사용할 수있는 프로필 설정을 사용했습니다.

따라서 원래 파일의 맨 위에이 코드를 추가했습니다:

```js
require 'benchmark'

def profile_memory
  memory_usage_before = `ps -o rss= -p #{Process.pid}`.to_i
  yield
  memory_usage_after = `ps -o rss= -p #{Process.pid}`.to_i

  used_memory = ((memory_usage_after - memory_usage_before) / 1024.0).round(2)
  puts "Memory usage: #{used_memory} MB"
end

def profile_time
  time_elapsed = Benchmark.realtime do
    yield
  end

  puts "Time: #{time_elapsed.round(2)} seconds"
end

def profile_gc
  GC.start
  before = GC.stat(:total_freed_objects)
  yield
  GC.start
  after = GC.stat(:total_freed_objects)

  puts "Objects Freed: #{after - before}"
end

def profile
  profile_memory do
    profile_time do
      profile_gc do
        yield
      end
    end
  end
end
```



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</script>

우리 방법 주변에 프로필을 추가했습니다:

```js
class LoadFile
    def perform
      profile do
        Record.transaction do
          ...
        end
      end
    end
end
```

그리고 이제 우리는 기준을 결정하기 위해 잘 정리된 파일을 사용하여 원래 코드를 실행할 수 있습니다.

# Amazon S3 클라이언트에서 청크 사용



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</script>

한 가지 방법은 S3를 사용하여 파일을 메모리로 모두 로드하는 대신 청크로 스트리밍하는 것입니다.

이 해결책을 사용하면 한꺼번에 매우 큰 파일을 메모리로 로드하지 않고 컨테이너의 한계에 도달하지 않을 수 있었습니다.

```js
class LoadFile
    def perform(file_name:)
      line_count = 0
      remaining_string = ""
      Record.transaction do
          Record.delete_all

          ::Aws::S3::Client.new.get_object(
            bucket: "BUCKET",
            key: file_name
          ) do |chunk|
              chunk = remaining_string + chunk
              remaining_string = ""
              lines, remaining_string = if chunk.end_with?("\n")
                [chunk.split("\n"), ""]
              else
                parts = chunk.rpartition("\n")
                remaining_string += parts.last
                [parts.first.split("\n"), remaining_string]
              end

              lines.each do |line|
                line_count += 1
                next if line_count == 1

                CSV.parse(line)&.first do |line|
                    Record(
                        data_1: line[0].strip,
                        data_2: line[1].strip,
                        data_3: line[2].strip,
                    ).save!
                end
              end
          rescue e -> Exception
            raise "Issue with record at #{index}"
          end
        end
    end
end
```

# 결론



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이 솔루션을 마침내 작동하게 하는 데 시간이 걸렸기 때문에, 나중에 누군가에게 도움이 될 수 있도록 공유하고 싶었습니다. 결과적으로 성능을 더 향상시키기 위해 추가로 원시 SQL을 사용하는 변경을 가했습니다.

더 나은 또는 대체 솔루션이 있다면 공유해 주시면 감사하겠습니다!

읽어 주셔서 감사합니다!

이와 같은 주제를 즐기신다면 제 YouTube 채널도 마음에 드실 것입니다. 좋은 하루 되세요!

루비를 사용하여 S3에서 대용량 CSV 파일 가져오는 방법

![MethodVisibilityinRuby_0](/assets/img/2024-08-18-MethodVisibilityinRuby_0.png)

루비 온 레일즈 백앤드 개발자로 활동 중이신 분이시라면, 루비로 코드를 개발할 때 메소드 가시성에 대해 걱정할 필요 없이 쉽게 개발을 진행할 수 있다는 것에 익숙할 것입니다. 그러나 메소드 가시성을 현명하게 활용하지 않으면 장기적인 유지보수 작업에 도전을 야기할 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 루비에서 메소드 가시성의 중요성, 코드 유지보수에 미치는 영향, 그리고 효과적으로 구현하는 가장 좋은 방법에 대해 알아보겠습니다.

# 메소드 가시성 이해

루비에서는 세 가지 수준의 메소드 가시성이 있습니다:



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</script>

- 공개(Public)
- 보호(Protected)
- 비공개(Private)

기본적으로 루비의 모든 메소드는 명시적으로 지정하지 않은 경우 공개(public)입니다. 왜 이 문제가 중요한지, 코드 유지보수에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅시다.

# 메소드 가시성의 중요성

# 공개 메소드: 지원되는 인터페이스



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퍼블릭 메서드는 사용자에게 해당 객체의 지원 인터페이스의 일부라는 신호를 보냅니다. 이것은 다음을 의미합니다:

- 라이브러리의 주요 업데이트에서만 변경해야 합니다
- 코드와 사용자 간의 계약을 형성합니다

# 프로텍티드 및 프라이빗 메서드: 구현 세부 정보

프로텍티드 및 프라이빗 메서드는 구현 세부 정보임을 나타내며 언제든지 변경될 수 있습니다. 이 차이는 장기 유지에 중요합니다.



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</script>

# 유지보수에 미치는 영향

두 가지 시나리오를 고려해보세요:

- 100개의 공개 메서드를 가진 객체
- 1개의 공개 메서드와 99개의 비공개 메서드를 가진 객체

두 번째 시나리오가 유지보수하기 훨씬 쉬운 이유는:



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</script>

- 한 공개 메서드의 동작 일관성을 유지해야 합니다
- 99개의 비공개 메서드를 필요에 맞게 변경하거나 제거할 수 있습니다. 이때 공개 인터페이스를 깨뜨리지 않아야 합니다.

## 메서드 가시성에 대한 최상의 실천 방법

- 기본적으로 비공개로 설정: 의심스러울 때, 메서드를 비공개로 만드세요. 지원 인터페이스의 일부가 될 필요가 확실한 경우에만 공개로 설정하세요.
- 공개 메서드 최소화: 유지 보수 부담을 줄이기 위해 가능한 한 적은 공개 메서드를 가지도록 노력하세요.
- 보호된 것은 조심스럽게 사용: 내부적으로 라이브러리 내에서 메서드를 호출해야 하는 경우에만 성능 오버헤드를 피하기 위해 보호된 가시성을 유지하세요.
- 상수 가시성 검토: 사용자에 노출하고 싶지 않은 상수에 대해 private_constant를 사용하세요.

## 가시성 실수 수정하기



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</script>

만약 실수로 메서드를 공개(public)로 지정했지만 사실은 비공개(private)로 설정해야 한다면, 점진적으로 가시성(visibility)을 변경하는 다음 방법을 사용할 수 있습니다:

```js
class MethodVis
  private def method_missing(sym, ...)
    if sym == :foo
      warn("foo는 보호된 메서드입니다. 호출 중지하세요!", uplevel: 1)
      return foo(...)
    end
    super
  end
end
```

상수(constant)의 경우:

```js
class ConstantVis
  def self.const_missing(const)
    if const == :PRIVATE
      warn("ConstantVis::PRIVATE는 비공개 상수입니다. 액세스 중지하세요!", uplevel: 1)
      return PRIVATE
    end
    super
  end
end
```



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</script>

# 위임 처리

위임은 루비에서 흔히 사용되는 패턴으로, 메서드 호출을 래핑하여 동작을 추가하는 데 자주 사용됩니다. 여기 위임 처리에 대한 몇 가지 모범 사례가 있습니다:

## deprecation 경고와 함께 메서드 이름 변경

```js
def foo(...)
  warn("foo가 bar로 이름이 변경되고 있습니다", uplevel: 1)
  bar(...)
end
```



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</script>

# 다른 객체로 위임하기

간단한 위임을 위해:

```js
class A
  def foo(...)
    b.foo(...)
  end
end
```

여러 개의 위임을 하려면 forwardable 라이브러리를 사용하세요:



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<script>
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</script>

```js
require 'forwardable'

class A
  extend Forwardable
  def_delegators :b, :foo, :bar, :baz
end
```

# 결론

메소드 가시성은 Ruby에서 강력한 도구로, 현명하게 사용할 경우 코드의 장기간 유지보수성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 어떤 메소드가 공개(public)되어야 하는지와 어떤 메소드가 비공개(private)되어야 하는지 신중히 고려함으로써 Ruby 라이브러리와 애플리케이션을 위한 더 깔끔하고 견고한 API를 만들 수 있습니다.

# 용어 해설



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<script>
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</script>

- 메소드 가시성: 루비에서 메소드에 적용되는 액세스 제어 수준 (public, protected, 또는 private).
- 위임: 한 메소드에서 다른 메소드로 메소드 인수를 전달하는 실천 방법으로, 종종 메소드 호출을 래핑하거나 동작을 추가하는 데 사용됩니다.
- Forwardable: 메소드 위임을 단순화하는 루비 표준 라이브러리입니다.

