현장형 기술 PM의 DX·데이터 인프라 구축 기록

GX Works2에서 래더를 작성하고 시뮬레이션을 돌리는 핵심 절차 5단계를 정리

• Project → New
• Series: FXCPU
• Type: FX3U/FX3UC
• Language: Ladder (래더) 선택 후 OK.

• 키보드의 [F5]를 누르고 X0 입력 (입력 접점)
• 키보드의 [F7]을 누르고 Y0 입력 (출력 코일)
• 마지막 줄에 [F8]을 누르고 END 입력 (프로그램 끝 알림)

• 단축키 [F4] (Build)를 누릅니다.
• 배경색이 회색에서 흰색으로 변하면 성공입니다.

• 상단 메뉴 아이콘 중 모니터 모양에 빨간 화살표가 있는 [Start/Stop Simulation] 버튼을 클릭합니다.
• 'Writing to PLC' 창이 뜨며 게이지가 올라가고, 완료되면 Close를 누릅니다.
• 이제 래더 화면에 파란색 선들이 나타나며 '모니터링 모드'가 됩니다.

1. 작성한 X0 접점 위에 마우스를 올립니다.
2. [Shift] + [Enter]를 누릅니다. (Toggle 기능)
3. 결과: X0가 파란색으로 칠해지며 활성화되고, 동시에 오른쪽 끝의 Y0도 파란색으로 변하며 출력이 나가는 것을 확인합니다.
4. 다시 [Shift] + [Enter]를 누르면 꺼집니다.

• Watch Window: 메뉴의 View -> Docking Window -> Watch를 켜면, 자바의 변수 감시창처럼 D메모리나 T(타이머)의 현재 값을 실시간으로 숫자로 볼 수 있습니다.
• 수정 시 주의: 시뮬레이션 중 코드를 고치려면 [F2] (Write Mode)로 돌아가서 수정 후 다시 [F4]를 눌러야 반영됩니다.

예제) '자기유지'와 '타이머' 핵심 로직을 바로 실습

1. 자기유지 회로 (Latch Circuit)

• 래더 구성:
  1. [F5] 누르고 X0 (시작 버튼)
  2. [F6] 누르고 X1 (정지 버튼 - B접점이라 전기가 평소에 통함)
  3. [F7] 누르고 Y0 (출력 램프)
  4. [F5] 누르고 Y0를 X0 바로 아래에 병렬로 연결 (마우스로 X0 아래 칸 클릭 후 입력)
• 테스트: 시뮬레이션 중 X0에 [Shift]+[Enter]를 눌러 ON 했다가 다시 OFF 해보세요. Y0가 여전히 켜져 있다면 성공입니다! X1을 누르면 꺼집니다.

• 래더 추가 (Y0 출력 줄 다음 줄에):
  1. [F5] 누르고 Y0 (램프가 켜지면 타이머 시작)
  2. [F7] 누르고 T2 K85 입력 (8.5초 타이머 세팅)
  3. 그 다음 줄에 [F5] 누르고 T2 (타이머 완료 접점)
  4. [F7] 누르고 Y1 (최종 출력)
• 테스트: X0를 눌러 Y0를 켭니다. 8.5초 후 T2 접점이 살아나면서 Y1이 켜지는지 확인하세요. (시뮬레이션 하단에 파란색 숫자가 올라가는 게 보입니다.)

• 병렬 연결(OR): 래더에서 세로선으로 연결하는 것은 자바의 || (OR) 연산입니다.
• 직렬 연결(AND): 가로로 쭉 이어서 배치하는 것은 && (AND) 연산입니다.
• B접점([F6]): !flag (NOT) 연산과 같습니다. 전기가 평소에 흐르다가 신호가 오면 끊깁니다.

1. 쿠바네티스 커리큘럼 (K8s Curriculum)

우리는 '컨테이너 지휘자'인 쿠바네티스의 기초를 다음 순서로 학습했습니다.

• 1단계: 정체와 구조 - 마스터(두뇌)와 워커(일꾼) 노드로 이루어진 클러스터 이해.
• 2단계: 최소 단위 포드(Pod) - 컨테이너를 담는 일회용 봉투인 포드의 개념.
• 3단계: 관리자 디플로이먼트 - 포드의 개수를 유지하고 업데이트를 관리하는 사령탑.
• 4단계: 서비스(Service) - 포드가 바뀌어도 변하지 않는 고정된 접속 창구(간판).
• 5단계: 설정과 저장 - 보안 정보(Secret)와 일반 설정(ConfigMap), 데이터 보존(Volume).

