By oneself

계층별 핵심 기능과 실무 적용

7계층(Application) - 애플리케이션 서비스

• 실무 포커스: HTTP/3(QUIC), gRPC, WebSocket 등 모던 프로토콜 지원 여부 확인
• 트러블슈팅:
•  

  bash

  curl -v http://target.com # HTTP 헤더 검증 tcpdump -i eth0 port 443 -w capture.pcap # TLS 핸드셰이크 캡처
• 보안: WAF(Web Application Firewall)를 통한 SQLi/XSS 탐지

6계층(Presentation) - 데이터 표현

• 암호화: TLS 1.3 협상 과정에서의 cipher suite 선택 전략
  openssl s_client -connect target.com:443 -tls1_3
• 이슈 사례:
  • JSON vs Protobuf 직렬화 오버헤드 비교
  • 압축 알고리즘(Zstd vs Brotli)에 따른 CPU/대역폭 트레이드오프

5계층(Session) - 세션 관리

• 실무 적용:
  • 양방향 세션 추적을 위한 NetFlow/IPFIX 활용
  • QUIC의 Connection ID를 이용한 멀티패스 핸드오버
• 장애 사례:
  • 방화벽의 세션 타임아웃(기본 30분)으로 인한 장기 연결 끊김

4계층(Transport) - 전송 제어

• TCP 심화:
•  

  bash

  ss -tin # CWND/BBR 모니터링 sysctl net.ipv4.tcp_available_congestion_control
• UDP 최적화:
  • QUIC의 0-RTT 핸드셰이크 구현
  • MTU Discovery 실패 시 PMTUD 블랙홀 현상

3계층(Network) - 라우팅

• BGP 운영:
•  

  bash

  vtysh -c "show ip bgp summary" # BGP 피어링 상태 확인
• SDN 연계: VXLAN을 이용한 L3 오버레이 구성
• 트래픽 엔지니어링:
  • MPLS-TE에서의 명시적 경로 지정(ERSPAN)
  • ECMP 로드 밸런싱 비대칭 문제

2계층(Data Link) - 프레임 전달

• 스패닝 트리:
•  

  bash

  show spanning-tree detail # Root 포트/블로킹 포트 확인
• 이더넀 최적화:
  • LACP의 hash-policy(src-dst-ip vs src-dst-mac)
  • Jumbo Frame(9000 byte) 적용 시 end-to-end 일관성 검증

1계층(Physical) - 물리적 신호

• 케이블 진단:
   
  bash

  ethtool -p eth0 # 링크 LED 점등 확인 cabletest start interface=eth0 # TDR 테스트
• DWDM 장비:
  • Chromatic Dispersion 보상 계수 계산
  • QSFP28 모듈의 BER(Bit Error Rate) 모니터링

계층별 패킷 처리 심화 분석

• 헤더 추가 과정:
•  

  python

  # TCP 세그먼트 생성 예시 class TCPHeader: def __init__(self, src_port, dst_port): self.src_port = src_port # 16비트 self.dst_port = dst_port # 16비트 self.seq_num = 0 # 32비트 self.ack_num = 0 # 32비트 # ... 기타 플래그 필드
• MTU 파편화:
  wireshark-filter: tcp.flags.fragment_offset > 0

실무 트러블슈팅 방법론

1. Bottom-Up 접근법:
   • 물리층(1) → 애플리케이션층(7) 순으로 검증
   • 예시: ping(3층) → tcping(4층) → curl(7층)
2. Protocol Analyzer 활용:
   tshark -i eth0 -Y "http.request" -T json
3. Latency 진단:
   mtr --report-wide --tcp --port 443 target.com
4. 대규모 클러스터:
   • eBPF를 이용한 커널 수준 트레이싱
   • P4 프로그래밍 가능 스위치에서의 인라인 측정

클라우드 네이티브 환경의 진화

• 서비스 메시: Istio에서의 L7 프로토콜 인식
• 가상화 네트워킹:
  • SR-IOV의 VF/PF 아키텍처
  • CNI 플러그인의 다중 네트워크 지원(Calico BGP, Cilium eBPF)
• Observability:
  prometheus-query: rate(node_network_transmit_bytes_total[5m])

https://github.com/nicolaka/netshoot

위 내용에 대해서 공부할것.

