아키텍쳐 패턴이란?

위키피디아에 따르면,

아키텍쳐 패턴이란 주어진 상황에서의 소프트웨어 아키텍쳐에서 일반적으로 발생하는 문제점들에 대한 일반화되고 재사용 가능한 솔루션이다. 아키텍쳐 패턴은 소프트웨어 디자인 패턴과 유사하지만 더 큰 범주에 속한다.

이 글에서는, 다음의 10가지 일반적인 소프트웨어 아키텍쳐 패턴들의 활용 사례와 장단점들을 간단하게 설명할 것이다.

1. 계층화 패턴 (Layered pattern)
2. 클라이언트-서버 패턴 (Client-server pattern)
3. 마스터-슬레이브 패턴 (Master-slave pattern)
4. 파이프-필터 패턴 (Pipe-filter pattern)
5. 브로커 패턴 (Broker pattern)
6. 피어 투 피어 패턴 (Peer-to-peer pattern)
7. 이벤트-버스 패턴 (Event-bus pattern)
8. MVC 패턴 (Model-view-controller pattern)
9. 블랙보드 패턴 (Blackboard- pattern)
10. 인터프리터 패턴 (Interpreter pattern)

1. 계층화 패턴 (Layered pattern)

이 패턴은 n-티어 아키텍쳐 패턴이라고도 불린다. 이는 하위 모듈들의 그룹으로 나눌 수 있는 구조화된 프로그램에서 사용할 수 있다. 각 하위 모듈들은 특정한 수준의 추상화를 제공한다. 각 계층은 다음 상위 계층에 서비스를 제공한다.

일반적인 정보 시스템에서 공통적으로 볼 수 있는 계층 4가지는 다음과 같다.

• 프레젠테이션 계층 (Presentation layer) - UI 계층 (UI layer) 이라고도 함
• 애플리케이션 계층 (Application layer) - 서비스 계층 (Service layer) 이라고도 함
• 비즈니스 논리 계층 (Business logic layer) - 도메인 계층 (Domain layer) 이라고도 함
• 데이터 접근 계층 (Data access layer) - 영속 계층 (Persistence layer) 이라고도 함

활용

• 일반적인 데스크톱 애플리케이션
• E-commerce 웹 애플리케이션

2. 클라이언트-서버 패턴 (Client-server pattern)

이 패턴은 하나의 서버와 다수의 클라이언트, 두 부분으로 구성된다. 서버 컴포넌트는 다수의 클라이언트 컴포넌트로 서비스를 제공한다. 클라이언트가 서버에 서비스를 요청하면 서버는 클라이언트에게 적절한 서비스를 제공한다. 또한 서버는 계속 클라이언트로부터의 요청을 대기한다.

활용

• 이메일, 문서 공유 및 은행 등의 온라인 애플리케이션

3. 마스터-슬레이브 패턴 (Master-slave pattern)

이 패턴은 마스터와 슬레이브, 두 부분으로 구성된다. 마스터 컴포넌트는 동등한 구조를 지닌 슬레이브 컴포넌트들로 작업을 분산하고, 슬레이브가 반환한 결과값으로부터 최종 결과값을 계산한다.

활용

• 데이터베이스 복제에서, 마스터 데이터베이스는 신뢰할 수 있는 데이터 소스로 간주되며 슬레이브 데이터베이스는 마스터 데이터베이스와 동기화된다.
• 컴퓨터 시스템에서 버스와 연결된 주변장치 (마스터 드라이버와 슬레이브 드라이버)

4. 파이프-필터 패턴 (Pipe-filter pattern)

이 패턴은 데이터 스트림을 생성하고 처리하는 시스템에서 사용할 수 있다. 각 처리 과정은 필터 (filter) 컴포넌트에서 이루어지며, 처리되는 데이터는 파이프 (pipes)를 통해 흐른다. 이 파이프는 버퍼링 또는 동기화 목적으로 사용될 수 있다.

활용

• 컴파일러. 연속한 필터들은 어휘 분석, 파싱, 의미 분석 그리고 코드 생성을 수행한다.
• 생물정보학에서의 워크플로우

5. 브로커 패턴 (Broker pattern)

이 패턴은 분리된 컴포넌트들로 이루어진 분산 시스템에서 사용된다. 이 컴포넌트들은 원격 서비스 실행을 통해 서로 상호 작용을 할 수 있다. 브로커 (broker) 컴포넌트는 컴포넌트 (components) 간의 통신을 조정하는 역할을 한다.