2. 핵심 요약 (Key Concepts) 💡

• Desired State (원하는 상태): 사용자가 선언한 상태를 쿠바네티스가 24시간 감시하며 현실과 맞춤.
• Self-healing (자가 치유): 포드가 죽으면 즉시 새 포드를 만들어 서비스 유지.
• Zero Downtime: 업데이트 시 포드를 하나씩 교체하여 서비스 중단 없이 배포.

3. 주요 오브젝트 및 명령어 (Key Objects & Commands) ⌨️

4. 예제 파일 (YAML) 📄

쿠바네티스는 모든 설정을 YAML 파일로 설명합니다.

[deployment.yaml] - "포드 3개를 유지해줘"

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app-deploy
spec:
  replicas: 3             # 원하는 포드 개수
  selector:
    matchLabels:
      app: my-web
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-web
    spec:
      containers:
      - name: my-python-app
        image: my-first-app:latest

[service.yaml] - "포드들에 접속할 고정 간판을 달아줘"

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-app-service
spec:
  selector:
    app: my-web           # 이 라벨이 붙은 포드들을 찾아 연결
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80            # 서비스의 포트
      targetPort: 8080    # 포드 내부의 포트
  type: LoadBalancer      # 외부에서 접속 가능하게 설정

🐳 Docker 초보자용 학습 요약 노트 (티스토리용)

---

1. 도커 커리큘럼 🐳

우리는 총 4단계를 거쳐 도커의 기본기를 마스터합니다.

1. 기초 개념  
   - 이미지(설계도)와 컨테이너(실행체)의 차이, 격리 원리 이해.

2. 이미지 빌드  
   - Dockerfile을 작성하여 나만의 실행 환경을 만듦.

3. 멀티 컨테이너 관리  
   - Docker Compose를 이용해 여러 서비스를 한 번에 관리.

4. 데이터와 네트워크  
   - 볼륨(Volume)을 통해 데이터를 보존하고, 컨테이너 간 통신 구조 이해.

---

2. 핵심 개념 (Key Concepts) 💡

이미지(Image)
프로그램 실행에 필요한 모든 것을 담은 읽기 전용 스냅샷입니다.  
- 예: `python:3.9-slim`, `nginx:alpine` 등은 이미지 이름입니다.
- 같은 이미지에서 여러 컨테이너를 만들 수 있습니다.

 컨테이너(Container)
이미지를 실행한 상태로, 독립된 박스 안에서 프로세스가 돌아갑니다.  
- 한 번에 여러 컨테이너를 띄워서 서로 다른 앱을 돌릴 수 있습니다.
- 컨테이너가 종료되면 그 안의 **변경사항은 기본적으로 사라집니다.**

 불변성(Immutability)
- 이미지는 변하지 않습니다.
- 설정을 바꾸고 싶으면 `Dockerfile`로 새 이미지를 빌드합니다.
- 컨테이너는 이미지의 “실행 인스턴스”일 뿐, 이미지를 수정하는 것이 아닙니다.