루비에서 public, private, protected 메소드 정리

싸고 저렴한 SDR(소프트웨어 정의 라디오) 동글과 라즈베리 파이를 이용해서 ADS-B 데이터를 수집하는 방법을 알아보았어요.

![비행기 추적 및 즐거움을 위한 스파이 이미지](/assets/img/2024-08-18-SpyingonPlanesforFunandProfit_0.png)

# 여기서 무엇을 하는 건가요?

최근 아마존에서 싸고 저렴한 SDR 동글을 구입했어요. 온라인에서 항공 추적에 대한 토론을 살펴보면서 이 제품을 알게 되었고, 항공 산업에서 사이버 보안 전문가로 일하고 있는 저에게 항공기 시스템에 대한 큰 관심이 있어요. 특히 오픈 소스와 프로프라이어터리 기술 간의 상호작용을 이해하는 데 흥미를 느끼고 있어요. 업무 중 ACARS 데이터를 자주 다루는데, 이것이 제 궁금증을 자극하여 radarplane.com과 adsbexchange.com 같은 온라인 자료들을 더 탐색해보게 되었어요. flightradar24.com의 내용이 매력적이라고 생각했지만, 세션 타임아웃 문제로 사용에 어려움을 겪었어요. 더 나은 설정을 위해 역방향 프록시를 저렴한 "미니 PC"(Celeron 프로세서와 eMMC 저장 장치 탑재)로 옮겼어요. 베니라 데비안, Nginx 및 Crowdsec를 실행하는 이 구성은 매우 효율적이었어요. 남는 자원을 활용하기 위해 Raspberry Pi를 다시 활용해 플래싱하고 Docker를 설치한 후 Audiobookshelf를 배포했는데, 성능이 훌륭했고 개인 안드로이드 폰과도 원활하게 연결되었어요. 특히, 이 설정은 라즈베리 파이가 이전에 사용했던 자원보다 훨씬 적게 소비했고 추가 기능을 위한 충분한 공간이 남았어요. 이 성공에 자극받아, Flightradar24.com에서 제공하는 문서를 따라 새로운 ADB-S(자율형 의존적 추적-브로드캐스트) SDR 동글을 Pi 설정에 통합하여 사무실 내에서 추적 스테이션을 구축했어요.



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![2024-08-18-SpyingonPlanesforFunandProfit_1.png](/assets/img/2024-08-18-SpyingonPlanesforFunandProfit_1.png)

# 지금 HAM이 되셨나요?

아니요. 저는 야외 라디오 열렬가(Ham)들을 알게 된 즐거움은 있지만, 그들 중 하나라고 주장하지는 않습니다. Hams는 라디오 통신을 진지하게 다루며, 종종 고품질 마이크를 장착한 데스크톱 라디오를 보유하고 견고한 야외 안테나에 연결합니다. 더 나아가 안테나 막대와 접지 설비에 투자하기도 합니다. 또한 이동 시 곧바로 통신을 할 수 있게 차량에 설치된 휴대용 라디오를 소유하기도 합니다.

한편, 제 설정은 라즈베리 파이에 USB 동글을 연결하고 더 나은 안테나로 수신을 향상시키는 것으로 간단하게 되어 있습니다. 저는 방송 활동에 종사하지 않으며, 이 설정 이외에 더 진보된 SDR 하나와 아마존 위시 리스트에 있는 Beofung 라디오만이 라디오 재고로 있습니다. 이런 노력들은 본질적으로 집에서 실험하는 영역에 속합니다. 여기서는 사실상 비트를 다루고 있지만, 비행기에서 전송된 비트를 해독하는 것입니다. 저는 항상 이런 비정상적인 프로젝트에 종사하며, 이러한 독특한 프로젝트에 참여하는 것은 저의 세계에서 흔한 일입니다. 저는 이런 식으로 이상한 것들을 자주 합니다.



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# 이것으로 무엇을 얻을까요?

Flightradar24.com에 ADS-B 데이터를 제공하면 연간 500달러 가치의 무료 비즈니스 라이센스를 획들할 수 있습니다. 본질적으로 ADS-B 지상 국부국, 비록 가장 기본적인 형태로 만들었습니다. 라즈베리 파이에 꽂은 SDR 동글을 사용하여 비행기가 식별, 위치, 고도, 속도 및 기타 중요 정보를 송신하는 비행기간 의존형 감시 방송 (ADS-B) 신호를 해독할 수 있습니다. ADS-B 기능이있는 지상 수신기는 이러한 신호를 수신 및 해독할 수 있습니다.

FlightRadar24와 같은 서비스는 정확한 비행 추적을 위해 ADS-B 데이터에 액세스해야합니다. 다행히 주변에 주요 공항 허브와 여러 대형 지역 공항이 있습니다. 처음에는 기본 안테나로 매일 약 650대의 비행기를 캡처하고 매일 2~35대의 비행기의 위치를 정확하게 파악했습니다. 설정을 향상시키기 위해 1090 MHz에 특별히 튜닝 된 새 안테나에 7달러만을 투자했습니다.

키트 안테나는 처음에 천장 타일에 부착되어 있었지만, 새로운 안테나를 천장 위의 줄기에 파란색 테이프 한 조각 위에 세밀하게 잠재워 새로운 안테나를 설치하여 청결한 설치를 선택했습니다. 케이블은 이더넷 연결 옆으로 세심하게 배치하여 서버에 연결되어 있습니다. 이 업그레이드로 범위의 뚜렷한 향상이 있었으며, 나의 범위가 10에서 25해리로 확대되었습니다. 결과적으로 더 많은 사설 항공기와 헬기의 신호를 수신하기 시작했습니다.



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</script>

간단히 키트 안테나를 2층 사무실 창가에 두는 것으로도 만족할 수 있는 경우가 있겠지만, 저는 최상의 성능을 위해 숨길 수 있고 고정된 설치를 선호했습니다. 성능 차이가 분명합니다. 7달러를 투자하고 Rp-SMA 여성-Mcx 남성 어댑터만 있으면 됐어요.

![이미지1](/assets/img/2024-08-18-SpyingonPlanesforFunandProfit_2.png)

![이미지2](/assets/img/2024-08-18-SpyingonPlanesforFunandProfit_3.png)

# 이 작업을 어떻게 하나요?



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<script>
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</script>

FLightradar24.com을 위한 SDR 동글과 피드를 설정하는 것은 정말 쉽습니다.

SDR 동글을 삽입하고 안테나를 연결하세요. 안테나를 좋은 곳에 놓으세요. 안테나를 배치하는 방법에 대한 자세한 문서가 있습니다. 저는 내 안테나를 천장에 꽂았는데, 당신은 당신의 책상에 놓을 수 있습니다. 우리는 로켓 과학자가 아니에요, 이건 라즈베리 파이와 리눅스야. 피드를 받게 될 거에요, 하지만 일부 데이터는 충분히 좋지 않을 수 있어요.

라디오가 켜져 있는지 확인하려면 lsusb를 입력하세요. Realtek RTL2838 DVB-T가 있어야 해요, DVB-T는 중요해요.

![Spying on Planes for Fun and Profit](/assets/img/2024-08-18-SpyingonPlanesforFunandProfit_4.png)



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<script>
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</script>

공식 문서는 그들의 웹사이트에서 확인하실 수 있어요.

시작하기 전에 가져야 할 것은, frflightradar24.com 웹사이트 계정이에요. 이메일 주소는 fr24feed 소프트웨어를 설정할 때 사용할 거예요. 데이터가 이메일과 키와 연결되면, 당신의 계정은 비즈니스 계정으로 업그레이드될 거에요.

다음 명령어를 실행해 주세요.

sudo apt update



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<script>
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</script>

sudo apt upgrade

아래 스크립트를 실행하여 시도해 볼 수 있어요:

```shell
wget -qO- https://fr24.com/install.sh | sudo bash -s
```

이메일과 공유 키를 입력해야 합니다. 또한 수신기 타입을 선택해야 하는데, 옵션 1 또는 dvbt여야 합니다. dvbt를 선택하세요, 그게 동글의 타입이에요.



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</script>

어떤 문제가 있으면 설정 파일을 편집할 수 있어요:

sudo nano /etc/fr24feed.ini

또한, 포트 8754에서 사용 가능한 일부 설정이 있는 상태 웹 페이지가 있어요. 따라서 http://192.168.0.10:8754 또는 RFC1918 네트워크 주소를 사용할 수 있어요. ufw가 실행 중이라면 다른 시스템에서 상태 페이지에 접속할 수 있도록 “sudo ufw allow 8754”를 꼭 실행해 주세요.

