지난글에 설치를 해봤다. https://blog.1day1.org/717

 

coolify + n8n 으로 자동화해보자 - 설치편 (feat. vultr)

최근 재미있는 것을 봐서 시도해보려고 한다.coolify 는 vercel / netlify 비슷한 서비스를 만들어주는 오픈소스라고 보면 된다. - 서비스로도 사용할 수 있지만, 셀프 호스팅으로 설치해보려 한다. -

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설치는 비교적 큰 이슈 없이 완료했다.

이제 본격적인 n8n 사용을 해보려고 하는데.

처음부터 장벽을 만났다. 흔한 예제인 youtube transcript 를 해보려는데.

에러를 만나 버렸다.

[YoutubeTranscript] 🚨 Transcript is disabled on this video ....

 

당장 에러 붙들고 있을 여유는 없어, 다음 기회에 다시 봐야 겠다.

대신 Coolify 를 사용한 자동 배포 쪽을 더 파봐야 겠다.
(현재 nestJS 공부중인데, 관련 배포를 사용해보려 한다 - docker 배포)

 

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플러터 앱을 만들었고, 이제 플레이 콘솔에서 수동으로 해보니 별다른 문제없이 배포되었다.
내부테스트 까지 해봤고, 조금 정리후에는 실제 플레이 스토어에 출시 할 수 있을 듯 하다.

그전에 수동 업로드 과정을 자동화 하고자 한다.

관련 API 를 제공하는 듯 하다.

Google Play Android Developer API  가 세팅되어 있어야 한다.
관련 부분은 필요하면 따로 정리.

CI/CD 로 주로 fastlane 과 연동하는 방법을 많이 쓰는 것 같다.

난 좀 단순화(?) 시켜서 반자동 으로 처리하고자 한다.
업로드 부분은 python 코드로 다음과 같다.

위와 같은 코드를 사용했다.

본인 프로젝트에 맞는 config.json 의 내용을 수정하고, python 환경에서 실행하면 된다.

flutter build appbundle 으로 aab 파일을 생성한 후에 업로드

프로젝트 폴더에서 실행

python3 play-release.py 'feature: auto relase code'

 

python 환경이 구성되어 있지 않다면.

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
brew install python

pip3 install google-auth google-auth-httplib2 google-api-python-client

python  venv 를 구성하는 방법도 좋은 팁이다.(이 부분도 추후 필요시 정리)

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지난 5월 하락장이 시작된 후 벌써 2개월이 지났다.( https://blog.1day1.org/635 )

그때 생각했던 시나리오중 2번째로 진행중인것 같다. 횡보중.
암튼 오를 듯 내릴 듯 투자자들을 피말리게 하고 있다.

난, 그 사이 시스템트레이딩을 자동화 하고 있었다.

기본 흐름은 다음과 같다.

트레이딩뷰 시스템 전략(알림/webhook) => 알림/전략실행/스위칭(프로그램) => 텔레그렘알림(모니터링)

10개정도의 전략을 나눠서 자동화 하고 있다

핵심은 트레이딩뷰에서 전략을 찾는 것이다. 좋은 전략을 여러개 찾고, 자금을 잘 나눠서 실행해야 한다.
나도 테스트 하느라 초반에 자금관리를 잘 못해서 20~30% 가량 손해본 듯 하다.

이제 전략을 10개정도 늘리고 나니 좀 안정화 된 듯 싶다. 자금관리가 또하나의 핵심이다.

자동화를 해놔서 신경이 덜 쓰여서 이제 시간을 좋은 전략을 찾는 것에 쓰고 있다.

보통 전략들이 추세추종이 많다보니, 지금처럼 횡보장에서는 마이너스 인 경우가 많다.
그렇다고 추세가 나오고 시작하기에는 언제 추세가 나올지 모른다는 것이 함정이다.

모든 투자가 힘들겠지만, 시스템 트레이딩도 나름의 힘든요소가 있다.
전략과 자금관리 등을 잘 해서 시작해야 할 듯 하다. 나도 초반 시행착오로 자금 손실이 꽤 났다.

계속 돌려보고 새 전략들을 추가해보고, 나름 의미있는 성과가 있으면 다시 정리해보려고 한다.

과연 어떻게 될지...

 

ps. 횡보장이 빨리 끝나면 좋겠다. 곧 변화가 있으려나?

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docker 를 어떻게 하면 잘 활용할 수 있을까?

여러가지 방향을 생각해본다.

vagrant 와는 다르게 linux 전용이라 구성에 제약이 따른다.


1. 최대의 성능.

배포용 : 개발머신(linux / docker 호스트)  => docker 이미지

개발용 : 개발PC(win/mac/linux) => 개발환경(linux / docker) + docker pull  <= 배포 이미지

  [필요사항] 배포용 머신이 팀 또는 개인이 보유하고 있어야 한다.

  [장점] linux 머신에 docker 를 바로 세팅해서 최대 성능을 낸다.
  [단점] 리눅스 환경의 개발PC 가 아니면 원격으로 접속해서 개발해야 한다.


2. 관리의 편의.

배포용 : 개발머신(docker 호스트)  => docker 이미지

개발용 : 개발PC+개발환경[ vagrant (docker) ] + docker pull  <= 배포 이미지

  [장점] 개발PC 의 OS 에 상관없이 개발환경을 세팅가능하다.(win / mac)
  [단점] vagrant(vm) 을 활용하기 때문에 성능저하가 있다.



# 개발이 완료된 후 서비스용 설정

기본 구성은 다음과 같이 하려 한다.

서비스서버(docker) + docker pull  <= 배포이미지

서비스서버 를 AWS / DigitalOcean / GoogleCloud 등의 가상서버로 세팅해도 되고, 서버호스팅의 리얼서버를 이용해도 된다.

클라우드는 성능저하가 있겠지만, 빠른배포 와 편의성을 잘 따져보고 결정하면 되겠다.

충분한 테스트를 해보고 결정하는 것이 좋겠다.


디지털오션쪽에 2개월정도 무료사용가능하니 먼저 테스트해봐야 겠다.
(512M 짜리 * 2개 => 1개월 , 4개 => 2주? , 8개 => 1주일정도? )


(무료 사용은 => 링크 참조)

테스트 해보고 사용해도 되겠다 판단이 되면, Core 를 늘려서 서비스용으로 활용해도 되겠다.


# 서비스 시나리오.

서비스용으로 10대의 클라우드 서버에 배포하는 시나리오를 만들고 테스트 해봐야 겠다.

그러고 보니 docker 모니터링툴도 필요하겠다. (관련 자료도 찾아봐야 겠네)


자동화에 필요한 사항은 다양한 시나리오 사례가 만들어지면, 재미있을 것 같다.


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