 볼륨(Volume)
컨테이너가 사라져도 데이터를 남기기 위한 외장 금고 역할을 합니다.

```yaml
volumes:
  - dbdata:/var/lib/postgresql/data

• dbdata처럼 이름이 붙은 볼륨을 사용하면,
  컨테이너를 삭제해도 데이터는 유지됩니다.
• 개발용으로는 ./local:/app 같은 Bind Mount를 사용해 코드를 실시간 동기화합니다.

네트워크(Network)

컨테이너들이 서로 서비스 이름으로 통신할 수 있게 해주는 통로입니다.

services:
  app:
    depends_on:
      - db

  db:
    image: postgres:14

• app에서 db로 접속할 때 localhost가 아니라 db라는 이름으로 접속합니다.
• Docker Compose는 자동으로 하나의 네트워크를 만들어서 서비스 이름 기반 라우팅을 지원합니다.

3. 주요 명령어 (Essential Commands) ⌨️

3.1 이미지 빌드 / 컨테이너 실행

예시:

bash
docker build -t my-python-app .
docker run -it my-python-app sh

3.2 컨테이너 상태 확인 / 관리

예시:

docker ps -a
docker logs my-app-container

3.3 Docker Compose 명령어

예시:

docker-compose up
docker-compose down

4. 예제 파일 (Example Files) 📄

4.1 Dockerfile - 파이썬 앱 예제

# 1. 기초 재료 (OS + 파이썬)
FROM python:3.9-slim

# 2. 컨테이너 안 작업 디렉터리 설정
WORKDIR /app

# 3. 의존성 설치
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

# 4. 코드 복사
COPY main.py .

# 5. 포트 노출 (메타 정보)
EXPOSE 5000

# 6. 실행 명령어
CMD ["python", "main.py"]

main.py 예시:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def home():
    return "Hello from Docker!"

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

빌드 & 실행:

docker build -t my-flask-app .
docker run -p 8000:5000 my-flask-app

→ http://localhost:8000에서 접속 가능.

4.2 docker-compose.yml - 앱 + DB 세트 예제

version: '3.8'

services:
  db:
    image: postgres:14
    environment:
      POSTGRES_DB: mydb
      POSTGRES_USER: myuser
      POSTGRES_PASSWORD: mypass
    volumes:
      - dbdata:/var/lib/postgresql/data
    ports:
      - "5432:5432"

  app:
    build: .
    ports:
      - "8000:5000"
    depends_on:
      - db
    environment:
      - DB_HOST=db
      - DB_NAME=mydb
      - DB_USER=myuser
      - DB_PASS=mypass

volumes:
  dbdata:

• db는 PostgreSQL 데이터베이스.
• app은 앞에서 만든 파이썬 앱.
• app에서는 환경변수 DB_HOST=db로 db 컨테이너에 접속.

실행:

docker-compose up

4.3 개발용 - 코드 실시간 반영 예제

version: '3.8'

services:
  app:
    build: .
    volumes:
      - .:/app
    ports:
      - "5000:5000"
    command: python /app/main.py
    environment:
      - FLASK_ENV=development

volumes:
  - .:/app

• 호스트의 현재 폴더를 컨테이너 안으로 그대로 연결.
• 개발용으로 코드 실시간 반영에 적합.

5.2 Named Volume (도커가 관리)

volumes:
  dbdata:

services:
  db:
    volumes:
      - dbdata:/var/lib/postgresql/data

• 데이터베이스 데이터 등 영구적인 저장에 사용.