<img src="/assets/img/2024-08-18-SpyingonPlanesforFunandProfit_5.png" />



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<script>
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</script>

FlightRadar24.com에서 성공적인 피드를 가지고 있다면, 다른 ADB-S 사이트로 피드를 시작하는 것도 좋은 아이디어일 겁니다. 그들은 종종 회원들에게 프리미엄 혜택을 제공합니다. adsbexchange.com은 큰 항공 추적 사이트이며, 그들의 항공 추적기는 매우 정교하고 다양한 기능이 있습니다. 피더들은 프리미엄 액세스를 받습니다. 그들의 설정은 문서에서 설명한대로 매우 쉽습니다.

인스톨 스크립트를 실행하세요:

curl -L -o /tmp/axfeed.sh https://www.adsbexchange.com/feed.sh

sudo bash /tmp/axfeed.sh



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<script>
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</script>

스탯 클라이언트를 설치해주세요:

```bash
curl -L -o /tmp/axstats.sh https://www.adsbexchange.com/stats.sh

sudo bash /tmp/axstats.sh
```

아래 링크를 통해 여러분이 피드를 제공하고 있는지 확인해보세요: [https://www.adsbexchange.com/myip/](https://www.adsbexchange.com/myip/)



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<script>
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</script>

성공적으로 수집하고 프리미엄 액세스를 표시하여 트래킹 맵과 통계에 액세스할 수 있어야 합니다:

![이미지](/assets/img/2024-08-18-SpyingonPlanesforFunandProfit_6.png)

## 이게 가치가 있을까요?

네, 절대 가치가 있어요. 저는 Flightradar24.com으로 ADS-B 데이터 피드를 공급하고 잠재적으로 다른 트래킹 플랫폼에 액세스함으로써 Flightradar24로부터 특권을 받을 뿐만 아니라 비행 추적의 네트워크를 확장하는 데 기여합니다. 이 프로젝트는 리눅스와 비행에 관심을 가진 저의 이중 관심을 충족시킬뿐만 아니라 실용적인 목적도 제공합니다. 라즈베리 파이 설정을 활용하여 ADS-B 데이터를 제공함으로써 비행 추적 서비스의 정확성과 범위를 적극적으로 향상시키고 있습니다. 비행기 애호가, 산업 전문가 및 일반 대중에게 혜택을 주는 서비스를 발전시킴으로써 이 프로젝트에 참여함으로써 라즈베리 파이를 뜯어보는 열정이 되살아남게 되었고, 몇 년간 플랫폼에서 가장 즐거운 경험 중 하나가 되었습니다.

재미와 이익을 위해 비행기를 감시하기 신기한 비행기 추적 방법

<img src="/assets/img/2024-08-18-HowtoStreamVideofromRaspberryPiCameratoComputer_0.png" />

라즈베리 파이에 Flask 앱을 설정하고 로컬 네트워크에서 액세스할 수 있는 실시간 보안 카메라를 만드는 방법에 대해 배워보세요. 이 비디오의 끝에는 로컬 네트워크에서 인터넷을 통해 비디오 스트림을 볼 수 있게 될 것입니다! 필요한 것은 라즈베리 파이(제가 4b를 사용했습니다), 카메라, 전원 공급 장치 뿐입니다.

남은 부분을 읽기 전에 아직 구독하지 않았다면 채널을 구독하고 지원해주세요!

구독하기:



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유튜브

지원:

[Buy Me a Coffee](https://www.buymeacoffee.com/mmshilleh)

나를 고용해서 UpWork에서 당신의 IoT 프로젝트를 구축해보세요!



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https://www.upwork.com/freelancers/~017060e77e9d8a1157

# 1-) 라즈베리 파이에서 패키지 다운로드

이 섹션에서는 필요한 패키지를 설치하고 카메라를 활성화하며 네트워크 설정을 구성하여 라즈베리 파이를 카메라 스트리밍용으로 준비할 것입니다. 라즈베리 파이 터미널에서 다음 단계를 따르세요:

# 패키지 목록 업데이트



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</script>

첫 번째로 설치 중에 호환성 문제를 방지하려면 패키지 목록을 최신 상태로 유지해야 합니다. 아래 명령을 실행하여 패키지 목록을 업데이트하세요:

```js
sudo apt update
```

# 카메라 인터페이스 활성화

이제 라즈베리 파이에서 카메라 인터페이스를 활성화해야 합니다. 이 작업은 라즈베리 파이 구성 도구를 통해 수행할 수 있습니다. 아래 명령을 입력하세요:



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<script>
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</script>

sudo raspi-config

인터페이스 옵션으로 이동하여 카메라를 선택하고 `예`를 선택하여 활성화하세요. 이 작업을 완료한 후 변경 사항이 적용되도록 라즈베리 파이를 다시 시작해야 합니다.

# Flask 및 PiCamera 설치

카메라가 활성화된 상태에서 이제 Python용 초소형 웹 프레임워크인 Flask와 Raspberry Pi 카메라 모듈용 Python 라이브러리인 PiCamera를 설치하겠습니다. 이를 위해 pip(파이썬 패키지 설치 관리자)를 사용할 수 있습니다. Python 3(권장)을 사용하는 경우 다음 명령어로 이러한 패키지를 설치할 수 있습니다:



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<script>
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</script>

```js
pip3 install flask picamera
```

만약 pip3가 설치되어 있지 않다면, 다음 명령을 실행하여 먼저 설치할 수 있어요:

```js
sudo apt install python3-pip
```

# 라즈베리 파이의 IP 주소 가져오기



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</script>

마지막으로, 로컬 네트워크의 다른 장치에서 카메라 스트림에 액세스하기 위해 라즈베리 파이의 IP 주소가 필요합니다. 다음을 실행하여 IP 주소를 가져오세요:

```js
ifconfig;
```

wlan0 섹션(무선 연결용) 또는 eth0 섹션(유선 연결용)에 표시된 IP 주소를 메모해 두세요. 이 IP 주소를 사용하여 로컬 네트워크에서 라즈베리 파이 카메라 스트림에 연결할 수 있습니다.



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</script>

이제 설정을 마쳤으니 로컬 컴퓨터에서 Python 스크립트를 생성하고 그것을 마음대로 명명한 다음 다음 코드를 실행하세요:

```js
import io
import picamera
from flask import Flask, Response
```

```js
app = Flask(__name__)
def generate_frames():
    with picamera.PiCamera() as camera:
        camera.resolution = (640, 480)
        camera.framerate = 24
        stream = io.BytesIO()
        for _ in camera.capture_continuous(stream, 'jpeg', use_video_port=True):
            stream.seek(0)
            yield b'--frame\r\nContent-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + stream.read() + b'\r\n'
            stream.seek(0)
            stream.truncate()
@app.route('/video_feed')
def video_feed():
    return Response(generate_frames(), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, threaded=True)
```

이 스크립트는 라즈베리 파이에 연결된 카메라에서 실시간 비디오를 스트리밍하는 간단한 웹 서버를 설정하는 데 사용됩니다. 각 구성 요소와 각 부분의 역할을 설명해 드리겠습니다:



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</script>

Imports:

- io 및 picamera는 Raspberry Pi 카메라 모듈과 상호 작용하는 데 사용됩니다.
- Flask는 Python의 마이크로 웹 프레임워크로, 웹 서버 작업을 처리하기 위해 여기에서 사용됩니다.

Flask 앱 초기화:

- app = Flask(**name**)은 Flask 응용 프로그램을 초기화합니다.



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</script>

프레임 생성 기능 (generate_frames):

- 이 함수는 PiCamera와 상호 작용하여 비디오 프레임을 캡처합니다.
- camera.resolution 및 camera.framerate을 설정하여 비디오의 품질과 프레임 속도를 정의합니다.
- camera.capture_continuous를 사용하여 루프를 통해 프레임을 계속 캡처합니다.
- 각 프레임은 JPEG 이미지로 변환되고 멀티파트 메시지로 서식이 지정됩니다(HTTP를 통해 이진 데이터를 전송하는 표준 방식). 이를 통해 각 프레임이 캡처된 후 즉시 인터넷을 통해 전송될 수 있습니다.

웹 서버 라우트 (/video_feed):

- @app.route('/video_feed') 데코레이터는 Flask에게 '/video_feed' URL로의 모든 HTTP 요청을 video_feed 함수가 처리해야 함을 알려줍니다.
- video_feed 함수는 generate_frames에 의해 생성된 스트리밍 응답을 반환합니다. mimetype 매개변수는 브라우저가 수신한 데이터를 해석하는 방법을 알려줍니다.