< 자료 조사 >

사용할 도구 카테고리 : QA, 모니터링, 부하성능테스트, 도큐먼트 RAG, DB모니터링 등

# QA관련도구 

1. 정적 코드 분석 도구

   - 소나큐브 : REST API통해 코드 품질 데이터 수집 및 대시보드 시각화

                      CI/CD 파이프라인과도 연동할수도 있음

   - ESLint : 자바스크립트 및 타입스크립트 코드를 린팅하여 코드 스타일 및 품질 관리 가능

                   MCP서버 연결해서 린팅규칙과 결과를 관리할수도 있을것 같음

   - Semgrep : 코드 보안 취약점 및 품질을 찾아주고 이미지화도 가능

                        커스텀 규칙 작정 및 관리기능을 MCP로 제공하면 좋을듯

2. 테스트 도구

    - JUnit : MCP서버로 자바기반 어플리케이션 테스트를 자동으로 실행하고 결과를 수집해주는 것으로 가능

    - pytest : 파이썬 코드를 자동화하고 플러그인으로 커스터마이징된 리포트를 제공하도록 개발

#모니터링 도구

   -  loki : 로그를 수집하고 쿼리로 보여주는 기능으로 cli및 api지원함. 그라파나와 연동이 매우 쉽기 때문에 mcp서버로 자                연어로 질문이 loki 쿼리를 날려서 결과를 찾아주는 등 다양한 시도가 가능해보임. 

               이미 mcp서버가 있어서 참고하기좋음 (https://github.com/tumf/grafana-loki-mcp, https://github.com/scottlepp/loki-mcp)

    - tempo : 트레이싱을 모니터링 하게 도와주는 오픈소스이며 이또한 어플리케이션 api에 대한 트레이싱 추적을 사용자에게 자연어로 질문하도록 연동해주면 편리해 보임 , 이것도 mcp서버가 이미 있어서 참고하기 좋음 ( https://github.com/ivelin-web/tempo-mcp-server, https://github.com/kitakou0313/grafana-tempo-mcp )

    - grafana : 시각화 오픈소스로 많은 데이터소스들을 지원함, 특히 개발자들이 대시보드 해석 및 알람 규칙 설정등을 어려워하는데 어느정도 편리하게 제공해준다면 리포트 뽑아내기 등 유용한 기능이 많을 것 같음. 여긴 grafana에서 공식 mcp개발중 ( https://github.com/grafana/mcp-grafana )

    - prometheus : 메트릭 수집기로 사용되며 타임시리즈 데이터들을 관리하여 패턴찾기 등등 아주 유용한 데이터베이스. 알람등을 제공하면 좋을것 같음. 이것도 mcp들이 있어서 참고하기 좋음 ( https://github.com/loglmhq/mcp-server-prometheus, https://github.com/pab1it0/prometheus-mcp-server )

# 부하성능테스트

    - k6 : grafana에서 만든 부하테스트기로 코드베이스로 제공하기 때문에 굉장히 mcp로 만들기 유용해보임. 프로메테우스로 연동이 되기때문에 그라파나로 성능지표 모니터링이 가능, 자연어를 통해 시나리오를 짜고 리포트까지 주는 기능이 있으면 매우 강력한 도구가 될 것 같음. 이것도 mcp가 있음 ( https://github.com/QAInsights/k6-mcp-server )

   - locust : 이 솔루션도 k8s시대에 많이 사용되는 부하성능기. 이것도 mcp가 있음 ( https://github.com/QAInsights/locust-mcp-server )

#  DB모니터링

    - 이부분은 생각이 잘 떠오르지 않음. db에 대한 데이터 푸시, 검색 등을 할것인지 아니면 모니터링이 주목적인지.  모니터링이 주 목적이라 하면 exporter를 통해 prometheus로 데이터를 넣고 이 데이터를 그라파나에서 가지고오면 되는데 그럼 grafana mcp에 합쳐져야할 기능, 데이터에 대한 푸시 등 기능이면 postgre cli 등을 잘 랩핑하면 mcp로 만들수 있음 ( 아래와 같은 사용예시가 좋아보임 https://modulabs.co.kr/community/momos/44/feeds/719 )

maraidb mcp  ( https://github.com/abel9851/mcp-server-mariadb )

# RAG

RAG는 서칭관련 기능이 좋을것 같음

   - milvus : k8s에 설치하기 매우 편리하여 테스트용도로 사용하기에 좋음. 아래는 rag를 어떻게 mcp로 사용하면 좋을지 usecase ( https://github.com/teddynote-lab/mcp-usecase/tree/main/case1 ), 또한 mcp도 있어서 참고하기 좋음 ( https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus)