# docker-compose.yml

services:
  oracle:
    image: gvenzl/oracle-xe
    container_name: oracle
    environment:
      - ORACLE_PASSWORD=oracle
    ports:
      - "1521:1521"
    volumes:
      - ./volume.oracle-data:/opt/oracle/oradata

  mysql:
    image: mysql:8.0
    container_name: mysql
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=mysql
      - MYSQL_DATABASE=mydb
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - ./volume.mysql-data:/var/lib/mysql

  mariadb:
    image: mariadb:latest
    container_name: mariadb
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=mariadb
      - MYSQL_DATABASE=mydb
    ports:
      - "3307:3306"
    volumes:
      - ./volume.mariadb-data:/var/lib/mysql

  mssql:
    image: mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest
    container_name: mssql
    environment:
      - ACCEPT_EULA=Y
      - SA_PASSWORD=SqlServer2021
    ports:
      - "1433:1433"
    volumes:
      - ./volume.mssql-data:/var/opt/mssql

  db2:
    image: ibmcom/db2:11.5.5.1
    container_name: db2
    privileged: true
    environment:
      - DB2INST1_PASSWORD=db2inst1
      - LICENSE=accept
      - DB2INST1=inst1
      - DBNAME=testdb
    ports:
      - "50000:50000"
    volumes:
      - ./volume.db2-data:/database

  mongodb:
    image: mongo:4.4
    container_name: mongodb
    environment:
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=mongo
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mongo
    ports:
      - "27017:27017"
    volumes:
      - ./volume.mongodb-data:/data/db

  redis:
    image: redis:alpine
    container_name: redis
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - ./volume.redis-data:/data

  informix:
    image: ibmcom/informix-developer-database
    container_name: informix
    environment:
      - LICENSE=accept
      - INFORMIX_PASSWORD=in4mix
    ports:
      - "9088:9088"
    volumes:
      - ./volume.informix-data:/opt/ibm/data

  sqlite:
    image: nouchka/sqlite3
    container_name: sqlite
    volumes:
      - ./volume.sqlite-data:/db
    command: tail -f /dev/null

  couchdb:
    image: couchdb:latest
    container_name: couchdb
    environment:
      - COUCHDB_USER=admin
      - COUCHDB_PASSWORD=admin
    ports:
      - "5984:5984"
    volumes:
      - ./volume.couchdb-data:/opt/couchdb/data

  cassandra:
    image: cassandra:latest
    container_name: cassandra
    environment:
      - CASSANDRA_START_RPC=true
    ports:
      - "9042:9042"
    volumes:
      - ./volume.cassandra-data:/var/lib/cassandra

  postgres:
    image: postgres:latest
    container_name: postgres
    environment:
      - POSTGRES_USER=postgres
      - POSTGRES_PASSWORD=postgres
      - POSTGRES_DB=mydb
    ports:
      - "5432:5432"
    volumes:
      - ./volume.postgres-data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  volume.oracle-data:
  volume.mysql-data:
  volume.mariadb-data:
  volume.mssql-data:
  volume.db2-data:
  volume.mongodb-data:
  volume.redis-data:
  volume.informix-data:
  volume.sqlite-data:
  volume.couchdb-data:
  volume.cassandra-data:
  volume.postgres-data:

mkdir    volume.oracle-data   volume.mysql-data   volume.mariadb-data   volume.mssql-data   volume.db2-data   volume.mongodb-data   volume.redis-data   volume.informix-data   volume.sqlite-data   volume.couchdb-data   volume.cassandra-data   volume.postgres-data

chmod 777 volume.oracle-data

docker-compuse up

용어) EMR : EMR 클러스터를 생성하여 코드 실행한다. 학습 모델 코딩시 집중해서 계속 작업하는 용도이다. 비용보다는 작업 효율에 집중할 때 사용한다.

용어) EMR Serverless : 코드 실행시에 EMR 클러스터를 할당 받아서 코드 실행하고 종료후 클러스터를 종료한다. 즉, 가끔 인퍼런스 돌릴 때 사용하면 비용 절감에 효과적이다.

1) EMR 설정

쥬피터 포함.

[이름 및 애플리케이션]

- 이름 : project.emr.cluster

- Amazon EMR Release : 최신 ( 2024/6/11현재 emr-7.1.0)

- 애플리케이션 번들 : Spark Interactive 선택 후 Jupyter Hub 1.5.0 추가 체크하면, 자동으로 Custom 으로 변경됨.

( Hadoop, Hive, JupyterEnterpriseGateway 2.6.0, JupyterHub 1.5.0, Livy, Spark, 옵션으로 Tensorflow )

[클러스터구성]

균일한 인스턴스 그룹

- 프라이머리 : m5.xlarge : 이건 작업에 맞춰 서버 스펙을 키울 것.

- 코어 : m5.xlarge : 이건 작업에 맞춰 서버 스펙을 키울 것.

- EBS 루트 볼륨 : 크기 - 15 ( 이건 작업할 파일 사이즈에 맞춰 키워야 될 수도 있음. 작업하면서 맞춰 볼것 )

[클러스터 크기 조정 및 프로비저닝]

- 옵션 : 수동으로 클러스터 크기 조정

- 구성 프로비저닝 : 인스턴스 크기 : 2 ( 이건 작업에 따라 조정할 것 ). 이걸 2로 맞추면 "프라이머리 m5.xlarge EC2 한 대" + "코어 m5.xlarge EC2 2 대" = 총 3대의 EC2 가 생성됨.

[네트워킹]

자신의 네트워크 설정

[클러스터 종료 및 노드 교체]

- 종료 옵션 : 유휴 시간 : 3시간

- 비정상 노드 교체 : 켜기

[클러스터 로그]

- s3 에 작업 폴더 아래에 로그 폴더 만들어서, s3://uri/workfolder/logfolder 등록

[Identity and Access Management(IAM)]

- Amazon EMR 서비스 역할 : 서비스 역할 생성

- 보안그룹 : 내 보안 그룹 선택

- Amazon EMR용 EC2 인스턴스 프로파일 : 인스턴스 프로파일 생성

# 작업이 끝난 후 클러스트를 사용종료하세요.

1) curl -v https://mydomain.com:443/test

2) openssl s_client -connect mydomain.com:443 -showcerts

혹은

openssl s_client -connect host.domain.com:port | openssl x509 -noout -dates

로 인증서 검증 해보기

3) 오류시

- 웹서버 설정 파일에서 인증서 디렉토리 파일 위치 와 파일명 반드시 확인

- Root 인증서 까지 반드시 확인. crt 에 다수개의 인증서 내역

--- BEGIN ---

...

--- END ---

--- BEGIN ---

...

--- END --- 이 위와 같이 저장되어 있어야 할 수도 있음.