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</script>

주요 블록:

- 'if **name** == '**main**':` 블록은 이 스크립트가 주 프로그램으로 실행될 때에만 웹 서버가 시작되도록 보장합니다.
- `app.run(host='0.0.0.0', port=5000, threaded=True)` 은 Flask 애플리케이션을 시작합니다. 이는 모든 공용 IP(0.0.0.0)를 통해 5000번 포트에서 요청을 처리하고 각 요청에 대해 별도의 스레드에서 처리하여 여러 클라이언트가 동시에 스트림을 볼 수 있게 합니다.

이 스크립트를 라즈베리 파이에서 실행하면 웹 서버가 시작됩니다. http://`라즈베리파이의-IP주소`:5000/video_feed로 이동하여 웹 브라우저에서 실시간 비디오 스트림을 확인할 수 있습니다. 비디오는 실시간으로 스트리밍되므로 이를 모니터링, 비디오 회의 또는 카메라 화면을 웹을 통해 다른 사람들과 공유하는 데 사용할 수 있습니다.

# 결론



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튜토리얼을 즐겼으면 영상 위의 YouTube 채널 구독도 잊지마세요! 궁금한 점이 있으면 언제든지 물어봐주세요. 제2부에서 만나요. 지역 네트워크를 초월하여 어디서든 볼 수 있는 비디오 스트림을 만드는 방법을 알아볼 거에요. 기대해주세요!

라즈베리 파이 카메라에서 컴퓨터로 비디오 스트리밍하는 방법

![네트워킹을 통해 라즈베리파이 배운다](/assets/img/2024-08-18-NetworkingTheRaspberryPi_0.png)

이 프로젝트들로 네트워킹에 대해 스스로 가르치세요.

만약 미디엄 회원이 아니라면, substack를 통해 무료로 읽을 수 있습니다.

전자기기의 발전과 함께 시간이 지남에 따라 리퍼비시 기기의 가용성이 증가했습니다. 현재의 시장에서는 예전 기업용 시스템이 학습에 좋은 도구로 사용될 수 있고, 저렴하게 구할 수 있으며, 새로운 삶을 위해 리퍼비싱하고 새 목적으로 사용될 수 있습니다. 라즈베리파이와 같은 싱글 보드 컴퓨터의 성능 향상과 결합하면, 집에서 실험실이나 자체 호스팅 설정에서 실행할 시스템을 비교적 쉽게 적당한 비용으로 찾을 수 있습니다.



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그 결과, 자체 호스팅에 대한 재폴더가 있습니다. 오늘날의 클라우드 중심 세계에서는 거의 희귀한 것으로 여겨지는 많은 사람들이 자체 호스팅 시스템을 구성하고 사용하는 것이 리눅스, 네트워크 및 장치 구성 및 보안 문제와 같이 다양한 새로운 기술을 배우는 좋은 방법이 될 수 있다는 것을 확인했습니다. 오늘의 글에서는 교육 및 홈 랩 목적으로 라즈베리 파이에서 실행할 수 있는 몇 가지 간단한 프로젝트를 살펴보겠습니다. 간단한 메일 서버부터 자유로운 시스템까지 모든 것을 다루며 기술적으로 능동적이시라면 여기에 주목할 프로젝트가 있을 것입니다. 그런데 먼저, 메모리에 관한 간단한 이야기를 해보겠습니다.

이러한 프로젝트 중 하나를 실험용으로만 사용하려면 내장 SD 카드가 적당할 것입니다. 그러나 신뢰성을 위해 장기 설치를 하는 경우에는 SSD를 사용하는 것이 더 좋은 선택일 수 있습니다. 언제나 상황을 고려하고 자신의 상황에 가장 적합한 옵션을 사용하십시오.

참고: 보드 간에 상당한 차이가 있어서 일반적으로 나중 모델 시스템이 이전 모델보다 효율적으로 자체 호스팅 소프트웨어를 실행할 수 있습니다. 그러나 테스트 목적으로 특정 유형의 보드에 적합한 올바른 소프트웨어 이미지를 얻었는지 확인하는 것이 중요합니다. 테스트 목적으로 Pi 4와 가능한 경우 새 Pi 5를 사용합니다.

![네트워킹 더 라즈베리 파이](/assets/img/2024-08-18-NetworkingTheRaspberryPi_1.png)



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# FreedomBox

데비안에서 실행되는 FreedomBox 프로젝트는 프로그래밍 기술이 부족한 사용자들을 포함한 많은 사람들에게 자가 호스팅을 제공하기 위해 만들어졌습니다. 전문가가 아닌 이들을 위한 개인 서버로 소개되며, 대규모의 애드온을 구성할 수 있는 무료 다운로드 가능한 OS 이미지로 제공됩니다.

Git 호스팅부터 Matrix 채팅 서버, 이메일 서버, VPN, 심지어 비트 토렌트와 자체 호스팅 웹 검색까지 모두 포함되어 있습니다. 또한 내장된 Cockpit 프로그램을 사용하여 성능 및 통계를 쉽게 추적할 수 있습니다.

이미 Raspberry Pi용 다운로드 가능한 이미지가 제공되므로 FreedomBox는 시작할 수 있는 훌륭한 프로젝트가 될 수 있습니다. 그러나 기술적인 면에서 약간 어려운 것으로 생각하는 사람들도 있을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, FreedomBox의 웹 기반 데모를 사용하여 실제 사용 전에 먼저 시도해볼 수 있습니다.



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다음 링크를 통해 FreedomBox 데모 버전을 확인해보세요

![FreedomBox Demo](/assets/img/2024-08-18-NetworkingTheRaspberryPi_2.png)

## OpenVPN 서버

웹 및 클라우드 기반 VPN 서비스에는 다양한 옵션이 있지만, 개인 정보 보호에 더 관심이 있는 사람들은 자체 VPN 서버를 구축해보는 것에 관심이 있을 것입니다. 이는 네트워킹에 대해 배우는 것 뿐만 아니라 데이터가 내부에 유지된다는 추가적인 안심감을 줍니다.



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가장 좋은 옵션 중 하나는 OpenVPN 서버 패키지입니다. Raspberry Pi OS의 기본 패키지 관리자인 apt 패키지 관리자에 제공되며, 개인 정보 보호를 다시 시작하는 빠르고 쉬운 방법입니다.

자체 호스팅 VPN 서버를 구성하면 네트워킹 기본원론에 액세스할 수 있을뿐만 아니라 인증서 및 엔드포인트 구성에 대해 배울 수 있습니다.

시작하기 위해 OpenVPN 웹사이트에서 제공하는 이 안내서를 따라 주세요.

![NetworkingTheRaspberryPi_3 이미지](/assets/img/2024-08-18-NetworkingTheRaspberryPi_3.png)



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# Plex 미디어 스테이션

몇 년 전에는 Netflix와 같은 서비스가 평균 소비자에게 매우 좋은 가치를 제공했다고 할 수 있었습니다. 그러나 오늘날에는 미디어 라이브러리가 줄어들고 패스워드 공유가 제한되며 광고가 추가된 상황에서, flix를 그만두고 자체 버전을 사용하는 것이 더 좋은 때는 없었습니다. 이를 빠르고 쉽게 수행하는 가장 좋은 방법 중 하나는 Plex 미디어 서버를 사용하는 것입니다.

다운로드할 수 있는 쉽게 설정 가능한 옵션과 자신만의 라이브러리를 만들 수 있는 기능으로, Plex는 옛 라이브러리를 디지털화하는 데도 좋고, 집에서 캐주얼하게 시청하는 데도 좋은 선택일 수 있습니다.

유료 버전도 있지만, 똑똑한 홈랩 사용자들은 대부분의 작업을 무료 버전으로 충분히 해낼 수 있습니다. 컴퓨터용 적절한 버전을 이 링크를 통해 다운로드하세요.



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![Raspberry Pi networking](/assets/img/2024-08-18-NetworkingTheRaspberryPi_4.png)

# 네트워크 연결 스토리지 (NAS)

초보자가 구성하기 가장 쉬운 프로젝트 중 하나임에도 불구하고, DIY NAS 시스템은 놀랍게도 가장 흥미로울 수도 있습니다. 이는 많은 프로젝트가 제대로 실행되기 위해 전용 기계가 필요한 반면, 네트워크 연결 스토리지는 USB를 통해 연결된 오래된 라우터로 간단히 만들 수 있다는 점 때문입니다.

전용 시스템의 성능을 제공하지는 않지만, 많은 사람들에게는 프로젝트를 완료하는 데 필요한 추가 장비가 거의 없는 오래된 하드웨어를 다시 사용하는 완벽한 방법일 수 있습니다.



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OpenMediaVault은 라즈베리 파이에서 완벽하게 작동하는 무료 Linux 기반 OS로, 처음으로 미디어 서버를 구축하기에 좋은 선택지입니다. 다만, 제대로 보안을 유지해주는 것을 잊지 마세요!