• 컨테이너를 삭제해도 dbdata 볼륨은 유지됩니다.

5.3 tmpfs (메모리 전용)

services:
  app:
    volumes:
      - type: tmpfs
        target: /tmp/cache

• 디스크에 저장되지 않고 메모리만 사용.
• 세션 캐시, 일시적 데이터 저장에 적합.

6. 네트워크 개념 보충 🌐

• Docker Compose는 기본적으로 하나의 가상 네트워크를 만들어
  app과 db가 같은 네트워크에 속하게 됩니다.
• 같은 네트워크에 있으면, 서비스 이름으로 서로 접속 가능:
  • app에서 db로 http://db:5432 또는 postgresql://db:5432/...처럼 접속.

포트 바인딩:

services:
  app:
    ports:
      - "8000:5000"

• 8000 포트를 호스트에 노출 → localhost:8000로 접속 가능.

7. 초보자용 실습 흐름 추천 🚀

1. 단일 컨테이너 실행
   •    docker run -it python:3.9-slim python → 컨테이너 안에서 직접 파이썬 실행 보기.
2. Dockerfile 빌드 + 실행
   •    위 Dockerfile과 main.py 예제로 이미지 빌드 후 실행.
3. Docker Compose로 앱 + DB
   •     app + db 구조로 구성 후, 앱이 DB에 접속하는 흐름 연습.
4. 볼륨 / 네트워크 확인
   •     dbdata 볼륨을 유지한 상태에서 컨테이너를 삭제 후 재구동 → 데이터가 남아있는지 확인.

🐳 Docker 학습 요약 노트

1. 도커 커리큘럼 (Docker Curriculum)

우리는 총 4단계를 거쳐 도커의 기본기를 마스터했습니다.

• 1단계: 기초 개념 - 이미지(설계도)와 컨테이너(실행체)의 차이 및 격리 원리 이해.
• 2단계: 이미지 빌드 - Dockerfile을 작성하여 나만의 실행 환경 제작.
• 3단계: 멀티 컨테이너 관리 - Docker Compose를 이용한 여러 서비스의 일괄 관리.
• 4단계: 데이터와 네트워크 - 볼륨(Volume)을 통한 데이터 보존 및 컨테이너 간 통신.

2. 핵심 요약 (Key Concepts) 💡

• 이미지(Image): 프로그램 실행에 필요한 모든 것을 담은 읽기 전용 스냅샷.
• 컨테이너(Container): 이미지를 실행한 상태. 독립된 박스 안에서 프로세스가 돌아감.
• 불변성(Immutability): 이미지는 변하지 않으며, 수정 시 새로운 이미지를 빌드함.
• 볼륨(Volume): 컨테이너가 사라져도 데이터가 남도록 하는 외장 금고.
• 네트워크(Network): 컨테이너들이 서로의 서비스 이름으로 대화할 수 있게 해주는 통로.

3. 주요 명령어 (Essential Commands) ⌨️

4. 예제 파일 (Example Files) 📄

[Dockerfile] - 상자 조립 설명서

FROM python:3.9-slim      # 1. 기초 재료 (OS+파이썬)
COPY main.py .            # 2. 내 코드 복사
CMD ["python", "main.py"] # 3. 실행할 명령어

[docker-compose.yml] - 세트 메뉴 주문서

version: '3.8'
services:
  app:                    # 서비스 이름 (이 이름으로 통신 가능)
    build: .              # 현재 폴더에서 빌드
    volumes:
      - .:/app            # 실시간 코드 연결 (Bind Mount)
    command: python /app/main.py

• ChatGPT (OpenAI): 코딩, 글쓰기, 기획 등 다양한 작업 수행에 적합하며 범용성이 뛰어남.
• Claude 3.5 Sonnet (Anthropic): 논리적이고 문맥을 잘 파악하여 긴 글쓰기, 데이터 분석, 코딩에 강점.
• Gemini (Google): 구글 워크스페이스(Docs, Gmail 등)와 연동성이 뛰어나며 최신 정보 반영이 빠름.
• Perplexity AI: 논문이나 신뢰할 수 있는 자료를 검색하고 출처를 명확히 제시하여 연구·조사에 활용. 

• Midjourney: 예술적이고 사실적인 고품질 이미지 생성에 최적화.
• Canva AI: 마케팅 자료, 프레젠테이션 디자인 등을 자동화하고 쉽게 편집할 수 있는 도구.
• Adobe Photoshop (AI 기능): 생성형 채우기 등 기존 사진 편집과 AI 기술을 결합하여 고도의 디자인 작업 수행. 

• HeyGen: 실제 사람과 흡사한 아바타를 생성하고, 목소리 및 립싱크를 자동으로 입혀주는 영상 제작 툴.