서버는 자신의 기능들(서비스 및 특성)을 브로커에 넘겨주며(publish), 클라이언트가 브로커에 서비스를 요청하면 브로커는 클라이언트를 자신의 레지스트리에 있는 적합한 서비스로 리디렉션한다.

활용

• Apache ActiveMQ, Apache Kafka, RabbitMQ 및 JBoss Messaging와 같은 메시지 브로커 소프트웨어

6. 피어 투 피어 패턴 (Peer-to-peer pattern)

이 패턴에서는, 각 컴포넌트를 피어 (peers)라고 부른다. 피어는 클라이언트로서 피어에게 서비스를 요청할 수도 있고, 서버로서 각 피어에게 서비스를 제공할 수도 있다. 피어는 클라이언트 또는 서버 혹은 둘 모두로서 동작할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 역할이 유동적으로 바뀔 수 있다.

활용

• Gnutella나 G2와 같은 파일 공유 네트워크
• P2PTV나 PDTP와 같은 멀티미디어 프로토콜
• Spotify와 같은 독점적 멀티미디어 애플리케이션

7. 이벤트-버스 패턴 (Event-bus pattern)

이 패턴은 주로 이벤트를 처리하며 이벤트 소스 (event source), 이벤트 리스너 (event listener), 채널 (channel) 그리고 이벤트 버스 (event bus)의 4가지 주요 컴포넌트들을 갖는다. 소스는 이벤트 버스를 통해 특정 채널로 메시지를 발행하며 (publish), 리스너는 특정 채널에서 메시지를 구독한다 (subscribe). 리스너는 이전에 구독한 채널에 발행된 메시지에 대해 알림을 받는다.

활용

• 안드로이드 개발
• 알림 서비스

8. 모델-뷰-컨트롤러 패턴 (Model-view-controller pattern)

MVC 패턴이라고도 하는 이 패턴은 대화형 애플리케이션 (interactive application)을 다음의 3 부분으로 나눈다.

1. 모델 (model) — 핵심 기능과 데이터를 포함한다
2. 뷰 (view) — 사용자에게 정보를 표시한다 (하나 이상의 뷰가 정의될 수 있음)
3. 컨트롤러 (controller) — 사용자로부터의 입력을 처리한다

이는 정보가 사용자에게 제공되는 방식과 사용자로부터 받아 들여지는 방식에서 정보의 내부적인 표현을 분리하기 위해 나뉘어진다. 이는 컴포넌트를 분리하며 코드의 효율적인 재사용을 가능케한다.

활용

• 일반적인 웹 애플리케이션 설계 아키텍쳐
• Django나 Rails와 같은 웹 프레임워크

9. 블랙보드 패턴 (Blackboard pattern)

이 패턴은 결정 가능한 해결 전략이 알려지지 않은 문제에 유용하다. 이 패턴은 3가지 주요 컴포넌트로 구성된다.

• 블랙보드 (blackboard) — 솔루션의 객체를 포함하는 구조화된 전역 메모리
• 지식 소스 (knowledge source) — 자체 표현을 가진 특수 모듈
• 제어 컴포넌트 (control component) — 모듈 선택, 설정 및 실행을 담당한다

모든 컴포넌트는 블랙보드에 접근한다. 컴포넌트는 블랙보드에 추가되는 새로운 데이터 객체를 생성할 수 있다. 컴포넌트는 블랙보드에서 특정 종류의 데이터를 찾으며, 기존의 지식 소스와의 패턴 매칭으로 데이터를 찾는다.

활용

• 음성 인식
• 차량 식별 및 추적
• 단백질 구조 식별
• 수중 음파 탐지기 신호 해석

10. 인터프리터 패턴 (Interpreter pattern)

이 패턴은 특정 언어로 작성된 프로그램을 해석하는 컴포넌트를 설계할 때 사용된다. 이는 주로 특정 언어로 작성된 문장 혹은 표현식이라고 하는 프로그램의 각 라인을 수행하는 방법을 지정한다. 기본 아이디어는 언어의 각 기호에 대해 클래스를 만드는 것이다.

활용

• SQL과 같은 데이터베이스 쿼리 언어
• 통신 프로토콜을 정의하기 위한 언어

아키텍쳐 패턴 비교

다음은 각 아키텍쳐 패턴의 장단점을 요약한 테이블이다.

