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무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
Helm과 Argo의 개념과 통합 활용법?!
강예원
2024.03.08
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지속적인 성과를 내기 위한 첫걸음, '이것'부터 관리 하라?!
애플리케이션을 클라우드 네이티브 환경에서 효율적으로 관리하고 운영할 수 있는 플랫폼인 쿠버네티스(kubernetes)를 활용하는 기업들이 점점 더 늘어나고 있습니다.
이에 따라 효율적인 애플리케이션 관리를 통해 패키징 배포, 관리를 자동화하고 일관된 상태를 유지하는 것이 중요해지고 있습니다. 이번 글을 통해서는 애플리케이션 개발 및 도구 중 최근 많이 사용되는
Helm과 Argo
에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
ㅣHelm의 등장
쿠버네티스를 활용한 애플리케이션 배포에 가장 기본이 되는 단위는 yaml 파일로, 주로 쿠버네티스 object(리소스)들을 정의하고 다루는데 활용됩니다.
쿠버네티스를 통해 애플리케이션을 배포하다 보면 비슷한 틀과 내용을 공유하고, 내부 값(configuration)만 일부 변경하는 작업을 하게 되는데요, 이 과정에서 애플리케이션마다 모두 yaml 파일을 만들어야 하나 보니 매우 번거로웠습니다.
위 이미지를 보면, A 애플리케이션은 정적 파일인 yaml을 오브젝트별(Service, Pod, ConfigMap)로 만들어서 생성하고 배포합니다. 그러다가 프로젝트의 확장에 따른 기능 추가로 인해 B와 C 애플리케이션으로 쪼개어 각각의 yaml 파일을 복사해서 사용합니다.
하지만, 팀 단위로 인프라가 확장될 경우는 어떻게 할까요? 개별 오브젝트에 대한 yaml 개별적으로 관리할 수 있을까요? 만약, 개별적으로 관리한다면 파일의 갯수와 코드량의 증가로 인해 개발자들은 매우 혼잡하게 될 것입니다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 쿠버네티스에서 애플리케이션을 배포하기 위해 사용되는 대표적인 패키징 툴인 Helm이 등장하게 됐습니다.
Helm을 활용하면 컨테이너 배포뿐 아니라 애플리케이션을 배포하기 위해 필요한 쿠버네티스 리소스를Node의 npm, Ubuntu의 APT, Mac의 Homebrew처럼 모두 패키지 형태로 배포할 수 있습니다.
ㅣHelm의 역사
Helm은 v1부터 v3에 이르기까지 아래와 같은 변화의 과정을 거쳐왔습니다.
Helm v1
◾ [2015년 11월] DEIS의 내부 프로젝트로 시작되어 KubeCon에서 발표
◾
[
2017년 04월] MS에서 DEIS를 인수
Helm v2
◾ [2016년 01월] Google 프로젝트에 합류
◾ [2016년 ~ 2018년] Helm v2 고도화, 2.15.0 릴리스 발표에서 v2 향후 계획 세부사항 공유
Helm v3
◾
[
2018년 06월] CNCF 프로젝트에 합류, MS, 삼성 SDS, IBM 및 Blood Orange의 구성원 등이 참여
◾
[
2019년 11월] 릴리스 발표
v2에서 v3로 고도화되면서 가장 눈에 띄는 변화는 Tiller(클러스터 내에서 Helm 패키지 및 배포 상태를 관리하는 서버 구성요소)의 제거입니다.
Helm v2에서는 클러스터에 Tiller를 설치하여, API Server와 REST*1 통신을 하고, Client와 gRPC*2 통신을 진행했었는데요, Helm v3부터는 Tiller가 제거되면서 Client에서 바로 REST 통신을 통해 API Server로 요청하는 방식으로 변경되었습니다.
그 외에도 Helm v3으로 업그레이드되면서 보안 취약점이 줄어들었으며, 설치 및 관리 과정이 단순화되었습니다. 또한 사용자에게 보다 더 안전하고 효율적인 배포 및 관리 환경을 제공할 수 있게 되었습니다.
*1 REST (Representational State Transfer) : 웹 기반 애플리케이션에서 자원을 관리하기 위한 아키텍처 스타일, 데이터를 고유한 URL로 표현하고 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE 등)를 사용하여 해당 자원에 대한 행위를 정의함
*2 gRPC (google Remote Procedure Call) : 구글에서 개발한 오픈소스 프레임워크, 원격지에 있는 다른 시스템 또는 서버에 있는 함수를 호출하는 방식
ㅣHelm의 주요 개념
Helm은 애플리케이션을 배포해 주는 툴이라고 앞서 살펴봤는데요, Helm과 같이 사용되는 주요 개념들을 살펴보겠습니다.
