안녕하세요.

1. 패키지 관리 도구 및 저장소별로 nexus 프록시 타입 레포 생성

2. maven, npm등 포맷별로 만들어진 proxy 레포를 하나의 그룹으로 묶기

3. 깃헙에서 소스 패키지를 태그나 릴리즈등으로 받는 경우는 raw host 만들어서 직접 파일 업로드하여 패키지 관리. 물론 raw host들도 그룹으로 묶기

4. 빌드 환경에 따라 기존 디폴트 퍼블릭 저장소를 넥서스 그룹 저장소로 변경하기

5. 패키지 설치 후 빌드하는 과정에서 디펜던시 패키지가 또다시 패키지를 설치하는경우가 있음. 따라서 패키지 설치후 디펜던시 패키지내에 추가적으로 기존 디폴트 퍼블릭 저장소를 넥서스 그룹 저장소로 변경해야 할 수 있음

큰 틀로 보면 위 순서대로 하면 된다. 

구축된 환경들을 나열해보면

React Native, Flutter, Yarn, Maven, NPM, Docker image, composer, python, cocoapod, rubygem

그리고 apk, yum, homebrew, nuget까지.. 많이 사용되는 대부분의 환경은 다 한 것 같다.

해당 업무를 하면서 조언을 얻기가 쉽지 않았다.  우리나라에 망분리 환경에서 개발하는 개발자들이 그렇게 많겠지만 개발자는 인프라영역을 모르고, 인프라담당자는 개발영역을 잘 몰르니 말이다. 그래서 난관이 좀 많았다. 망분리 개발환경 구축만큼은 나름 목소리좀 낼 수 있을듯 하다.

어쨌든 뭐. 이정도면 나름 만족스러운 결과(개발자도 최대한 불편하지 않고, 보안에도 위법되지 않고)인듯 하다.

마지막으로 각 단계에서 발생했던 난관들을 적어보자면...

1. 패키지 관리 도구 및 저장소별로 nexus 프록시 타입 레포 생성

넥서스 캐시등의 설정에 유의해야하고.

넥서스에서 기본적으로 제공하는 레시피가 제한적이다. 그럴땐 넥서스 레포 '패키지관리도구이름' 검색해보면 직접 레시피 만들 수 있도록 깃헙에 등록돼있는 경우가 있음.(ex apk)

2. maven, npm등 포맷별로 만들어진 proxy 레포를 하나의 그룹으로 묶기

이건 뭐 어려울껀 없다.. 가장 많이 사용하는 레포를 순서상 가장 위로 하도록

3. 깃헙에서 소스 패키지를 태그나 릴리즈등으로 받는 경우는 raw host 만들어서 직접 파일 업로드하여 패키지 관리. 물론 raw host들도 그룹으로 묶기

Nexus는 기본적으로 바이너리 컴포넌트 관리 솔루션으로 설계되었으며, 소스 코드 관리 시스템이 아니다. 따라서 GitHub과 같은 소스 코드 저장소를 직접적으로 프록시하거나 통합하는 데 적합하지 않다.

그래서 패키지를 깃헙에서 받는 경우에는 어떻게 해야할까 고민이 많았다. 기 구축된 내부 깃랩 서버가 있어서 처음엔 깃헙>깃랩을 동일하게 구성(미러링 되도록)해서 해결해볼까 했다.

그러나 이경우 깃헙에서 기본적으로 사용하는 태그/아카이브/릴리즈 경로와 깃랩의 경로가 서로 달랐다. 미러링하다보니까 모든 패키지를 다 다운받아야하니 불필요하게 깃랩의 용량이 커지는것도 싫었다.

그래서 결국 필요한 패키지를 깃헙에서 다운받아 raw host 넥서스 레포로 업로드 하도록 했다. 현재 내가 다니는 회사의 규모가 크진 않아서 필요한 패키지를 직접 수동으로 업로드하긴 했는데, 만약 자동화가 필요하다면 구글 시트에 개발자가 필요한 패키지이름/깃헙 경로 업로드하면 스케쥴링 걸어서 자동으로 넥서스 레포에 업로드 하도록 하면 될듯 싶다.

4. 빌드 환경에 따라 기존 디폴트 퍼블릭 저장소를 넥서스 그룹 저장소로 변경하기

CI/CD 자동화 환경에서는 dockerfile에서 직접 설정을 해야 하고, 개발자 개인 개발 PC에서의 설정은 개발자가 해야 할 일이다.

패키지 저장소별 설정 방법 가이드는 https://help.sonatype.com/en/formats.html 를 참고하면 된다.

5. 패키지 설치 후 빌드하는 과정에서 디펜던시 패키지가 또다시 패키지를 설치하는경우가 있음. 따라서 패키지 설치후 디펜던시 패키지내에

추가적으로 기존 디폴트 퍼블릭 저장소를 넥서스 그룹 저장소로 변경해야 할 수 있음

앞서 깃헙과 함께 가장 골치 아픈 상황이였다. 특히 프론트개발환경에 React Native에서 많았다. 이건 뭐.. 어쩔 수 없다. 이것도 찾아서 다 바꿔야 한다. 빌드 도구별로 패치 기능이 또 있어서 잘 활용하면 된다.