기본 버전의 Raspberry Pi OS를 사용하여 OpenMediaVault를 구성할 수 있습니다.

![이미지](/assets/img/2024-08-18-NetworkingTheRaspberryPi_5.png)

# Pi-Hole 광고 차단기



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만약 넷플릭스를 끊을 수 없다면, PiHole 광고 차단기를 구성하여 그들에게 대항할 수도 있어요. 전체 네트워크에서 광고를 차단하는 PiHole은 짜증나는 광고들이 간단히 사라지는 동굴처럼 작동해요.

쉽게 다운로드할 수 있는 이미지로, PiHole은 거의 설정 후 잊어버릴 수 있는 단일 일일 프로젝트예요. 가장 좋은 점은 내장 대시보드를 통해 얼마나 많은 시간을 되찾았는지 쉽게 추적할 수 있다는 거에요.

가동하려면 일부 구성이 필요하지만, 최소한의 수고로 작동하는 데 도움이 되는 다양한 튜토리얼이 많이 있어요.

많은 사람들과 가정 네트워크에 있어서 PiHole은 현재 사용되지 않는 보드의 가장 좋은 활용 중 하나에요. 올바르게 구성하면 유튜브에도 작동할 거예요. 또한 Reddit에 활발한 커뮤니티가 있어서 발생할 수 있는 어떤 문제든 도와줄 사람이 많아요.



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<img src="/assets/img/2024-08-18-NetworkingTheRaspberryPi_6.png" />

# 마무리마무리

이러한 프로젝트들 중 일부는 여분의(또는 새로운) 라즈베리 파이의 훌륭한 활용이 될 수 있습니다. 그러나 어떤 독자들에게는 하드웨어에 투자하는 것이 선택사항이 아닐 수도 있습니다. 그러므로 배우는 목적으로는 항상 대안이 있으면 좋습니다.

따라서 가끔 사용하는 하드웨어에 주의를 기울이는 것이 가겨게 다시 활용하기에 완벽할 수도 있습니다. 그리고 라우터에 중점을 둔다면, 기본 구성에서 사용할 수 없는 기능과 패키지를 지원하는 써드파티 펌웨어가 있다는 점을 언급할 가치가 있습니다. OpenWRT 프로젝트 같은 프로젝트는 오래된 하드웨어를 구성하거나 새로운 기능을 잠금해제하는 데 좋은 방법이 될 수도 있습니다.



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라즈베리 파이가 하드웨어 측면에서 가장 좋은 선택일 수 있지만, 유일한 선택이 아닌 것을 기억하는 것도 중요합니다. 집에서 활용할 수 있는 오래된 하드웨어가 있는지 확인해 보세요. 댓글에서 공유해 주시면 감사하겠습니다!

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Kubernetes Secrets Store CSI Driver용 AWS Secrets and Configuration Provider(ASCP)를 사용하면 Secrets Manager에 저장된 시크릿 및 Parameter Store에 저장된 매개변수를 EKS 팟에 마운트된 파일로 표시할 수 있습니다.

![이미지](/assets/img/2024-08-18-UsingSecretsfromSecretManagerinEKS_0.png)

## ASCP 사용 방법



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- AWS Secrets Manager를 사용하여 비밀을 만드세요.
- AWS Secrets Manager에서 비밀을 검색하는 IAM 정책을 만드세요.
- 특정 네임스페이스의 파드에서 비밀에 액세스 권한을 제한하기 위해 IRSA를 사용하세요.
- provider: aws를 사용하여 SecretProviderClass 사용자 지정 리소스를 생성하고 배포하세요.
- 앞에서 구성한 SecretProviderClass에 기초하여 볼륨을 마운트할 파드를 배포하세요.
- 마운트된 볼륨 또는 ENV로부터 컨테이너 내에서 비밀에 액세스하세요.

# Kubernetes Secrets Store CSI 드라이버용 ASCP (AWS Secrets and Configuration Provider)

EKS 파드에서 Secrets Manager를 통합하려면 Kubernetes Secrets Store CSI 드라이버용 AWS Secrets and Configuration Provider (ASCP)를 설치해야 합니다. ASCP를 사용하면 파드 안에 마운트된 파일로 비밀을 저장할 수 있으며, 이를 위해 Secrets 및 워크로드가 해당 비밀을 사용하는 방법에 대한 정보를 포함하는 SecretProviderClass YAML 파일을 만들어야 합니다.

## 솔루션의 구성요소



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- Secrets Store CSI Driver은 모든 Kubelet 인스턴스와 통신하는 데몬세트입니다. CSI 드라이버는 외부 Secrets Store에서 마운트 콘텐츠를 가져오기 위해 제공자와 gRPC를 사용하여 통신합니다.
- ASCP는 pod 식별 정보를 검색하고 IAM 역할로의 ID 교환을 통해 서비스 계정(IRSA)을 위한 IAM 역할을 얻습니다. 이를 통해 우리는 EKS 클러스터의 특정 namespace의 특정 pod에 대한 시크릿이나 매개변수에 대한 액세스를 제한할 수 있습니다. 그런 다음 AWS Secrets Manager 서비스로 시크릿을 로드하기 위해 API 호출을 수행합니다.
- ASCP는 로드할 시크릿을 결정하기 위해 SecretProviderClass 매니페스트 파일을 사용하고 마운트된 볼륨에 시크릿 파일을 생성합니다.
- SecretProviderClass는 AWS Secrets Manager의 정보와 일치하는 드라이버 구성 및 특정 매개변수를 제공하는 데 사용되는 네임스페이스 지정된 맞춤 자원입니다.
- SecretProviderClassPodStatus는 Pod와 SecretProviderClass 간의 바인딩을 추적하기 위해 CSI 드라이버에 의해 생성된 Secrets Store CSI Driver의 네임스페이스 리소스입니다. SecretProviderClassPodStatus에는 Pod 마운트에 로드된 현재 객체 버전에 대한 세부 정보가 포함됩니다.
- 선택적인 secretObjects 필드를 사용하여 동기화된 Kubernetes 시크릿 객체의 원하는 상태를 정의할 수 있습니다. Kubernetes Secrets와 동기화하여 Sync With Kubernetes Secrets를 위해 볼륨 마운트가 필요합니다.

## 솔루션의 작동 방식

- Kubernetes 시크릿과 유사하게 Pod가 시작되거나 다시 시작되면 노드의 kubelet 프로세스는 Pod 사양을 보고 볼륨 마운트 요청이 있는지 확인합니다. kubelet은 CSI 드라이버에 볼륨을 마운트하도록 RPC를 발행합니다. Secrets Store CSI Driver는 SecretProviderClass 맞춤 자원에 지정된 외부 Secrets Store에서 시크릿 콘텐츠를 검색하기 위해 제공자와 gRPC를 통신합니다.
- 그런 다음 볼륨이 tmpfs로 Pod에 마운트되고 시크릿 콘텐츠가 볼륨에 작성됩니다. secretObject가 지정되면 시크릿을 볼륨의 제공된 파일 경로에 작성하고 애플리케이션 Pod에 볼륨을 마운트합니다.
- Pod가 삭제되면 해당 볼륨이 정리되고 삭제됩니다.

## ASCP의 장점



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ASCP를 통해 AWS Secrets Manager에서 환경 변수로 노출되는 것을 피할 수 있습니다. 단점은 해당 볼륨을 직접 Pod로 마운트하는 것을 요구하기 때문에 그 볼륨을 관리해야 합니다.

## 단점

이 솔루션은 응용 프로그램 코드의 비밀을 안전하게 관리하기 위해 두 개의 데몬 세트가 필요합니다. 이는 리소스 부담을 늘리게 됩니다.

