로드밸런싱을 위해 서버를 여러개 두었더니 채팅 기능에 문제가 생겼다. socket.io-redis 모듈을 사용하여 해결하였다. 사실 수정된 부분도 별로 없고 한데, 별 이유로 삽질하느라 시간을 너무 많이 잡아먹어 되풀이 하지 않도록 적어본다. 우선 레디스를 먼저 설치해주어야 한다. 난 도커로 설치하였다. 1. Dockerfile 및 redis.conf 작성 - Dockerfile FROM redis COPY redis.conf /etc/redis/redis.conf CMD ["redis-server", "/etc/redis/redis.conf"] - redis.conf bind 0.0.0.0 기본으로 로컬에서만 접근 가능하도록 되어있으니 설정 해주어야 한다. 2. 빌드 및 컨테이너 생성/실행 Docker..

docker 사용 후 어느순간 파일 업로드시 nodejs cross-device link not permitted... 오류가 발생하였다. fs.rename 사용시 발생한 오류였다. 검색 결과 이런저런 방법이 많았지만 가장 간단하게 fs.rename 대신 fs.copyFile 을 사용하여 원하는 경로로 복사하기로 했다. fs.copyFile 사용 // 기존 /* fs.rename(old_file, new_file, (err) => { if(err) console.log(err); }); */ // 수정 fs.copyFile(old_file, new_file, (err) => { // 복사 완료 후 파일 삭제 fs.unlink(old_file, (err) => {}); if (err) console.log..

컨테이너를 지울경우 그간 저장된 파일이 날아가는걸 막고, 여러 컨테이너에 각각 저장된 파일들을 합쳐주기 위해 볼륨을 사용. 1. 볼륨 생성하기 sudo docker volume create 볼륨명 sudo docker volume create appname_volume 2. 컨테이너와 볼륨 연결 # 컨테이너 생성 sudo docker create --name 컨테이너명 -p 외부포트:내부포트 -v 볼륨명:/경로/ 이미지명:태그명 sudo docker create --name node0 -p 30060:3006 -v app_volume:/app/ dockerId/imgName:test sudo docker create --name node1 -p 30061:3006 -v app_volume:/app/ do..

1. 엔진x 설정파일 작성 - nginx.conf worker_processes 4; events { worker_connections 1024; } http { upstream appname { # 연결이 적은 서버 사용 least_conn; server IP:30060 weight=6 max_fails=3 fail_timeout=10s; server IP:30061 weight=3 max_fails=3 fail_timeout=10s; server IP:30062 weight=3 max_fails=3 fail_timeout=10s; } server { listen 3006; location / { # 업로드 용량 지정 client_max_body_size 20M; proxy_pass http://app..

애저에서 제공하는 mariaDB 서버 ( Azure Database for MariaDB Server ) 이용중 함수 생성시 - you need (at least one of) the SUPER privilege(s) for this operation... 와 같은 오류가 발생하였다. 검색결과 log_bin_trust_function_creators 가 OFF 로 되어있어서 그렇단다. - 확인 show global variables like 'log_bin_trust_function_creators'; 해당 값을 'ON'(1) 로 바꿔주면 된다. SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators = 1; . . 여기서 되면 좋았겠지만.. 되지 않았다. 애저 for DB / aw..

tensorflow.js 모델 설정 및 저장/불러오기 참고 - tjs.js ... const tf = require('@tensorflow/tfjs'); require('@tensorflow/tfjs-node'); const tjs = {} // 입력값 1차원 배열 크기지정 const input = tf.input({shape: [10]}); // 히든레이어 const hidden = tf.layers.dense({units: 5}).apply(input); // 결과값 const output = tf.layers.dense({units: 2}).apply(hidden); // 모델 세팅 tjs.model_set = async()=>{ // 저장된 값 불러오기 let p = __dirname + '/mo..