Oracle Alert Log Viewer (11gR2)



 SET SERVEROUTPUT ON

SPOOL ALERT.LOG


DECLARE

   V_PERCENT    NUMBER := .05;

   V_BDUMP      VARCHAR2 (1000);

   V_NAME       VARCHAR2 (20);

   V_FILE       VARCHAR2 (20);

   V_LINE       VARCHAR2 (8000);

   V_HANDLE     UTL_FILE.FILE_TYPE;

   V_DIR_STMT   VARCHAR2 (100);

   V_SIZE       INTEGER;

   V_BSIZE      INTEGER;

   V_EXISTS     BOOLEAN;

BEGIN

   SELECT VALUE

     INTO V_BDUMP

     FROM V$PARAMETER

    WHERE NAME = 'background_dump_dest';


   DBMS_OUTPUT.PUT_LINE (

      '**************************** INFO *************************');

   DBMS_OUTPUT.PUT_LINE ('BDUMP: ' || V_BDUMP);


   SELECT VALUE

     INTO V_NAME

     FROM V$PARAMETER

    WHERE NAME = 'instance_name';


   DBMS_OUTPUT.PUT_LINE ('DB NAME: ' || V_NAME);


   V_FILE := 'alert_' || V_NAME || '.log';

   DBMS_OUTPUT.PUT_LINE ('FILENAME: ' || V_FILE);


   V_DIR_STMT := 'CREATE DIRECTORY ALERT AS ''' || V_BDUMP || '''';

   DBMS_OUTPUT.PUT_LINE ('COMMAND: ' || V_DIR_STMT);


   EXECUTE IMMEDIATE V_DIR_STMT;


   V_HANDLE := UTL_FILE.FOPEN ('ALERT', V_FILE, 'r');


   UTL_FILE.FGETATTR ('ALERT',

                      V_FILE,

                      V_EXISTS,

                      V_SIZE,

                      V_BSIZE);

   DBMS_OUTPUT.PUT_LINE ('ALERT SIZE: ' || V_SIZE / 1024 / 1024 || ' MB');


   UTL_FILE.FSEEK (V_HANDLE, NULL, V_SIZE * (1 - V_PERCENT));

   DBMS_OUTPUT.PUT_LINE (

      'FETCHED ALERT SIZE: ' || V_SIZE * (V_PERCENT / 1024 / 1024) || ' MB');

   DBMS_OUTPUT.PUT_LINE (

      '********************************************************');


   LOOP

      BEGIN

         UTL_FILE.GET_LINE (V_HANDLE, V_LINE);

         DBMS_OUTPUT.PUT_LINE (V_LINE);

      EXCEPTION

         WHEN NO_DATA_FOUND

         THEN

            EXIT;

      END;

   END LOOP;


   UTL_FILE.FCLOSE (V_HANDLE);


   EXECUTE IMMEDIATE 'DROP DIRECTORY ALERT';

END;

/


SPOOL OFF;

SELECT ORIGINATING_TIMESTAMP,

         MODULE_ID,

         PROCESS_ID,

         MESSAGE_TEXT

    FROM X$DBGALERTEXT

ORDER BY ORIGINATING_TIMESTAMP DESC;





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Private, Public 클라우드



1. Private, Public 클라우드의 개요

 1-1. 정의

  - Private Cloud : 기업 내부와 같이 폐쇄된 환경에서 특정 사용자만 사용하는 한 조직만을 위하여 운영되는 Internal Cloud

  - Public Cloud : 일반 사용자에게 공개되어 대규모로 이루어지는 다수의 대중을 위하여 인터넷 기반으로 운영되는 External Cloud




 1-2. Private, Public 클라우드의 진화 과정


2. Private, Public 클라우드의 아키텍처 및 특징 비교

 2-1. Private, Public 클라우드의 아키텍처

- Saas : 서비스 + 인프라 자원 (기업+개인), 최종사용자를 대상으로 app를 이용한 다양한 실제적 서비스 제공

- Paas : 개발환경 + 인프라 자원 (기업), app 개발자를 대상으로 개발환경을 제공하는 것으로 인프라 자원과 함께 개발엔진, API등 서비스 자원 제공

