DevOps Engineer

- IIS 10.0 Version Field Name : X-Forwarded-For Source type: Request Header Source: X-Forwarded-For

netsh advfirewall set currentprofile state [ on | off ] netsh advfirewall set --------------------------------------------- ( profile 별 세팅이나 전역 세팅) currentprofile ------------------------- (활성화 profile 세팅) state [ on | off ] ---- (온/오프)

Set-NetFirewallProfile -Name [ Domain | Public | Private ] -Enabled [ True | False ] 1. windows Firewall ON PS C:\> Set-NetFirewallProfile -Name Domain,Public,Private -Enabled True 2. windows Firewall OFF PS C:\> Set-NetFirewallProfile -Name Domain,Public,Private -Enabled False

기본적으로 tomcat-stdout 로그파일을 별도 관리하지 않으면 단일 파일에 용량만 엄청 증가해 버린다 로그를 관리하고 분석하면 좋겠지만, 로깅을 하지 않으려면 아래와 같이 조치 한다. [ logging 탭 ] - auto 문자열 삭제

PS C:\> host | findstr "Version" Version : 2.0

https://github.com/ojdkbuild/ojdkbuild ojdkbuild/ojdkbuild Community builds using source code from OpenJDK project - ojdkbuild/ojdkbuild github.com 원하는 버전을 다운로드 받으면 된다.

find : 파일에서 텍스트 찾는 명령어 /V 지정한 문자열을 포함하지 않는 라인을 표시 /C 지정한 문자열을 포함하는 라인 수를 표시 /N 지정한 문자열을 포함하는 맨 앞에 라인 번호를 표시 /I 대/소문자 구분하지 않고, 찾기 example.txt python is beautiful python is storng python is effective pytho is beautiful pytho is storng pytho is effective find 옵션 없이 사용. (python이라는 문자열 포함하는 라인 출력) C:\>find "python" example.txt ---------- EXAMPLE.TXT python is beautiful python is storng python is effe..

w32tm 서비스가 내려가 있으면 기동 w32tm /query /configuration w32tm /config /syncfromflags:manual /manualpeerlist: [ NTP Server Hostname] | [ NTP Server IP ] w32tm /config /update w32tm /resync

윈도우 서버를 운영하다보면 주기적으로 서버 성능을 분석해야 할 필요가 있다. 윈도우에는 성능모니터링이라는 좋은 유틸프로그램이 있는데, 이를 활용하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 DB화 하고, DB화한 데이터를 시각화해 보려 한다. 1. 윈도우즈 성능퍼포먼스 데이터 수집 샘플로 총 수집할 항목은 총 16개 - \Processor(_Total)\% Processor Time - \System\Processor Queue Length - \System\Context Switches/sec - \Memory\% Committed Bytes In Use - \Memory\Available MBytes - \Memory\Free System Page Table Entries - \Memory\Pool Non..

SQLLite DB를 생성했다면 직접 DB에 접속해서 쿼리를 날려 분석할 수 도 있겠지만 pandas를 이용하여 연동도 가능하다 import pandas as pd import sqlite3 conn = sqlite3.connect(path) query = 'select * from weblog' df = pd.read_sql_query(query,conn) df['logtime'] = pd.to_datetime(df['logtime']) print(df.dtypes) ----------------------------------------------- logtime datetime64[ns] useragent object scstatus object scbytes int64 timetaken int64..