아키텍쳐장점단점

원문 : https://towardsdatascience.com/10-common-software-architectural-patterns-in-a-nutshell-a0b47a1e9013

- Tomcat8 과 MariaDB 방화벽 해제

1. vi /etc/sysconfig/iptables   (2,3,4 가가 에디터에 입력안될 경우 패스합니다. 저는 기본적으로 열려있었습니다.)

2. -A INPUT -p tcp -dprot 8080 -j ACCEPT

3. -A INPUT -p tcp -dprot 8443 -j ACCEPT

4. -A INPUT -p tcp -dprot 3306 -j ACCEPT

5. service iptables save

6. service iptables restart

- JAVA 1.8.192 설치

- RPM 위치: /download/jdk-8u192-linux-x64.rpm

- 설치 명령어

1. cd /download

2. rpm -Uvh jdk-8u192-linux-x64.rpm

3. export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_192-amd64/

4. export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

5. vi /ect/profile

6. 맨 마지막 줄에 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_192-amd64/ 와 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 추가 한다.

7. 저장 후 source /etc/profile

- Tomcat 8 설치

- ZIP 파일 위치: /download/apache-tomcat-8.5.41.zip

- 설치 명령어

1. /data/ 폴더를 먼저 생성한다.

2. cd /download

3. unzip ./apache-tomcat-8.5.41.zip -d /data/

4. /data/apache-tomcat-8.5.41 라는 폴더안에 압축히 해제되어있다.

5. apache-tomcat-8.5.41 폴더명을 원하는 폴더명으로 변경한다.

(현재 tomcat8 로 변경함)

6. /data/tomcat8/conf 의 server.xml 에서 8080 포트에 URIEncoding="UTF-8" 를 추가한다.

7. /data/tomcat8/bin 으로 이동한다.

8. chmod 700 *.sh 명령어 실행한다(startup.sh 를 실행하면 명령거부가 나오기 때문이다.)

9. ./startup.sh 명령어 실행하면 시작된다.

- 서비스 등록

1. 톰캣을 먼저 종료 한다.

2. vi /etc/init.d/tomcat 에 아래의 내용을 입력한다.

```

#!/bin/bash

# description: tomcat start stop restart

# proccessname: tomcat

# chkconfig: 234 20 80

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_192-amd64/

export CATALINA_HOME=/data/tomcat

case $1 in

start)

echo “Start tomcat “

sh $CATALINA_HOME/bin/startup.sh

;;

stop)

echo “shutdown tomcat “

sh $CATALINA_HOME/bin/shutdown.sh

;;

restart)

echo “restart tomcat “

sh $CATALINA_HOME/bin/shutdown.sh

sh $CATALINA_HOME/bin/startup.sh

;;

*)

echo “Usage: service tomcat {start|stop|restart}”

exit 1

esac

exit 0

```

3. chmod 755 /etc/init.d/tomcat

4. 시작 service tomcat start / 종료 service tomcat stop

- MariaDB 설치

- 설치 명령어

1. yum remove mysql-*

2. rm /etc/my.cnf (참고: No surch file or directory 가 나와도 당황하지말고 4번까지 진행한다.)

3. rm -r /var/log/mysql

4. rm -r /var/lib/mysql

5. vi /etc/yum.repos.d/MariaDB.repo

```

# MariaDB 10.3 CentOS repository list - created 2019-05-30 09:07 UTC

# http://downloads.mariadb.org/mariadb/repositories/

[mariadb]

name = MariaDB

baseurl = http://yum.mariadb.org/10.3/centos6-amd64

gpgkey=https://yum.mariadb.org/RPM-GPG-KEY-MariaDB

gpgcheck=1

```

6. yum install MariaDB-server MariaDB-client

7. mysql_install_db --defaults-file=/etc/my.cnf

8. service mysql start

9. mysql -u root -p

(비밀번호 입력하라고 나오지만 초기에는 없으므로 그냥 엔터 친다.)