◾
Helm Chart:
쿠버네티스 리소스를 하나로 묶은 패키지입니다. 이는 yaml 파일의 묶음(패키지)으로, 이 묶음 public 혹은 private registry에 push 해두고, helm 명령어를 통해 Helm Chart를 설치하여 쿠버네티스 리소스를 배포하는 역할을 합니다.
◾
Repository:
Helm Chart 들의 저장소
◾
Release:
kubernetes Cluster에서 구동되는 차트 인스턴스이며, Chart는 여러 번 설치되고 새로운 인스턴스는 Release로 관리됩니다.
ㅣHelm의 주요 기능
Helm의 두 가지 주요 기능을 살펴보겠습니다.
[1] Helm Chart를 통한 손쉬운 배포
Helm을 사용하면 어떻게 되는지 그림으로 살펴보겠습니다.
개발 클러스터가 있고 앱 2개를 배포한다고 가정했을 때, Helm Chart Template을 만들면 변수 처리를 통해 yaml 파일을 하나하나 수정할 필요 없습니다. kubectl 명령어를 통해 yaml 파일의 동적 값을 치환하여 템플릿 형태로 편리하게 배포할 수 있다는 장점이 있습니다.
[2] Helm Package를 이용한 오픈소스 설치 및 배포
Helm을 통해서 쿠버네티스에서 가동할 수 있는 아래와 같은 다양한 오픈소스들의 제품들을 쉽게 설치/배포할 수 있습니다.
위제품들 외에도 Helm Chart는 총 14,376개의 패키지와 281,373개의 릴리스를 오픈소스로 제공합니다. 이를 통해 사용자들은 자신의 요구에 맞는 가장 적합한 솔루션을 선택하여 개발할 수 있습니다. 또한 많은 사용자들이 검증하고 사용함에 따라 안정성 있는 운영도 가능하죠.
다양한 Helm Chart 패키지는 커스터마이징이 가능한 경우가 많은데요, 사용자는 필요에 따라 구성을 조정하고 수정해서 사용할 수 있는 장점이 있습니다.
다음으로는 Helm 못지않게 많이 활용되는 ArgoCD에 대해서 살펴보겠습니다.
ㅣ ArgoCD란?!
기존의 kubernetes 애플리케이션을 배포하고 관리하는 방식은 수동적이었습니다. yaml 파일을 직접 편집하고, kubectl로 변경사항을 클러스터에 적용하는 수동 배포 방식은 실수를 많이 유발했죠.
또한 여러 개발자나 팀이 각자의 방식대로 배포 및 관리를 수행하는 경우, 클러스터 상태의 일관성이 저하되었는데요. 이로 인해 개발 및 운영팀 간의 협업이 어렵고 생산성이 감소되는 문제가 발생하기도 했습니다.
이러한 기존 접근 방식에 대한 대안으로 GitOps가 탄생했는데요, GitOps는 Git 저장소를 사용하는 소프트웨어 배포 접근 방식입니다. GitOps는 인프라와 소프트웨어를 함께 관리함으로써, Git 버전 관리 시스템과 운영환경 간의 일관성을 유지할 수 있도록 합니다.
ArgoCD는 GitOps를 구현하기 위한 도구 중 하나로 kubernetes 애플리케이션의 자동 배포를 위한 오픈소스 도구입니다. kubernetes 클러스터에 배포된 애플리케이션의 CI/CD 파이프라인에서 CD 부분을 담당하며, Git 저장소에서 변경사항을 감지하여 자동으로 kubernetes 클러스터에 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
kubernetes 애플리케이션 배포 과정을 살펴보겠습니다.
① 사용자가 개발한 내용을 Git 저장소에 Push(이때, kubernetes 배포 방식인 Helm 배포 방식의 구조로 Git 저장소에 Push 할 수 있습니다.)