• Runway: 텍스트나 이미지를 사용하여 사실적인 비디오 클립을 생성하는 영상 제작 기술.
• ElevenLabs: 매우 사실적인 AI 음성 합성(Text-to-Speech) 서비스. 

• Zapier: 여러 AI 툴과 업무 앱을 연동하여 작업 과정을 자동화하는 툴.
• Notion AI: 문서 작성, 요약, 데이터베이스 관리 등 노션 내에서 AI 기능을 활용하여 생산성 향상.
• NotebookLM (Google): 사용자가 업로드한 자료(PDF, 구글 닥스 등) 내에서만 답변을 생성하여 정보 정확도가 높은 지능형 연구 도구. 

• Cursor AI: VS Code 기반의 코딩 AI로, 자연어로 코딩 및 디버깅 가능.
• Replit Agent: 아이디어를 빠르게 프로토타입으로 만들거나 앱 개발을 자동화하는 AI 도구. 

• 스마트 팩토리 (Smart Factory): 공장 내 설비와 기계에 센서와 통신 기능이 결합되어, 공정 데이터가 실시간으로 수집되고 스스로 제어되는 '지능형 공장'을 의미합니다. 단순히 기계가 사람을 대신하는 '자동화'를 넘어, 데이터 기반의 최적화를 추구합니다.
• DX (Digital Transformation, 디지털 전환): 기업의 모든 활동(설계, 제조, 유통, 서비스 등)에 디지털 기술을 접목하여 비즈니스 모델과 운영 방식을 근본적으로 혁신하는 과정입니다. 스마트 팩토리는 제조 기업 DX의 핵심 수단 중 하나입니다.

• 핵심: 종이 문서나 수동 작업으로 관리하던 정보를 디지털 데이터로 바꾸는 단계입니다.
• 공장의 모습: 수작업 공정 기록이 태블릿이나 PC 시스템(MES, ERP)에 입력되고, 설비 상태가 대시보드에 실시간으로 표시됩니다.

• 핵심: DX를 통해 쌓인 방대한 데이터를 AI가 분석하여 패턴을 찾고 예측하는 단계입니다.
• 공장의 모습: "기계가 곧 고장 날 것 같다"고 미리 알려주는 예지 정비, 이미지 분석으로 불량을 잡아내는 AI 비전 검사 등이 적용됩니다.

• 핵심: 단순한 도구를 넘어, AI가 기업 운영의 중심(Core)이 되어 스스로 의사결정을 내리고 실행하는 단계입니다.
• 공장의 모습: 사람이 명령을 내리지 않아도 AI가 생산량을 조절하고, 로봇에게 업무를 배정하며, 공급망 전체를 실시간으로 최적화하는 '자율 제조(Autonomous Manufacturing)'가 실현됩니다.

🌟 주요 클라우드 서비스 모델 (IaaS, PaaS, SaaS)

세 가지 모델은 전통적인 온프레미스(On-Premise) 환경과 비교했을 때 클라우드 서비스 제공업체가 관리하는 영역이 점점 넓어지는 구조입니다.

🕹️ PC방 비유로 다시 배우는 클라우드 3가지!

가장 잘 아는 PC방에 비유해서 IaaS, PaaS, SaaS를 다시 한번 설명해 드릴게요. PC방은 컴퓨터와 게임을 사용할 수 있게 해주는 아주 좋은 클라우드 비유랍니다!

1️⃣ SaaS: PC방에 가서 게임을 바로 시작하는 것

SaaS (Software as a Service: 서비스형 소프트웨어)는 가장 편한 방법이에요.

• PC방에서: 내가 좋아하는 게임(리그 오브 레전드, 오버워치 등)이 이미 설치되어 있어요. 나는 로그인하고 바로 게임을 하면 돼요.
• 내가 신경 쓸 것: 돈(이용료)을 내고, 게임만 열심히 하면 돼요.
• PC방(클라우드 업체)이 하는 일: 컴퓨터를 고치거나, 게임을 업데이트하거나, 인터넷이 잘 되게 하는 모든 것을 다 해줘요.
• 쉽게 말해: 완벽하게 준비된 것을 그냥 쓰는 것입니다.

💡 예시: Gmail, 네이버 메일, 넷플릭스처럼 인터넷으로 바로 들어가서 쓰는 모든 서비스들이 SaaS예요.

2️⃣ PaaS: PC방에서 나만의 프로그램을 개발하는 것

PaaS (Platform as a Service: 서비스형 플랫폼)는 개발자들이 많이 쓰는 방법이에요. 컴퓨터는 빌리되, 그 위에 내가 만들 새로운 프로그램을 올리는 거죠.

• PC방에서: PC방에서 빌린 컴퓨터에는 기본적인 개발 도구 (글 쓰는 노트, 그림 그리는 도구, 컴퓨터 언어를 알아듣는 통역기 등)는 이미 설치되어 있어요.
• 내가 하는 일: 내가 만들고 싶은 게임이나 프로그램의 코드만 열심히 짜면 돼요.
• PC방(클라우드 업체)이 하는 일: 컴퓨터의 전원을 켜고, 고장나지 않게 관리하고, 기본적인 개발 도구를 준비해 주는 일은 모두 해줘요.
• 쉽게 말해: 도화지, 물감, 붓은 준비되어 있으니, 나는 그림(코드)만 그리는 것입니다.

💡 예시: 웹사이트나 모바일 앱을 만들 때, 기초 공사는 클라우드 업체가 해주고 나는 건물 디자인만 하는 것과 비슷해요.

3️⃣ IaaS: PC방 자리에 나만의 컴퓨터를 조립해 쓰는 것

IaaS (Infrastructure as a Service: 서비스형 인프라)는 가장 자유롭지만, 그만큼 할 일이 가장 많은 방법이에요.

• PC방에서: 나는 빈 책상과 전원 콘센트, 그리고 인터넷 선만 빌려요. 컴퓨터 본체, 모니터, 마우스, 키보드, 심지어 운영체제(윈도우 같은 것)까지 내가 직접 준비해서 설치해야 해요.
• 내가 하는 일: 모든 것을 처음부터 끝까지 설치하고 관리해요. 윈도우를 깔고, 바이러스 검사를 하고, 게임을 설치하고... 다 내 몫이에요.
• PC방(클라우드 업체)이 하는 일: 나에게 빈 공간, 전원, 그리고 인터넷 연결이라는 가장 기본적인 것만 빌려줘요.
• 쉽게 말해: 기본 땅만 빌려서, 그 위에 내가 원하는 집을 처음부터 끝까지 혼자 짓는 것입니다.

💡 예시: 클라우드에서 빈 서버 컴퓨터를 빌려서 그 위에 내가 원하는 운영체제(Linux 등)를 깔고 필요한 프로그램을 하나하나 설치하는 경우예요.

💡 MQTT 브로커 Mosquitto 설명 및 쉬운 예시

1. MQTT란 무엇일까요?

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)는 인터넷에 연결된 기기들이 '메시지'를 주고받을 때 쓰는 아주 가볍고 빠른 통신 규칙입니다. 마치 '우체국'처럼 메시지를 안전하고 효율적으로 전달해 주는 역할을 해요.

• 가벼운 이유: 인터넷 속도가 느리거나 배터리를 적게 쓰는 작은 기기(센서, 스마트 워치 등)에서도 잘 작동하도록 만들어졌기 때문입니다.

2. Mosquitto는 무엇일까요?

Mosquitto는 이 MQTT 통신 규칙을 실제로 사용할 수 있게 해주는 'MQTT 브로커 (Broker)' 프로그램 중 하나입니다.

MQTT 브로커의 역할: 메시지를 보내는 사람(발행자, Publisher)과 메시지를 받는 사람(구독자, Subscriber) 사이에서 메시지를 받아 정확한 받는 사람에게 전달해 주는 중앙 서버 역할을 합니다.

3.  쉬운 예시: '스마트 알림판 우체국'

Mosquitto를 우리 반에서 사용하는 '스마트 알림판 우체국'이라고 생각해 보세요.

• 센서 값을 전달하는 과정:
  1. 교실 온도 센서(발행자)가 온도를 25도로 측정합니다.
  2. 센서는 Mosquitto(브로커)에게 "토픽: 교실/온도, 메시지: 25도"를 전달합니다.
  3. Mosquitto는 이 메시지를 받고, 미리 "토픽: 교실/온도"를 받고 싶다고 신청한 선생님의 스마트폰 앱(구독자)에 25도 메시지를 전달해 줍니다.
  4. 선생님은 앱에서 즉시 교실 온도를 확인할 수 있습니다.

이렇게 Mosquitto는 수많은 센서와 앱들이 효율적으로 정보를 주고받을 수 있도록 도와주는 아주 중요한 중앙 통신소 역할을 합니다.

4. 설치환경 & 프로그램 설명

1) 설치 환경

•    Windows 10 x64
•   프로세서 Intel(R) Core(TM) i5-9400F CPU @ 2.90GHz   2.90 GHz
•   설치된 RAM 32.0GB
  
  

🦟 Mosquitto란 무엇인가요? (모스키토)

Mosquitto는 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 프로토콜을 구현한 오픈 소스 메시지 브로커(Message Broker) 소프트웨어입니다.

간단히 말해, Mosquitto는 발행자(Publisher)와 구독자(Subscriber) 사이에서 메시지를 중개하고 전달하는 중앙 서버 역할을 합니다.

•  Mosquitto는 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 프로토콜을 구현한 오픈 소스 메시지 브로커(Message Broker) 소프트웨어입니다.
• 간단히 말해, Mosquitto는 발행자(Publisher)와 구독자(Subscriber) 사이에서 메시지를 중개하고 전달하는 중앙 서버 역할을 합니다.
• 다운로드  * https://mosquitto.org/download/

🔐 OpenSSL이란 무엇인가요?

OpenSSL은 TLS/SSL(Transport Layer Security / Secure Sockets Layer) 프로토콜을 구현한 강력한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다.

이 라이브러리는 웹 통신을 포함한 다양한 데이터 전송에서 암호화, 인증, 무결성을 보장하는 데 사용됩니다.

 다운로드  *   https://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html

5.  다운로드

    -  Mosquitto ( https://mosquitto.org/download/)

           다운로드  :  mosquitto-2.0.22-install-windows-x64.exe

     -OpenSSL  설치 ( https://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html )

    다운로드 :  버전에 맞는 최근자료를 받는다.     Win64OpenSSL_Light-3_6_0.exe

mostquitto 설치위치를 선택한다.  중요

• 파일 복사: C:\Program Files\mosquitto\OpenSSL-Win64\bin
  • libcrypto-3-x64.dll
  • libssl-3-x64.dll
  • ossltest.dll
  • padlock.dll

• 붙여넣기: C:\Program Files\mosquitto

3. 포트 확인

💻 netstat -an 명령은 무엇인가요?

netstat -an 명령어는 현재 컴퓨터의 네트워크 연결 상태(Network Status)와 라우팅 테이블을 보여주는 데 사용됩니다.

이 명령어는 특히 시스템 관리자가 네트워크 문제 진단, 서비스 포트 확인, 비정상적인 연결 탐지 등을 할 때 매우 유용합니다.

명령어 구성 요소 분석

📡 1883 포트 정보

1883 포트는 주로 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 프로토콜에서 사용하는

기본 포트(Default Port)입니다.

이 포트는 암호화되지 않은(unencrypted) MQTT 통신을 위해 할당되어 있습니다.

4. 프로그램 설치가 끝났습니다. 테스트를 진행하겠습니다.

🔍 mosquitto -v 명령의 의미와 출력 (버전확인)

mosquitto -v 명령어는 Mosquitto MQTT 브로커를 Verbose(상세) 모드로 실행하라는 요청입니다.

이 명령을 실행하면 Mosquitto 브로커가 시작되며, 터미널에 상세한 상태 메시지를 출력하기 시작합니다.

명령어의 역할

• mosquitto: Mosquitto 브로커 실행 파일을 호출합니다.
• -v (Verbose): 브로커가 동작하는 동안 모든 상태, 이벤트, 연결, 메시지 처리 과정에 대한 상세한 로그를 콘솔에 출력하도록 지시하는 옵션입니다.

C:\Program Files\mosquitto>mosquitto -v

mosquitto -v 실행후 에러가 나거나 1883포트가 사용중일때 조치하기

에러가 나거나 1883 포트가 사용중이다면 찾아보기 
1) netstat -ano | findstr :1883

관리자모드에서 입력
2) taskkill /pid 2848 /f
   -/pid 2848: 프로세스 ID가 2848인 프로세스를 지정합니다.
   -/f: 강제로 (Force) 종료합니다.

3) 프로세스 종료에 성공했다는 메시지가 나오면, 다시 mosquitto -v 명령을 실행하여
Mosquitto 브로커가 정상적으로 시작되는지 확인해 보세요.

서버 시작 과 종료

시작
C:\Program Files\mosquitto>net start mosquitto


종료
C:\Program Files\mosquitto>net stop mosquitto

서버도 잘 작동되는 것을 확인했다

1. 새로운 명령 포롬프트 창을 연다.    

2. 새로운 명령 포롬프트 창을 연다.    

C:\Program Files\mosquitto>mosquitto_pub -h localhost -t /testTopic -m "Hello World"

C:\Program Files\mosquitto>mosquitto_pub -h localhost -t /testTopic -m "Hello World123"

위 쪽이 pub 메시지 전송(발행)
아래쪽이 sub 메시지 수신확인(구독)

자료가 원활하게 전달되고 있는 것을 확인할 수 있습니다. 기타 옵션은 인터넷에서 찾아보도록 합시다.

참조

• https://jolog.tistory.com/12
• https://jolog.tistory.com/12https://dalkomit.tistory.com/119
• https://dalkomit.tistory.com/119

✨ 좋은 개발자가 되기 위한 5가지 필수 습관 ✨

개발자로서 꾸준히 성장하고 팀에 긍정적인 영향을 미치기 위해 반드시 길러야 할 핵심 습관 5가지를 소개합니다. 이 습관들은 단순히 코드를 잘 짜는 것을 넘어, 협업과 문제 해결 능력을 극대화하는 데 도움을 줄 것입니다.

1️⃣ 끊임없는 학습: 기술 트렌드와 깊이 있는 이해

기술 환경은 멈추지 않고 발전합니다. 어제의 기술이 내일은 레거시가 될 수 있습니다.