10. 이제 아래의 쿼리문으로 비밀번호도 지정하고 외부 접속 및 계정을 생성하면되니다.

```

# root 계정 비밀번호 지정

use mysql

update user set password=password('비밀번호') where user='root';

FLUSH PRIVILEGES;

# root 계정 외부 접속

use mysql

grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by '비밀번호';

FLUSH PRIVILEGES;

# 타 계정 외부 접속 및 생성 설정

use mysql

grant all privileges on *.* to '아이디'@'%' identified by '비밀번호';

FLUSH PRIVILEGES;

grant all privileges on *.* to '아이디'@'%';

flush privileges;

# 타 계정 내부 접속 및 생성 설정

use mysql

grant all privileges on *.* to '아이디'@'localhost' identified by '비밀번호';

FLUSH PRIVILEGES;

grant all privileges on *.* to '아이디'@'localhost';

flush privileges;

```

- Master Slave 설정

1. 마스터 서버의 설정 파일을 변경해줍니다.

```

1. vi /etc/mysql/my.cnf 로 vi 에디터를 엽니다.

2. 맨 아래 줄에 아래의 내용을 입력 후 저장 후 MYSQL 을 재시작합니다.

server_id = 1

log_bin = mysql.bin

3. mysql 로 접속하여 슬레이브들이 사용할 계정을 생성합니다.

- grant replication slave,replication client on *.* to repl@'%' identified by 'slave@1039';

- FLUSH PRIVILEGES;

4. 간혹 위와 같이 수정해도 적용이 안되는 현상이 있으므로 msql에 접속하여 다시한번더 설정을 해봅니다.

- show variables like 'server_id';

- SET GLOBAL server_id = 1;

5. server_id 가 1이 나오면 정상적으로 설정이 된것입니다.

6. mysql에 아래의 명령어를 입력하여 fil, position 컬럼의 값을 확인합니다.

- show master status;

```

2. 슬레이브 서버의 설정 파일을 변경해줍니다.

```

1. vi /etc/mysql/my.cnf 로 vi 에디터로 엽니다

2. 맨 아래 줄에 아래의 내용을 입력 후 저장 후 MYSQL 을 재시작합니다.

server_id = 2

log_bin = mysql.bin

relay_log = mysql-relay-bin

log_slave_updates=1

read_only=1

3. 간혹 위와 같이 수정해도 적용이 안되는 현상이 있으므로 msql에 접속하여 다시한번더 설정을 해봅니다.

- show variables like 'server_id';

- SET GLOBAL server_id = 1;

4. server_id 가 1이 나오면 정상적으로 설정이 된것입니다.

5. 아래의 쿼리문을 실행하여 마스터 정보를 입력합니다.

(아이디 패스워드, 로그파일은 위 마스터 에서 설정한것으로 사용합니다.)

- CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='master서버IP', MASTER_USER='repl', MASTER_PASSWORD='password',MASTER_PORT=3306,MASTER_LOG_FILE='mariadb-bin.000226,MASTER_CONNECT_RETRY=10;

6. 슬래이브를 시작하는 쿼리문을 실행합니다.

- start slave;

7. 슬래이브 동작 확인 쿼리는 아래와 같습니다.

- show slave status;

8. 7번 쿼리에서 Slave_IO_Running, Slave_SQL_Running 가 YES 이면 정상적으로 구동되는것입니다,.

```

리눅스 CentOS 7 버전에서 도커를 이용하여 모니터링을 구축하여 사용하기

1. CentOS 7에 도커를 설치합니다.

 - 명령어: sudo yum install docker

2. 도커 설치가 완료 되었으면 도커 서비스를 실행합니다.

 - 명령어: sudo service docker start

※ 그 외의 도커 명령어

- 부팅시 도커 자동으로 실행하기: sudo chkconfig docker on

- 도커 버전 확인 하기: sudo docker version

- 도커 실행 명령어: docker run [OPTIONS] IMAGE[:TAG|@DIGEST] [COMMAND] [ARG...]

옵션 설명

    -d detached mode 흔히 말하는 백그라운드 모드

    -p 호스트와 컨테이너의 포트를 연결 (포워딩)

    -v 호스트와 컨테이너의 디렉토리를 연결 (마운트)

    -e 컨테이너 내에서 사용할 환경변수 설정

    –name 컨테이너 이름 설정

    –rm 프로세스 종료시 컨테이너 자동 제거

    -it -i와 -t를 동시에 사용한 것으로 터미널 입력을 위한 옵션

    –link 컨테이너 연결 [컨테이너명:별칭]

- 도커 이미지 찾기(Name에 찾을 이미지를 입력하면 됩니다.): sudo docker search <Name>

- 다운받은 이미지 확인: sudo docker images

- 도커 컨테이너 확인하기: sudo docker ps -a

- 도커 컨테이너 삭제하기: sudo docker rm <컨테이너ID>

- 도커 컨테니어 접속(컨테이너명은 컨테이너 확인하기로 이름을 알아낸다.): sudo docker exec -it <컨테이너 이름> /bin/bash

- 그외의 자세한 사항: https://docs.docker.com/ 에서 확인해주세요.