② ArgoCD가 Git 저장소의 변경 상태를 감지
③ Git 저장소의 변경된 내용을 kubernetes에 배포하여 반영
ㅣ ArgoCD의 주요 기능
◾ 애플리케이션을 지정된 환경에 자동으로 배포
◾
멀티 클러스터 관리기능 제공
◾
OCI, OAuth2, LDAP 등 SSO 연동
◾
멀티 테넌시와 자체적인 RBAC 정책 제공
◾
애플리케이션 리소스 상태 분석
◾
애플리케이션 자동 및 수동 동기화 기능 제공
◾
Argo가 관리하고 있는 쿠버네티스 리소스 시각화 UI 제공
◾
자동화 및 CI 통합을 위한 CLI 제공
위 내용은 ArgoCD가 제공하는 주요 기능을 나열한 것인데요, 이 중에서도 대표적인 다섯 가지 기능에 대해서 자세히 살펴보겠습니다.
① 쿠버네티스 모니터링
ArgoCD는 쿠버네티스를 항상 추적하고 있다가 저장소의 변경사항이 감지되면, 자동으로 클러스터의 상태를 저장소의 상태와 동기화합니다. 또한 문제가 생기면 이전 상태로 롤백 할 수 있으며, 이를 통해 시스템 복구 및 문제 해결을 용이하게 합니다.
② 멀티 클러스터 관리
다중 클러스터 환경에서도 배포를 관리할 수 있어 복잡한 인프라 환경에서의 효율적인 작업을 가능하게 합니다.
③ ArgoCD 대시보드
Argo에서는 클러스터 상태를 효과적으로 관리하고 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공합니다.
ArgoCD 대시보드를 통해 애플리케이션의 실시간 상태와 동기화 상태와 같은 전체적인 배포 파이프라인을 자동화하여 시각적으로 확인할 수 있고, 롤백 및 이력 추적 기능도 동시에 제공하고 있습니다.
④ 안전한 인증 및 권한 관리
역할 기반 액세스 제어(RBAC) 및 권한 제어기능을 통해 민감한 정보에 대한 접근을 제어할 수 있습니다.
⑤ GitOps 지원
ArgoCD는 GitOps 방법론을 따르므로 애플리케이션의 배포를 Git Repository와 동기화할 수 있습니다. 이를 통해 코드와 인프라의 일관성을 유지하고 변경사항을 추적할 수 있습니다.
ㅣ Helm과 ArgoCD의 통합 활용 프로세스
Helm과 Argo를 함께 사용하면 개발, 테스트, 배포 프로세스를 효과적으로 관리할 수 있습니다. Helm으로 애플리케이션을 패키징하고 버전을 관리하며, Argo를 활용하여 GitOps 워크플로우를 통해 지속적인 통합 및 배포를 자동화할 수 있습니다.
① develop:
Helm을 사용하여 애플리케이션을 Helm Chart로 패키징 합니다. 이후 개발된 Helm Chart를 저장하기 위한 Git 저장소를 설정합니다. ArgoCD에서 저장한 저장소를 특정 배포 대상 Kubernetes 클러스터와 연결하여, Git 저장소의 변경사항을 감지하고 새로운 배포를 시작하여 클러스터에 적용합니다.
② git push:
개발자가 로컬 저장소 내용을 원격 저장소에 배포합니다.
③ Observe(GitOps):
ArgoCD는 Git 저장소의 변경 사항을 감지하여, 변경사항이 발생하면 새로운 버전의 애플리케이션을 배포하여 자동화 및 일관성을 유지합니다.
④ 운영/테스트/개발
ㅣ마무리
오늘 함께 살펴본 Helm과 ArgoCD 두 가지 강력한 도구를 함께 이용한다면 CI/CD 통합, 버전 관리, 자동화 등의 이점을 활용해서 kubernetes 환경에서 애플리케이션을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다.
한편 애플리케이션을 효과적으로 개발하는 것도 중요하지만, kubernetes 환경의 프로세스를 실시간 모니터링하고 추적하여 관리하는 것도 매우 중요합니다.
브레인즈컴퍼니의 kubernetes 모니터링 솔루션 Zenius-K8s는 다양한 CI/CD 도구를 이용하여 개발한 kubernetes 애플리케이션의 전체 클러스터 및 구성요소에 대한 상세 성능 정보를 모니터링하고, 리소스를 추적함으로써 시스템의 안정성과 성능을 높여주고 있습니다.
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#ArgoCD
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강예원
프리세일즈팀
고객에게 특화된 Zenius를 제공하기 위해, 비즈니스 요구에 알맞은 전략적 컨설팅을 제안합니다.