- Iass : 인프라 자원 (기업), 서버/스토리지 등 물리적 IT 인프라 자원을 직접 제공


 2-2. Private, Public 클라우드의 특징 비교

  1) Private Cloud

     - 장점: 특정임무 중심의 애플리케이션 구성, 보안 및 신뢰성 제고, 네트워크/인터넷 사용에 제약 없음

     - 단점: 장비, 하드웨어, 가상화 기술, 데이터센터, 높은 인력 비용발생, 낮은 탄력성

  2) Public Cloud 

    - 장점: 활용도 증가, 최고의 투자로 최대의 성과, 이용한 만큼 지불, 서비스 적기 제공, 높은 수준의 탄력성 

    - 단점: 고객사의 통제권 부족, 매월 이용료 납부하는 번거로움, 지원 비용 중가, 전문적인 서비스 제공 어려움


3. Private, Public 클라우드의 발전방향

 3-1. Cloud Computing 활성화 

  - Public과 Public Cloud의 혼합형태인 Hybrid Cloud로 의 진화

  - 서비스 가용성, 데이터 전송지연, 보안, 신속한 확정성 등의 장애 요인을 고려한 해결방안 모색


 3-2. Private, Public 클라우드의 성공 조건

  - 단일조직, 기업관심에 의한 de factor standard형태의 cloud 구성 (폐쇄성 지양)

  - Open Standard기반의 상호운영성, 이식성 유지

  - 사용자 요구사항을 충족시키는 자주적 구상 등






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쇼핑인사이트 분석솔루션, 다모아 프로그램 (스토어팜, 신사임당)



요즘 유튜브에서는 각자의 생활이야기 부터 먹방, 아이들을 위한 영상과 더불어 각 분야별로 어느정도 위치에 올라가신 분들이 노하우를 직접 공유해주시면서 많이 배우고 자극을 많이 받는 영상들이 많이 올라오고 있다.

그중에 하나인 "신사임당" 채널에서 인터넷 온라인 쇼핑몰을 하고 있거나, 준비하는 모든 사람들에게 판매할 상품(키워드)을 특정한 기준을 기반하여 선정하고 소싱하여 판매하는 부분까지 노하우를 전달해주고 있다.

"인터넷쇼핑몰 부업 이나 창업 준비하는 분들을 위한 선물 I 최종화"

https://www.youtube.com/watch?v=ch2YtafIZeI


해당 영상을 보면, IT업종의 사람과 조인하여 좀더 올리고자 하는 상품(키워드)을 찾아내는데 효율적인 도움을 줄수 있는 솔루션을 개발하게 된다. 아직 개발과정에 있으나 지속적으로 개선하여 무료로 많은 사람들에게 사용할 수 있도록 해주고 있다.


쇼핑인사이트 분석솔루션, 다모아 프로그램 

 - 해당 프로그램은 최초 공개시에 v1.0으로 시작하였는데 지금은 V1.1.2까지 버전이 올라간 상태로 확인된다. 

 - UI적인 요소는 최소한으로 필요한 정보만 받도록 개발되었으며 분야별 키워드별 조회수, 쇼핑 판매수와 비율 그리고 판매되고 있는 카테고리의 정보를 주로 보여주며 연령별 타겟이 가능하도록 데이터를 출력하여 편리성을 제공하고 있다.

 - 데이터를 웹 또는 API 연동으로 뽑아 DB로 옮겨 출력 하는 방식이 아닌 조회시 즉각적으로 필요한 정보들을 찾아 출력하는 형태로 보여진다. 그로인하여 500건을 조회하는데 시간이 조금 걸리는 부분이 있는거 같다.



 - 추가적으로 대상 키워드를 선택한뒤에 선택 키워드의 첫페이지 판매 분석을 통해 얼마나 팔리고 어떠한 등급, 서비스에서 주로 팔리고 있는지 손쉽게 확인할 수 있다. 첫페이지 판매분석 창에서 "상품보기"를 클릭하면 대상 스토어팜 사이트로 이동하여 상품을 확인해 볼수 있는 구조로 되어 있다.

- 다모아 프로그램과 비슷한 "셀러 마스터" 라는 웹서비스도 최근에 서비스하고 있다. 

- 해당 솔루션의 다운로드는 유튜브 영상 또는 개발자 카페로 들어가면 다운 받을수 있다.


https://cafe.naver.com/dasearch/614


 

 - 한 산업 분야의 사업자 노하우와 IT 기술의 조합으로 좀더 편리하고 빠르게 기존에 정리하던 일을 수행할 수 있으며 엄청난 퍼포먼스가 발생될 것으로 보여진다. 현재는 네이버에서 제공되는 데이터를 기반하여 개발되었다면 추후에는 네이버 이외에 플렛폼들에서도 데이터를 연동하여 좀더 정확하고 자세히 예측할 수 있는 지표로 사용되는 모습을 보게되면 좋을 거 같다. 



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멧칼프의 법칙(Metcalfe's Law)



1. 멧칼프 법칙(Metcalfe's Law)의 개요

 1-1. 정의

  - 네트워크 효용성, 즉 가치는 그 네트워크에 참여한 사용자 수의 제곱에 비례한다는 법칙

  - Ethernt의 창시자인 3Com사의 공통창립자인 봅 멧칼프가 제시한 법칙


 1-2. 의미

   - 사용자 환경이 PC 중심에서 네트워크 중심으로 이동(인터넷 사용 급증)

   - 네트워크 성장 속도 및 인터넷의 중요성을 잘 설명하고 있는 법칙


2. 멧칼프 법칙(Metcalfe's Law)의 개념도와 비교

 2-1. 멧칼프 법칙의 개념도

 - 네트워크의 가치는 사용자수의 제곱에 비례, 비용의 증가율은 일정하다는 법칙


 2-2. 네트워크 가치를 설명하는 타 법칙과 비교

  구분

 Sarnoff's Law 

 Metcalfe's Law 

 Reed's Law 

 가치

(n = 노드수) 

 N (선형적) 

 N^2 (비선형적) 

 2^n (기하급수적)

 참여자

 시청자 

 노드 

 노드간의 그룹

 의미

 네트워크 가치는 시청자의 수에 비례 

 네트워크 가치는 노드의 제곱에 비례 

 네트워크 가치는 노드 수가 n일때 2n에 비례

 매체

 방송, 매스미디어 

 전화, 이메일 등

 인터넷(블로그 등) 

 커뮤니케이션

1대 다(일방적) 

양방향 

협업 


3. 메칼프 법칙의 전망

 - 모든 컴퓨터가 인터넷을 통해 연결, 네트워크 확장이 가속화될 것을 예견

 - 정보의 생성, 공유 등을 통한 지식기반 사회의 가치가 커짐을 증명

 - 새로운 비즈니스 모델과 글로벌 협업의 시대가 열렸음을 의미


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2019 자동차세 연납신청 (1월 연납시 10%할인)



자동차를 보유하고 있다면 매년 나오는 자동차세 1년세액 신고서!

점점 더 지불 방식이 간소화 되면서 스마트폰(STAX), PC(ETAX, WeTAX), 은행계좌 등으로 납부할수 있도록 제공하고 있다. 

- 2019년분 자동차세 신고 납부서 (서울)-


자동차세 신청이 가능해지는 1월에 납입을 하게 되면 선납공제액(10%)가 있어 세금이지만 조금 할인 받을 수 있는 제도도 존재한다. 신용카드로도 결제가 가능하며 무이자 할부까지도 가능하니 1월에 납입을 하는 것이 여러방면으로 보았을때 좋은거 같다.


1. [서울] 스마트폰 (STAX)

 - 스마트폰으로 결제 하는 방법으로 STAX를 활용하는 방법이 존재하는데 해당 어플리케이션은 <서울시>에 거주하는 사람들에게만 주로 제공되는 기능으로 보여진다. 모바일에서 간편하게 바로 세금을 쇼핑하듯이 결제할 수 있어 간편하다.

2. [서울] 이택스(ETAX)

 - 인터넷에서 이택스라고 뜨면 PC에서도 간편하게 세금을 납부할수 있도록 되어 있다. 해당 사이트 역시 <서울시>에 거주하는 사람들에게만 제공되는 사이트로 보여진다.

https://etax.seoul.go.kr/index.html?20190117


3. [전국] 위택스(wetax)

 - 서울을 제외한 모든지역에 거주하는 사람들의 자동차세 납부가 가능하다. 개인 기본정보와 차량정보를 적어 해당 차량을 찾아서 납부를 진행하면 된다.


https://www.wetax.go.kr/car/


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무어의 법칙(Gordon Moore's Law)



1. 무어의 법칙 (마이크로 칩 성능 향상법칙)의 개요

 1-1. 정의

  - Intel의 고든 무어가 제창한 법칙으로 마이크로 칩의 각격은 18개월마다 절반으로 하락하고, 컴퓨터 칩의 성능은 18개월 마다 배(2배)로 발전


 1-2. 무어의 법칙의 두배 증가의 의미

  - 비용절감 : 더 빠르게, 더 작게, 더 싸게 라는 의미

  - 비용과 속도의 관계 : 트랜지스터가 점점 작아진다는 말은 전자가 멀리 갈 필요가 없어 성능이 좋아진다는 말


2. 무어의 법칙의 개념도와 사례

 2-1. 무어의 법칙의 개념도


 2-2. 무어의 법칙 적용 사례

  - 컴퓨터 마이크로 칩 : 1971년도의 칩의 집적도 2,300개 -> 1997년 750만개로 3,260배 향상

  - 컴퓨터 통신속도 : 300bit 급 전화모뎀 -> 8M급 ADSL로 26,600배 향상

  - 노트북 기억장치 HDD 20 MB -> 80 GB 4,000배 등


3. 무어의 법칙 적용현황 및 한계성

 - 적용현황: 인텔의 창립자인 뭉가 한 말인 만큼 인텔에 의해 현재까지 잘 지켜지고 있음, 인터넷, 자기조립원형칩 개발 등

 - 한계성 논란: 물리적인 한계에 봉착하게 될 것이라는 논란 존재

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네트워크 캡슐화, 역캡슐화 



1. 네트워크 캡슐화, 역캡슐화의 개요

 1-1. 개념

 - 캡슐화 (Encapsulation) : 페이로드에 헤더를 추가하여 전송 꾸러미를 만드는 과정

 - 역캠슐화 (Decapsulation) : 전송 꾸러미를 받아 헤더를 제거하며 원래의 페이로드를 복원하는 과정


2. 캡슐화, 역캡슐화 개념도(OSI 7 계층), 비교

 2-1. 캡슐화, 역캡슐화 개념도(OSI 7 계층)

 - 계층별 상반된 작업 : 양방향통신, 듣기/말하기, 암/복호화, 편지주고/받기

 - 계층별 동일 객체 : 평문, 암호문 편지

 
 2-2. 캡슐화, 역 캡슐화 비교

구분 

캡슐화 

역캡슐화 

동작 주체 

 Tx 측 발생(데이터 보내는 쪽) 

 Rx 측 발생(데이터 받는 쪽) 

동작 방식

 N+1(상위) -> N(하위) 이동 

 N(하위) -> N+1(상위) 이동 

동작 이유

 각 네트워크 계층 별로 사용되는 프로토콜 정보를 추가하여 전달하기 위한 준비 

 계층 별로 전달 받은 데이터의 사용된 프로토콜 정보를 제거하고 실질적인 데이터를 추출하기 위한 절차 




 




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Oracle Wait Event 조회 스크립트



select cast(min(sn.begin_interval_time) over (partition by sn.dbid,sn.snap_id) as date) snap_time,  --workaround to uniform snap_time over all instances in RAC

 --ss.dbid,  --uncomment if you have multiple dbid in your AWR

 sn.instance_number,

    ss.event_name,

 ss.wait_class,

 ss.total_waits,

    ss.time_waited_micro,

 ss.total_waits - lag(ss.total_waits) over (partition by ss.dbid,ss.instance_number,ss.event_id order by sn.snap_id nulls first) Delta_waits,

 ss.time_waited_micro - lag(ss.time_waited_micro) over (partition by ss.dbid,ss.instance_number,ss.event_id order by sn.snap_id nulls first) Delta_timewaited,

 round((ss.total_waits - lag(ss.total_waits) over (partition by ss.dbid,ss.instance_number,ss.event_id order by sn.snap_id nulls first)) /

       (extract(hour from END_INTERVAL_TIME-begin_interval_time)*3600 

              -extract(hour from sn.snap_timezone - lag(sn.snap_timezone) over (partition by ss.dbid,ss.instance_number,ss.event_id order by sn.snap_id nulls first) )*3600 --deals with daylight savings time change

              + extract(minute from END_INTERVAL_TIME-begin_interval_time)* 60

              + extract(second from END_INTERVAL_TIME-begin_interval_time)),2 ) Waits_per_sec,

 round((ss.time_waited_micro - lag(ss.time_waited_micro) over (partition by ss.dbid,ss.instance_number,ss.event_id order by sn.snap_id nulls first)) /

       (extract(hour from END_INTERVAL_TIME-begin_interval_time)*3600

              -extract(hour from sn.snap_timezone - lag(sn.snap_timezone) over (partition by ss.dbid,ss.instance_number,ss.event_id order by sn.snap_id nulls first) )*3600 --deals with daylight savings time change

              + extract(minute from END_INTERVAL_TIME-begin_interval_time)* 60

              + extract(second from END_INTERVAL_TIME-begin_interval_time)),2 ) Rate_timewaited,  -- time_waited_microsec/clock_time_sec

    round((ss.time_waited_micro - lag(ss.time_waited_micro) over (partition by ss.dbid,ss.instance_number,ss.event_id order by sn.snap_id nulls first)) /

           nullif(ss.total_waits - lag(ss.total_waits) over (partition by ss.dbid,ss.instance_number,ss.event_id order by sn.snap_id nulls first),0),2) Avg_wait_time_micro

from dba_hist_system_event ss,

     dba_hist_snapshot sn

where

    sn.snap_id = ss.snap_id

and sn.dbid = ss.dbid

and sn.instance_number = ss.instance_number

and sn.begin_interval_time between sysdate-7 and sysdate

order by sn.snap_id 





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