• 🔍 새로운 기술 탐구: 최신 프레임워크, 언어, 개발 방법론(예: DDD, TDD)에 대한 관심을 늦추지 마세요.
• 💡 원리 파악: 단순한 사용법을 넘어, '왜' 그 기술이 그렇게 동작하는지, 내부 구조와 설계 철학을 깊이 있게 이해하려고 노력합니다.

2️⃣ 가독성 높은 코드: 깨끗하고 명확한 소통 도구

코드는 기계뿐만 아니라 사람을 위한 소통 도구입니다. 미래의 동료와 자신을 위해 친절한 코드를 작성해야 합니다.

• ✍️ 클린 코드 원칙 준수: 명확하고 의도를 드러내는 변수 및 함수 이름을 사용하고, 코드를 작은 단위로 분리하여 작성합니다.
• 🔄 습관적인 리팩토링: 코드 중복을 제거하고, 구조를 지속적으로 개선하여 유지보수 비용을 낮추는 노력을 습관화합니다.

3️⃣ 체계적인 문제 해결 & 디버깅 숙련

문제를 빠르게 해결하는 능력은 개발자의 핵심 역량입니다.

• 🧐 논리적 사고: 에러 발생 시 추측이 아닌, 체계적인 단계를 밟아 원인을 분석하고 해결 방안을 모색합니다.
• 🛠️ 디버깅 도구 마스터: IDE의 디버거, 로그 분석 도구 등을 자유자재로 다루어 문제 발생 지점을 효율적으로 찾아내는 능력을 키웁니다.
• 🧪 테스트 주도 사고: 코드를 작성하기 전에 테스트 시나리오를 고민하는 습관은 버그를 줄이는 가장 좋은 방법입니다.

4️⃣ 효과적인 협업 & 명확한 커뮤니케이션

소프트웨어 개발은 팀 스포츠입니다. 개인의 역량만큼이나 팀워크가 중요합니다.

• 🗣️ 의도 명료화: 자신의 코드 구현 의도, 이슈의 현황을 쉽고 명확하게 팀원들에게 전달합니다. (말로, 문서로, 커밋 메시지로)
• 🤝 코드 리뷰 문화 참여: 자신의 코드를 겸손하게 공유하고, 다른 팀원의 피드백을 성장의 기회로 삼아 적극적으로 수용합니다.

5️⃣ 지속적인 자기 개선: 회고와 피드백 수용

성장은 한 번의 노력으로 이루어지지 않습니다. 꾸준히 자신을 되돌아보는 시간이 필요합니다.

• 📊 회고(Retrospective): 프로젝트나 일정 주기가 끝난 후, '무엇을 잘했고', '무엇을 개선할 수 있었는지' 팀 또는 개인적으로 되돌아보는 시간을 가집니다.
• 🎯 목표 설정: 회고를 통해 얻은 교훈을 바탕으로 다음 기간에 집중할 구체적인 개선 목표를 설정하고 실행합니다.

이 습관들을 꾸준히 실천하여 더 멋진 개발자로 성장하시기를 응원합니다! 🚀

개발 분야에서 PM(Project Manager, 프로젝트 매니저)과 PL(Project Leader, 프로젝트 리더)은 프로젝트의 성공적인 완수를 위해 필수적이지만, 역할과 책임에 차이가 있습니다.

👩‍💻 PM (Project Manager)

PM은 프로젝트의 총책임자입니다. 프로젝트의 성공을 위해 모든 관리 업무를 지휘하고 총괄합니다.

• 주요 역할: 프로젝트의 시작부터 끝까지 전반적인 관리를 담당합니다.
  • 일정 및 자원 관리: 프로젝트 일정 계획 수립, 자원(인력, 예산 등) 할당 및 관리.
  • 이해관계자 커뮤니케이션: 고객사, 경영진 등 외부 이해관계자와 소통하며 의견 조율.
  • 위험 관리: 프로젝트 진행 중 발생할 수 있는 잠재적 문제점을 예측하고 대응 방안 마련.
  • 문서 작업: 프로젝트 계획서, 보고서 등 각종 문서 작성 및 관리.
• 관여도: 주로 관리에 집중하며, 실질적인 개발 실무에는 직접적으로 관여하지 않는 편입니다.

👨‍💻 PL (Project Leader)

PL은 소프트웨어 프로젝트의 기술 분야를 책임지는 리더이며, PM을 도와 팀을 리드하는 중간 관리자 역할입니다.

• 주요 역할: 기술적 성공과 구현 단계의 실무적인 부분을 책임집니다.
  • 기술 설계 및 구현: 프로젝트의 기본 설계와 구현 단계의 기술적 무결성 확보.
  • 팀 리드 및 실무 지원: 개발자 팀을 이끌고, 단위 업무별 일정 관리 및 이슈 해결을 지원.
  • PM 보조: PM이 수립한 계획을 바탕으로 개발 팀 내부에서 실질적인 실행을 주도.
  • 요구사항 분석 지원: 경우에 따라 요구사항 정의나 기획의 문제점을 PM과 함께 고민.
• 관여도: 관리와 실무를 겸하며, 직접적인 개발 작업(코딩)을 병행하는 경우도 많습니다. PM보다는 프로젝트 지식이나 연차가 낮은 사람이 맡기도 하며, 경험을 쌓은 후 PM으로 성장하는 경우가 일반적입니다.

📊 주요 차이점 요약

프로젝트의 규모나 조직 문화에 따라 이 역할들의 구분이나 범위가 유연하게 적용될 수 있습니다. 소규모 프로젝트에서는 한 사람이 PM과 PL의 역할을 모두 수행할 수도 있습니다.
이 영상은 개발 프로젝트 구성원들의 역할에 대해 설명하고 있어, PM과 PL의 차이점을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

개발 프로젝트 구성원 (PMO, PM, PL, PE, PA) - YouTube