## Secret Store CSI Driver & ASCP 설치하기



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<script>
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</script>

```js
# Secrets Store CSI Driver 및 ASCP 설치하기
helm repo add secrets-store-csi-driver https://kubernetes-sigs.github.io/secrets-store-csi-driver/charts
helm repo add aws-secrets-manager https://aws.github.io/secrets-store-csi-driver-provider-aws
helm install -n kube-system csi-secrets-store secrets-store-csi-driver/secrets-store-csi-driver
helm install -n kube-system secrets-provider-aws aws-secrets-manager/secrets-store-csi-driver-provider-aws

kubectl -n secrets-store-csi-driver get pods,daemonsets -l app=secrets-store-csi-driver
kubectl -n kube-system get pods,daemonset -l "app=secrets-store-csi-driver-provider-aws"
```

Service Account 및 SecretProviderClass 정의

```js
# Service Account
# ================= #
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  annotations:
    eks.amazonaws.com/role-arn: arn:aws:iam::01234567890:role/my-eks-app-sm-role
  name: my-app-sm-sa
  namespace: my-app-ns
---

# Secret Provider Class 정의
# ================================== #
apiVersion: secrets-store.csi.x-k8s.io/v1
kind: SecretProviderClass
metadata:
  name: my-aws-secrets-provider
  namespace: my-app-ns
spec:
  provider: aws
  parameters:
    region: eu-west-1
    failoverRegion: eu-west-2
    objects: |
      - objectName: "arn:aws:secretsmanager:eu-west-1:111122223333:secret:my-app-secret"
        failoverObject:
          - objectName: "arn:aws:secretsmanager:eu-west-2:111122223333:secret:my-app-secret"
        jmesPath:
            - path: username
              objectAlias: dbusername
            - path: password
              objectAlias: dbpassword
  secretObjects:
    - secretName: my-secret-01
      type: Opaque
      data:
        - objectName: dbusername
          key: db_username_01
        - objectName: dbpassword
          key: db_password_01
```

서비스 프로바이더 클래스의 정의



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</script>

```js
kubectl get SecretProviderClass
```

이것은 예제/데모 앱입니다.

```js
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: busybox
  namespace: my-app-ns
spec:
  serviceAccountName: my-app-sm-sa
  volumes:
  - name: secrets-store-inline
    csi:
       driver: secrets-store.csi.k8s.io
       readOnly: true
       volumeAttributes:
         secretProviderClass: "my-aws-secrets-provider"
  containers:
  - image: public.ecr.aws/docker/library/busybox:1.36
    command:
      - sleep
      - "3600"
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: busybox
    volumeMounts:
    - name: secrets-store-inline
      mountPath: "/mnt/secrets-store"
      readOnly: true
    env:
    - name: DB_USERNAME_01
      valueFrom:
        secretKeyRef:
          name: my-secret-01
          key: db_username_01
    - name: DB_PASSWORD_01
      valueFrom:
        secretKeyRef:
          name: my-secret-01
          key: db_password_01
  restartPolicy: Always
```

확인 및 정리



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</script>

```js
kubectl exec -it $(kubectl get pods | awk '/busybox/{print $1}' | head -1) -- cat /mnt/secrets-store/eksSecret;
kubectl describe secrets my-secret-01

# Delete the objects
kubectl delete pod busybox
kubectl delete secretproviderclass eks-demo-aws-secrets
# Uninstall the CRDs
helm uninstall -n kube-system csi-secrets-store
helm uninstall -n kube-system secrets-provider-aws
```

# External Secrets Operator

AWS Secrets Manager를 Kubernetes Secrets와 통합하는 또 다른 방법은 External Secrets를 통해 할 수 있습니다. External Secrets Operator는 AWS Secrets Manager, Google Secrets Manager, Azure Key Vault 등 외부 시크릿 매니저의 Kubernetes Secrets를 관리하는 Kubernetes용 연산자입니다.

External Secrets는 AWS Secrets Manager에서 정보를 읽어와 Kubernetes Secret에 자동으로 값을 주입하는 Kubernetes용 연산자로, 시크릿의 수명 주기를 저장하고 관리하는 추상화를 제공합니다.



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<img src="/assets/img/2024-08-18-UsingSecretsfromSecretManagerinEKS_1.png" />

- 외부 시크릿 오퍼레이터는 AWS 시크릿 매니저와 같은 외부 시크릿 매니저에 저장된 시크릿을 가져와 암호화된 쿠버네티스 시크릿을 클러스터에 생성합니다.
- 시크릿 스토어에는 외부 시크릿 매니저에 대한 인증 세부 정보가 포함되어 있으며, 이를 통해 외부 시크릿 오퍼레이터가 시크릿에 액세스할 수 있습니다.
- 외부 시크릿 오퍼레이터가 생성한 쿠버네티스 시크릿은 애플리케이션에 필요한 시크릿을 외부 시크릿 매니저에서 가져와 시크릿을 최신 상태로 유지하기 위해 주기적으로 갱신합니다.
- 쿠버네티스 시크릿이 생성되면 애플리케이션에서 시크릿 이름과 시크릿 키를 지정하여 시크릿 값이 매핑된 것을 사용할 수 있습니다.

## 설치

```js
helm repo add external-secrets https://charts.external-secrets.io
helm install external-secrets \
  external-secrets/external-secrets \
    --namespace external-secrets \
    --create-namespace \
    --set installCRDs=true
```



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</script>

## 주요 구성 요소

- 외부 Secrets Operator (ESO) — 외부 시스템과의 상호 작용을 담당하는 Kubernetes Custom Resource (CRD)입니다. 위에서 언급한 시스템에서 시크릿을 가져와 클러스터 내에서 외부 시크릿 객체로 만듭니다.
- SecretStore — AWS Secrets Manager에서 실제 시크릿을 검색합니다. 클러스터 범위와 네임스페이스 범위의 두 가지 시크릿 스토어 유형이 있습니다.
- External Secret object — Vault, Param store, Secrets store 등을 통해 외부에서 시크릿을 관리할 수 있는 네이티브 Kubernetes 객체입니다.
- ServiceAccount — AWS Secrets Manager에 대한 시크릿 검색을 위한 IRSA를 통해 IAM 역할에 연결된 서비스 어카운트가 필요합니다.

```js
apiVersion: external-secrets.io/v1beta1
kind: ClusterSecretStore
metadata:
  name: "cluster-secret-store"
spec:
  provider:
    aws:
      service: SecretsManager
      region: "eu-west-1"
      auth:
        jwt:
          serviceAccountRef:
            name: "my-app-sm-sa"
            namespace: "my-app-ns"
---
apiVersion: external-secrets.io/v1beta1
kind: SecretStore
metadata:
  name: my-app-secretstore
  namespace: "my-app-ns"
spec:
  provider:
    aws:
      service: SecretsManager
      region: eu-west-1
      auth:
        jwt:
          serviceAccountRef:
            name: my-app-sm-sa
---

apiVersion: external-secrets.io/v1beta1
kind: ExternalSecret
metadata:
  name: eks-external-secret
  namespace: my-app-ns
spec:
  refreshInterval: 1h
  secretStoreRef:
    name: my-app-secretstore
    kind: SecretStore
  target:
    name: my-cool-k8s-secret-name
    creationPolicy: None
  data:
  - secretKey: username
    remoteRef:
      key: secret-api-key #secretname
      property: username #secretKey
      version: "AWSCURRENT"
  - secretKey: key
    remoteRef:
      key: secret-api-key
      property: key
```

감사합니다! 즐거운 읽기 되세요!

EKS에서 Secret Manager의 비밀 정보 활용하기

<img src="/assets/img/2024-08-18-AWellArchitectedAWSMicroServicesArchitecture_0.png" />

## 웰 아키텍처 클라우드 애플리케이션의 주요 특성을 살펴보겠습니다.

- 마이크로 서비스는 ECS FARGATE 클러스터를 사용하여 여러 가용 영역에 배포됩니다.(중복성)
- 마이크로 서비스는 독립적이고 느슨하게 결합되어 있으며 실패 시나리오는 지수 백오프 재시도로 처리됩니다.(장애 허용성)
- 마이크로 서비스는 미국 동부와 서부 지역에 모두 배포됩니다.(서비스 중복성)
- 모든 마이크로 서비스는 지속적으로 복제되는 글로벌 테이블인 더나모 DB에 데이터를 수집합니다.(데이터 복구 및 데이터 중복성)
- 마이크로 서비스는 Elastic로드 밸런서 및 오토 스케일링 그룹 뒤에 있으며 더 나은 복원력 및 오토 스케일링을 위해 최소 및 최대 작업 수를 구성할 수 있습니다.(부하 분산 및 오토 스케일링)
- Lambda 아키텍처를 사용하여 지역 내의 장애 조치를 수행하도록 설계되었습니다.(지역 격리 및 재해 복구)
- 특정 지역에서 요청 수가 500을 초과할 때 클라우드 워치 알람이 트리거되도록 구성되었습니다. (모니터링)
- 지역 장애 조치가 수행되면 페일오버 람다가 장애 조치를 수행하고 트래픽을 다른 지역으로 전환하는 데 사용됩니다.(재해 복구)

# 중복성 및 복제:



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<script>
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</script>

- 마이크로 서비스는 데이터를 여러 지역에 복제하기 위해 DynamoDB 글로벌 테이블을 사용하고 있습니다. Amazon DynamoDB의 글로벌 테이블은 완전히 관리되며, 멀티 리전 및 멀티 마스터 데이터베이스 솔루션으로서 여러 AWS 리전 전반에 걸쳐 완전히 복제되고 고가용성 및 낮은 지연 시간을 제공합니다.