3. 모니터링을 위해 Grafana, Telegraf, Influxdb를 설치해야 합니다. 하지만 도커에서 찾아보니 docker-statsd-influxdb-grafana 이 존재하여 이 이미지를 설치 합니다.

- 명령어: sudo docker pull samuelebistoletti/docker-statsd-influxdb-grafana

- 도커 이미지명: docker-statsd-influxdb-grafana

- 해당 도커 Git URL: https://github.com/samuelebistoletti/docker-statsd-influxdb-grafana

4. 설치가 완료되었으면 해당 이미지로 컨테이너로 만들어 실행합니다.

- 명령어: docker run --ulimit nofile=66000:66000 -d -it --name docker-statsd-influxdb-grafana -p 3003:3003 -p 3004:8888 -p 8086:8086 -p 22022:22 -p 8125:8125/udp samuelebistoletti/docker-statsd-influxdb-grafana:latest

5. 도커를 실행하였으면 이제 브라우저에서 그라파나를 접속 합니다.

- URL: http://localhost:3003

- 기본 그라파나 계정 및 비밀번호: root/root (추후 그라파나 관리자에서 계정 및 비밀번호를 변경해주세요.)

6. 그라파나에 접속하면 기본적으로 influxdb 데이터소스까지 설정이 되어있을 것입니다. 

  이제 우리가 할 일은 telegraf에서 수집한 정보를 그래프로 만들기만 하면 됩니다.

7. 이제 그래프를 만들기 시작합니다. cpu, mem, disk, processes, diskio 등등.. 저는 제가 필요한 cpu, mem, disk, prrocesses 만 만들어봤습니다.

8. 만약 Mysql 혹은 그외의 다른것들을 Telegraf를 통해서 수집을 하고 싶은 경우 docker 에서 해당 컨테이너로 접속 후

   /etc/telegraf/telegraf.conf 파일을 vim 으로 여신 후 설정을 변경하여 컨테이너를 재시작하면 다른 정보도 수집을 할 수 있습니다.

   자세한것은 Telegraf 공식 홈페이지를 참고해 주세요.

9. CPU 그래프 만들기

10. Disk 그래프 만들기

11. 메모리 그래프 만들기

12. 프로세스 그래프 만들기

13. 원하는 그래프를 완성하였다면 각 그래프마다 Share 기능을 통해서 URL, IFRAME, SnapShot 을 통해서 해당 그래프를 원하는 위치에 공유를 하면 됩니다.

그리고 Share시 파라미터 값에 from=now-1h&to=now&refresh=10s 이렇게 넣어주면 현재 시간에 1시간 전 부터 지금까지, 10초 마다 자동으로 리프레쉬가 됩니다.

14. 그리고 그래프를 다른사람이 만든것을 사용하고 싶으시면 https://grafana.com/dashboards/ 여기에서 json 파일을 다운 받아서

     그라파나에서 import를 통해서 json 파일을 그래프로 추가 할 수 있습니다.

아래 2개의 JSON은 해당 사이트에서 받은 파일 입니다.

linux-system-overview_rev1.json

service-mysql-metrics_rev1.json

1. https://grafana.com/get 사이트에서 Grafana를 다운로드 합니다.

2. 원하는 위치에 다운로드한 grafana를 압축 해제 합니다.

3. CMD 명령프롬프트를 실행 후 압축을 해제한 곳으로 이동 후 bin/폴더로 이동 후 grafana-server 명령어를 실행하면

grafana가 실행이 됩니다.

4. 브라우저를 실행 후 localhost:3000 으로 접속하면 아래와 같이 grafana 사이트가 열립니다.

최초 접속시 admin 계정의 비밀번호는 admin 입니다. 로그인을 하면 비밀번호를 변경할것이냐고 묻는데 이때 admin 비밀번호를 변경하면 됩니다.