패키지 설치 -> 패치 -> 빌드 가 가능한 환경이면 devops가 replace(기존 저장소를 내부 넥서스로)를 할 수 있다. 근데 애매한게... 빌드 하는 과정에서 패치가 필요한경우가 있다. 이때는 개발자가 소스코드에서 직접 수정해줬다. 예를들어 Gradle 같은 경우는 init.gradle에서 설정이 가능하다.

넥서스에서 제공하는 기본 repository recipe중에 apk는 없다.

ps.

나는 apt랑 헷갈려서 apt로 만들었다가 다음과 같은 에러를 만났다.

package mentioned in index not found (try 'apk update')

어쨋든 apk용 레포를 만들기 위해 넥서스에 apk recipe를 추가해보자.

1. git clone https://github.com/sonatype-nexus-community/nexus-repository-apk.git

2. cd nexus-repo tab

3. mvn clean package -PbuildKar

3-1. mvn 없으면 maven 설치

3-2. 빌드가 완료되면 target 폴더에 .kar 파일이 생성됩니다

4. 생성된 .kar 파일을 Nexus Repository의 deploy 폴더로 복사

5. 넥서스 재시작

집합 자료형은 중복되지 않는 고유한 요소들의 모음을 저장하는 자료형으로, 여러 가지 실무 상황에서 유용하게 사용할 수 있다. 집합은 중괄호 {}를 사용하여 생성하며, 다양한 집합 연산을 지원한다. 아래에서는 집합 자료형을 실무에서 사용할 수 있는 몇 가지 상황을 설명해보겠다.

1. 중복 제거

가장 일반적인 집합의 사용 사례는 중복된 데이터를 제거하는 것이다. 예를 들어, 고객 이메일 목록에서 중복된 이메일 주소를 제거할 때 유용하다.

예시

emails = ["alice@example.com", "bob@example.com", "alice@example.com", "charlie@example.com"]
unique_emails = set(emails)
print(unique_emails)  # 출력: {'alice@example.com', 'bob@example.com', 'charlie@example.com'}

2. 교집합, 합집합, 차집합 연산

집합은 교집합, 합집합, 차집합 등의 집합 연산을 효율적으로 수행할 수 있다. 이는 데이터 분석, 필터링 등에 매우 유용하다.

예시

# 두 집합 생성
set_a = {"apple", "banana", "cherry"}
set_b = {"banana", "cherry", "date", "fig"}

# 교집합
intersection = set_a & set_b
print(intersection)  # 출력: {'banana', 'cherry'}

# 합집합
union = set_a | set_b
print(union)  # 출력: {'apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'fig'}

# 차집합
difference = set_a - set_b
print(difference)  # 출력: {'apple'}

3. 데이터 무결성 유지

집합은 중복을 허용하지 않기 때문에, 데이터 무결성을 유지하는 데 유용하다. 예를 들어, 사용자 ID나 제품 코드와 같이 고유해야 하는 데이터를 저장할 때 사용한다.

예시

user_ids = {"user1", "user2", "user3"}

# 새로운 사용자 ID 추가
user_ids.add("user4")
print(user_ids)  # 출력: {'user1', 'user2', 'user3', 'user4'}

# 중복된 사용자 ID 추가 시도
user_ids.add("user2")
print(user_ids)  # 출력: {'user1', 'user2', 'user3', 'user4'} (중복 추가되지 않음)

4. 빠른 멤버십 테스트

집합은 특정 요소가 집합에 존재하는지 빠르게 확인할 수 있다. 이는 대규모 데이터에서 특정 요소를 검색할 때 유용하다.

예시

# 대규모 데이터 집합 생성
large_set = set(range(1000000))

# 특정 요소 존재 여부 확인
print(999999 in large_set)  # 출력: True
print(1000000 in large_set)  # 출력: False

5. 태그 시스템

집합은 태그 시스템을 구현할 때 유용하다. 예를 들어, 블로그 게시물에 여러 태그를 추가하고, 특정 태그를 가진 게시물을 검색할 때 사용한다.

예시

# 게시물에 태그 추가
post_tags = {"python", "programming", "tutorial"}

# 새로운 태그 추가
post_tags.add("coding")
print(post_tags)  # 출력: {'python', 'programming', 'tutorial', 'coding'}

# 특정 태그 존재 여부 확인
print("python" in post_tags)  # 출력: True
print("java" in post_tags)    # 출력: False

결론

집합 자료형은 중복 제거, 집합 연산, 데이터 무결성 유지, 빠른 멤버십 테스트, 태그 시스템 등 다양한 실무 상황에서 유용하게 사용할 수 있다. 집합의 특성과 장점을 이해하고 적절히 활용하면 데이터 처리와 분석을 더욱 효율적으로 수행할 수 있다.