![이미지](/assets/img/2024-08-18-AWellArchitectedAWSMicroServicesArchitecture_1.png)

## 서비스 여유성:

싱글 포인트 오브 실패를 피하기 위해 여러 가용 영역 또는 리전에 서비스의 다중 인스턴스를 실행하는 것입니다. 아래 다이어그램에서 볼 수 있듯이, 서비스들은 다중 가용 영역에서 여유롭게 구성되어 있습니다.



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<script>
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</script>

아래는 Markdown 형식으로 표를 변환한 것입니다.

![이미지](/assets/img/2024-08-18-AWellArchitectedAWSMicroServicesArchitecture_2.png)

## 로드 밸런싱:

- 여러 서버 또는 인스턴스 간에 들어오는 트래픽을 분산하여 단일 서버가 병목 현상이 되지 않도록하고 신뢰성이 높은 장애 조치를 제공합니다.

## 자동 확장:



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<script>
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</script>

- 현재 수요에 따라 트래픽 증가를 처리하고 성능을 유지하기 위해 활성 서버 또는 인스턴스 수를 자동으로 조절합니다.

## 장애 허용성:

- 구성 요소 장애가 발생해도 시스템이 정상적으로 작동하도록 설계합니다. 이는 완만한 저하와 재시도 메커니즘과 같은 기술을 사용하는 것을 포함합니다.

## 재해 복구:



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<script>
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</script>

- 재해 발생 시 서비스 및 데이터를 빠르게 복구하기 위해 백업 및 복구 솔루션을 구현합니다. 이는 정기적인 백업, 자동 복구 절차, 그리고 재해 복구 계획 검토를 포함합니다. 데이터는 중복이 되어 여러 지역으로 스트리밍되어 지역 장애 조치를 수행합니다.

# 지역 장애 조치는 어떻게 작동합니까.

- 지역 장애 조치를 위해 Failover Lambda가 생성되었습니다.
- ECS 서비스는 지속적으로 클라우드 워치로 메트릭을 제공합니다.
- 클라우드 워치는 메트릭과 임계값을 계속해서 검토하고 있습니다.
- 한 지역에서 클라우드 워치 알람이 작동되면, 해당 이벤트가 SNS 토픽으로 전송됩니다.
- 이벤트가 SNS 토픽에 도착하면, Failover Lambda가 트리거되고 건전한 지역을 가리키도록 A 레코드를 변경하기 위해 라우트 53와 상호작용합니다.

## 건전하지 않은 지역은 어떠한 트래픽도 받지 않게 됩니다.



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<script>
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</script>

- 모니터링 및 경고: 마이크로 서비스는 지속적으로 로그를 로그 포워더로 전송한 다음 스플렁크로 전송합니다. 스플렁크는 다중 리전 및 다중 가용 영역에 배포되어 있습니다.

![이미지](/assets/img/2024-08-18-AWellArchitectedAWSMicroServicesArchitecture_3.png)

# 분리 및 마이크로 서비스:

- 마이크로 서비스 아키텍처를 사용하여 애플리케이션을 디자인하는 것, 여기서 서비스들이 느슨하게 결합되어 있고 독립적으로 작동할 수 있습니다. 이를 통해 한 구성 요소의 실패가 다른 구성 요소로 연쇄적으로 전파되지 않도록 보장합니다.



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</script>

# 보안 및 규정 준수:

- PII 데이터와 취약성을 스캔하는 보안 스캔이 코드 빌드 및 체크인 중에 진행됩니다.

이 글을 읽는 데 많은 노력을 기울였습니다. 제가 준비한 내용을 좋아해주시고 감사하게 생각할 것입니다. 모든 삽화는 저작권이 있으며 독창적이어서 새로운 시각을 제공합니다. 읽어 주셔서 감사합니다. 클랩(clap)도 감사합니다.

AWS Microservices 아키텍처 구조 설계방법 모놀리틱 vs 마이크로서비스 비교 정리

이소메트릭 액션 RPG는 주로 완전히 고정된 카메라 시점을 사용하는데요. 이 설계 요소는 Diablo 및 다른 고전적인 이소메트릭 게임에서 온 연대를 건너뛰며 발전팀에 정확한 매개변수를 제공하여 게임의 모든 다른 부분을 제작할 수 있게 돕습니다. 플레이 도중 플레이어가 볼 수 있는 지역을 알고 있을 때, 게임 레벨 디자인, 적의 행동, 효과적인 공격 범위 등 게임플레이의 많은 측면에 직접적인 영향을 줍니다. 다른 게임 디자인 요소가 흘러야 할 기본 규칙을 설정합니다.

Diablo IV의 카메라가 이상하게도 공격적으로 확대된 시점으로 설정되어 있습니다. 장르나 시리즈에서 보게 될 수 있는 카메라보다 훨씬 가까운 시각을 제공합니다. Diablo I, II 및 III는 항상 행동에 대한 더 넓은 시각을 제공합니다. IV의 카메라는 대부분의 플레이타임에 좁고 좁은 시야를 제공하며, 말을 탈 때는 조금 확대되고 제한적이고 선택적인 월드 보스 교전 중에는 더 넓은 시야로 확대됩니다.

나는 이 창의적 선택이 게임 전반적인 디자인에 상당히 해로웠으며, 시리즈 역사상 처음으로 대형 오픈 월드 개념과도 매우 상충한다고 생각합니다. 당신은 언제나 이 세계의 작은 부분만 볼 뿐이므로, 실제 풍경이 열리고 단순히 똑같은 협소한 복도가 아닌 흔한 순간조차 이 세계의 범위가 제한되어 있습니다. 건물이나 풍경을 볼 수 있는 "뷰포인트"가 있는 순간은 있습니다. 총칭면 카메라로 강조하며 화려합니다. 이러한 예술 자산들은 분명히 만들기까지 많은 시간을 투자했고 예쁘게 보이지만 그 외에는 플레이하는 동안 하이퍼 디테일한 지면 텍스처를 바라 보게 됩니다.

Diablo IV의 좁은 시야는 의심의 여지 없이 게임 디자인의 범위를 좁히는 결과를 가져왔습니다. 원하는지 않는지에 상관없이 모든 캐릭터를 근접전 캐릭터로 만들었습니다. 앞선 Diablo 게임에서는 여러 클래스가 실행 가능한 원거리 빌드를 제공했습니다. 전장 가장자리에서 움직여 적들을 밀어내고 손을 대는 것으로 장거리에서 피해를 입힐 수 있는 캐릭터를 플레이할 수 있었습니다.



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Diablo IV에서는 그렇게 쉽지 않아요. 대부분의 전투 공간은 상당히 작으며, 적들은 플레이어에게 돌진합니다. 게임에는 여전히 "근거리"와 "원거리" 범위를 구분하는 여러 스킬과 혜택이 있지만, 이제 "원거리"는 사심 범위 바깥, 즉 단순히 당신의 검 끝보다 더 멀리 떨어진 것을 의미합니다. 모든 클래스는 스킬 트리에서 이용할 수 있는 근접 전투 스킬과, 근거리 피해를 완화하는 방어 능력이 있습니다. 주문을 사용하는 마법사나 활을 사용하는 도적으로 플레이해도 적들이 얼굴을 뗴떡이고 다니는 게 이상한 느낌이에요.

제한된 시야는 플레이의 속도가 느리거나, 적 AI가 플레이어를 "인식"하는 시기가 신중하게 설계되어서 어느 정도 완화될 수 있지만, Diablo IV는 이런 부분을 잘 다루지 못해요. 게임 속 많은 느낌과 능력이 확실히 Diablo II에서 영감을 받았지만, 전투의 전반적인 속도는 III의 빠른 혼돈을 떠올리려 하며 특히 어려운 난이도로 나아갈수록 그런 느낌을 더 강조해요. 어떤 지하실과 조우에서는 끊임없는 혼돈이 일어나지만, 제한된 시야 범위와 여러 지역의 제한된 공간은 적의 공격을 피하거나 피할 공간이 많지 않다는 걸 의미해요.

또한 AI는 화면 바깥에서도 강력한 공격을 플레이어를 향해 하기 때문에 큰 똑똑한 문제가 있어요. 이런 공격들 중 일부는 피할 시간을 주기 위해 땅에 표시가 되지만, 때로는 적의 발사체(또는 그들 자체)가 어디서 나타났는지 모르게 터지기도 해요. 적 AI는 항상 온라인 상태이므로 플레이어의 시야 범위 안에서만 작동하지 않아요. 그래서 싸움을 잘 하고 있던 찰나에 가까이 있는 플레이어가 갑자기 많은 적들을 돌격하고 그들을 전투 상황의 중심으로 질주시키는 경우도 있어요.