InfluxDB CLI 에서 Database를 생성하여 사용하고 데이터를 넣어보겠습니다.

- Database 생성 CLI 명령어: CREATE DATABASE <database name>

- 생성한 Database 사용 명령어: use <database name>

데이터베이스를 생성하고 사용하기 까지 완료하였으면 이제 데이터를 넣을 차례입니다.

보통의 RDBMS에서는 이 다음에 해야할 일은 테이블을 생성하는 것이지만 InfluxDB는 테이블을 생성하지 않고 measurment를 생성하여

 바로 Insert문을 실행합니다.

- 데이터 Insert 명령어: insert monitoring,cpu=i5,core=5 memory=600,disk=50000

이렇게 하면 데이터가 Insert 됩니다. 해당 Insert문의 설명은 아래와 같습니다.

measurement(저장되는 값의 성격) : RDBMS에서의 table을 말합니다.

tag : 인덱스되는 컬럼

field : 인덱스가 되지 않는 컬럼

measurement : monitoring

TAG 키 : cpu, core

TAG 값 : i5, 5

FIELD 키 : memory, disk

FIELD 값 : 600, 50000

- 입력된 값을 조회하려면: SELECT * FROM <measurement name> 

이상입니다.

InfluxDB를 사용할때 사용자 인증설정 즉 influxdb.conf 파일에서 

auth-enable = true 로 설정하게 되면 InfluxDB를 사용할 때 로그인을 해야 해당 기능을 사용 할 수 있습니다.

우선 해당 설정을 true로 해놓고 InfluxDB에 접근하여 사용자 생성을 해보겠습니다.

먼저 사용자 생성시 auth-enable = false 로 해두고 InfluxDB CLI로 접근하였습니다.

- 사용자 생성

1. CREATE USER <username> WITH PASSWORD '<password>' WITH ALL PRIVILEGES

해당 명령어는 사용자를 생성합니다. InfluxDB에는 기본적으로 admin 계정이 생성되어있는데 여기에 username을 admin으로하고 비밀번호를 설정하면

admin 계정의 비밀번호가 변경 됩니다.

2. GRANT ALL PRIVILEGES TO <username>

 해당 계정에 권한을 주는 역활을 합니다.

이렇게 하면 완료가 됩니다. 만약에 데이터베이스 별로 사용자 권한을 주고 싶은 경우

GRANT [READ,WRITE,ALL] ON <database_name> TO <username>

이 명령어를 사용하면 됩니다.

그리고 이렇게 사용자 계정을 전부 만들고 난 후 다시 conf 파일에서 auth-enable = true 로 변경하고 InfluxDB를 재시작 후

InfluxDB CLI 접속 시 

influx.exe -username "username" -password "password" 명령어로 CLI에 접속을 하면 됩니다.

마지막으로 해당 내용은 공식 문서 있습니다.( https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/administration/authentication_and_authorization/#set-up-authentication )

해당글은 InfluxDB 1.7 기준으로 작성하였습니다.

InfluxDB를 사용하기 위해 윈도우 10에서 설치를 진행하였습니다.

1. InfluxDB 공식 사이트에서 InfluxDB 윈도우 버전을 다운로드 합니다.

2. 적절한 위치에 다운받은 InfluxDB의 압축을 해제 합니다.

3. 압축을 해제 한 뒤 해당 폴더의 influxdb.conf의 파일을 수정합니다.

이 파일을 열어보시면 대부분 주석이 되어있는데 저는 기본으로 설정하여 사용 테스트를 하였습니다.

아래의 첨부파일에 conf 파일을 첨부하였습니다.

influxdb.conf

4. CMD 명령프롬프트 창을 실행 후 압축을 해제한 InfluxDB 폴더로 이동 후

influxd -config influxed.conf 라고 명령을 실행하면 InfluxDB가 실행이 됩니다.

5. 이제 쿼리문을 날려봐야하는데 1.3 버전 이후로는 InfluxDB Admin 웹 페이지가 있었는데 사라진걸로 알고 있습니다. 

그래서 우리는 CMD 명령프롬프트 창에서 명령을 날려보겠습니다.(chrongraf 로 대체 되었습니다.)

6. CMD 명령프롬프트 창을 실행 후 압축을 해제한 InfluxDB 폴더로 이동 후

influx.exe 를 실행하면 쿼리를 실행 할 수 있는  CLI로 접근 할 수 있습니다.