한 번 소환된 적들은 항상 활성 상태로 있으며, 플레이어가 나타날 때까지 기다립니다. 그들은 화면을 벗어나도 전투에 완전히 참여하죠. 이전 Diablo 게임에서는 플레이어 근처에 오기 전에 세계 속의 적들이 깨어나지 않으며, 다양한 종류의 적들이 다양하고 동적인 플레이를 제공함으로써 플레이어가 이동하고 상대와 자유롭게 전투할 수 있는 선택권을 주기도 했어요. Diablo II와 III는 더 작고, 연결되어 있지 않은 플레이 공간을 가지고 있지만, 카메라 시야, 다양한 넓은 필드, 그리고 적들의 동적인 행동성으로 인해 상대적으로 더 크게 느껴졌어요. Diablo IV에서는 모든 것이 죽이러 달려들고, 당신은 그들과 원거리에서 대치할 단께만 있어요.



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진짜 내부 정보는 없지만, 이 근접한 카메라 각도는 성능과 수익화를 고려하여 선택된 것 같아요. 시야를 좁게 유지하면 덜 렌더링해야 하므로 도움이 되죠. Diablo IV는 2013년의 오리지널 Xbox One을 포함한 다양한 하드웨어에서 실행되는데, 좁은 시야가 더 많은 플랫폼을 대상으로 할 수 있고 초상화의 세세한 시각적 효과를 유지하는 데 도움이 되는 것은 분명해요.

Diablo IV는 시리즈에서 가장 많이 수익을 창출하는 게임으로, 화장품이 가득한 현금 상점과 정기적인 유료 배틀 패스를 제공해요. 일부 개별 코스튬 세트는 20달러 이상에 판매되죠. 카메라가 너무 멀리 확대되어서 그것들을 심지어 볼 수 없다면 모든 이러한 화장품들은 무엇에 좋을까요? 다행히 Diablo IV는 이 문제에 대해 고민할 필요가 없도록, 자랑스럽게 카메라를 확대하여 직접 옷과 친구들의 옷을 볼 수 있게 하며 화면 밖에 있는 멍청한 유령 궁수를 볼 수 없을 때 화살로 생명력의 절반을 빼앗아가는 모습도 볼 수 있죠.

여기서 좀 비관적으로 생각하고 있는 걸까요? 현재 게임이 가지고 있는 유일한 수동 카메라 제어 기능은 확대 기능인데요. 맞아요, 카메라를 더 가까이 확대해서 자신의 캐릭터를 보는 것도 가능하죠. 블리자드의 지지자들은 Diablo II도 이러한 확대 기능을 가지고 있다고 지적할 수 있겠지만, 그렇다고 다이아블로 II는 확대했을 때 더 넓은 시야를 포함하고 있으며, 모자를 쓰는 특권에 대해 돈을 지불하지 않죠.

(모자에 돈을 지불하는 것을 제가 거부하는 것은 아니에요. 가정상황에서 말하자면, 저는 다시 한번 블리자드에게 게임에 더 멋진 배낭을 넣어달라고 요청하고 있어요. 현재 구매한 하나의 강아지 배낭으로 만족하고, 다른 하나 때문에 게임을 플레이할 동기부여를 받았어요. 이런 것들을 더 구입할 거예요! 부끄러움이라도 무엇입니까! 적어도 그렇게 확대되어 있다면 더 많은 강아지를 가져다 주세요.)



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블리자드는 이미 지난 여러 차례에 걸쳐 동일한 디자인 상황을 더 나은 방식으로 다뤄 왔습니다. 이번이 그들의 첫 번째가 아니기 때문입니다. 이전에도 게임을 콘솔에 올려 놓거나, 컴퓨터 모니터보다 먼 거리의 TV에 게임을 제공한 적이 있습니다. 디아블로 III의 콘솔 빌드는 PC 버전과는 다른 카메라 각도를 사용합니다. 그러나 매우 확대하지 않고 기울기를 약간 변경함으로써 캐릭터 아트를 자랑스럽게 표시하면서도 플레이할만한 영역을 제공합니다.

디아블로 II Resurrected는 원본과 비교했을 때 시야를 확장했으며, 콘솔에서도 마찬가지입니다. 원래 게임은 4:3 비율의 컴퓨터 모니터를 고려하여 설계되었으며, 리마스터판은 전체 화면으로 전환되었습니다. 이를 수용하기 위해 게임 및 적의 로직이 조정되었고, TV 화면에서 훌륭하게 작동합니다. 20년 전 그 원래 4:3 시야는 디아블로 IV의 제한된 카메라 시야보다 더 많은 자유 공간을 제공합니다.

이 프랜차이즈의 역사를 통해, 디아블로 Immortal만이 비슷한 확대된 시야를 제공하는데, 아마도 폰의 성능을 돕고 아이템을 자랑하기 위해 선택된 것으로 생각됩니다. 그러나 그 게임은 플레이어를 죽이기 위해 활동적으로 행동하지 않으며 던전과 세계 지역에서 얇은 복도에 대한 의존도가 그리 높지 않습니다. 때로는 그 게임의 전투가 디아블로 IV보다 약간 더 재미있을 수 있습니다. 불경사한 발언이라고 생각되는데요.

Path of Exile은 디아블로 IV와 유사한 확대된 시야를 가지고 있지만, 이러한 디자인은 더 보완된 것으로 생각됩니다. 전투 상황은 적절한 속도로 진행되며, 부가적인 알려지지 않은 피해가 없습니다. 다른 플레이어가 적을 내 영역으로 가져오거나 아직 시도하고 싶지 않은 이벤트를 발동하는 경우도 없습니다. 게임은 인스턴스화된 세계 설계를 사용하기 때문입니다. Path of Exile의 원거리 공격 옵션은 훨씬 더 유효하며, 매우 바쁜 전투 상황에서 갑자기 몬스터에 덮쳐지기 전에 패닉 상황이 덜 발생합니다. PoE는 이런 종류의 확대 수준이 플레이 가능하다는 좋은 양식을 보여주며, 블리자드가 더 잘 알고 있다고 해서 무시한 듯합니다.



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Diablo IV의 초반 마케팅 비디오에서는 UI가 없었고, 몇 가지 동적 카메라 순간을 지능적으로 활용하여 세계의 규모를 보여주려고 했습니다. 최종 게임은 훨씬 혼잡하고 폐쇄된 느낌입니다. 카메라가 세계 보스나 "재미있는" 건물 하이라이트를 위해 줌 아웃되는 순간들은 엔진에서 보다 넓은 시야각이 기술적으로 가능하다는 것을 보여줍니다. 하지만 이미 프레임 제한이 있는 구형 콘솔들은 너무 넓은 시야를 다룰 경우 아마도 굉장히 버거울 것이라고 확신합니다. 그래도 가능성에 대해 상상하는 것은 즐겁습니다.

이것은 거대한 오픈 월드 Diablo로 알려졌습니다. 출시 전에는, 나는 대규모 전투를 포함한 거대한 지대와 아름다운 배경이 있는 넓은 지역을 상상했습니다. 그러나 결과적으로 나는 굉장히 확대된 디테일한 지면 텍스처를 쳐다보며 근거리에서 적들을 죽이는 많은 시간을 보내게 되었습니다.

카메라 시점은 이소메트릭 액션 RPG의 핵심 디자인 요소입니다. Diablo IV의 카메라는 약간 문제가 있어, 게임 전체에 영향을 미치며 하이라이트를 약화시킵니다. 초기 개발 소문은 이 게임이 다크 소울의 클론으로 시작되었고, 소울 스타일의 서드 파티 카메라를 갖춘 자체 버전을 갖추었다고 언급했습니다. 그 버려진 디자인에서 아마도 당신은 각각의 코스튬을 볼 수 있었으며, 당신은 적들과 싸우기 위해 그들이 직접 당신에게 다가오기 전에 더 멀리 볼 수 있었을 것입니다. 게임의 초상화와 같은 하이퍼 디테일한 컷신도 그 초기 게임 디자인에서 빠질 것 같은 느낌이 들고, 이것이 어떠했을지 궁금하기도 합니다.

그들은 버려진 버전을 만들기 위해 무엇을 가져와서 급한 삽질로 이소메트릭 카메라를 사용하도록 전환했을까요? 우리는 영원히 알 수 없을 것입니다! 이렇게 이형영시가 이러한 게임의 상징적인 요소라고 생각하기 때문에, 결국 그들이 더 클래식한 방향으로 나아갔다는 것에 만족합니다. 나는 단지 Diablo IV의 이 시점에 대한 처리가 그리 제한적이고 답답하지 않았으면 하는 바람입니다.

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