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네트워크 모니터링 툴로 장비·인터페이스별 병목 구간 찾는 방법
네트워크 모니터링 툴로 장비·인터페이스별 병목 구간 찾는 방법
기업이나 기관의 IT 서비스가 느려지거나 네트워크 응답 지연이 발생하면 먼저 트래픽 사용량을 확인하게 됩니다. 하지만 전체 트래픽 증가 여부만으로는 어느 장비나 연결 구간에서 병목이 발생했는지 정확히 판단하기 어렵습니다. 여러 네트워크 장비와 인터페이스가 연결된 환경에서는 우선 트래픽 사용량이 높은 장비를 선별한 뒤, 해당 장비의 인터페이스별 사용 현황을 확인해 분석 범위를 좁혀야 합니다. 이후 수신·송신 트래픽의 방향과 시간대별 변화, 인터페이스 사용률, Error·Discard 등의 성능지표를 함께 살펴보면 단순한 사용량 증가와 실제 품질 저하 가능성을 구분할 수 있습니다. 이번 글에서는 네트워크 모니터링 툴 Zenius NMS를 활용해 장비와 인터페이스별 트래픽 과점유 대상을 확인하고, 네트워크 병목 구간을 분석하는 방법을 살펴보겠습니다. 네트워크 트래픽 과점유 분석이 필요한 상황 네트워크 병목 구간을 찾기 위해서는 먼저 트래픽 사용량이 높은 대상을 선별하고, 장비에서 인터페이스로 분석 범위를 좁혀야 합니다. Zenius NMS의 장비·인터페이스 모니터링 기능은 다음과 같은 상황에서 활용할 수 있습니다. 네트워크 장비 기준 트래픽 과점유 대상 확인: 전체 장비의 bps In·Out 값을 비교해 트래픽 사용량이 높은 장비를 빠르게 선별할 수 있습니다. 인터페이스 기준 트래픽 과점유 대상 확인: 과점유 장비의 인터페이스별 사용량을 분석하거나, 전체 인터페이스를 정렬해 실제 트래픽이 집중된 연결 구간을 확인할 수 있습니다. 트래픽 과점유 분석을 통한 네트워크 품질 개선: 시간대별 추이와 세부 성능지표를 바탕으로 병목 가능 구간, 증설 필요성, 용량 예측 및 보안 이상징후를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 단순히 트래픽이 많은 대상을 찾는 데 그치지 않고, 실제 품질 저하가 발생한 구간과 후속 조치가 필요한 지점을 구체적으로 도출할 수 있습니다. Zenius NMS로 네트워크 병목 구간을 단계별로 확인하는 방법 Zenius NMS에서는 먼저 장비 기준으로 트래픽 사용량이 높은 대상을 찾은 뒤, 해당 장비의 인터페이스를 분석해 병목 의심 구간을 좁힐 수 있습니다. 필요한 경우 전체 인터페이스를 기준으로 직접 정렬해 과점유 대상을 빠르게 확인하는 것도 가능합니다. (관련 기능 경로 NMS > 모니터링 > 인터페이스) Step 1-1. 장비 기준 트래픽 과점유 대상 확인 네트워크 병목 구간을 찾기 위한 첫 단계는 전체 관리 장비 중 트래픽 사용량이 높은 대상을 선별하는 것입니다. `NMS > 모니터링 > 장비` 화면에서 bps In 또는 bps Out 항목을 클릭해 정렬하면 수신·송신 트래픽 사용량이 높은 장비를 확인할 수 있습니다. 장비별 트래픽을 동일한 기준으로 비교하면 전체 네트워크 환경에서 과부하나 병목이 의심되는 대상을 우선적으로 선별할 수 있습니다. > 그림 1. 장비 모니터링 화면에서 bps In·Out 기준으로 트래픽 과점유 대상 확인 특정 시점의 트래픽 수치만으로는 일시적인 증가인지 지속적인 과부하인지 판단하기 어렵습니다. 따라서 과점유 대상으로 확인된 장비는 시간대별 트래픽 추이를 추가로 살펴봐야 합니다. 과점유 대상 장비의 트래픽 항목을 클릭하면 시간대별 변화 추이를 확인할 수 있습니다. 현재 트래픽과 감시 임계선, 전일 동일 시간대의 트래픽을 비교하면 평소와 다른 증가가 발생했는지, 특정 시간대에 사용량이 반복적으로 집중되는지를 분석할 수 있습니다. > 그림 2. 과점유 대상 장비의 시간대별 트래픽 추이 분석 Step 1-2. 장비 상세 화면에서 인터페이스별 트래픽 확인 트래픽 사용량이 높은 장비를 찾았다면 다음으로 해당 장비의 어떤 인터페이스에 트래픽이 집중되고 있는지 확인해야 합니다. 하나의 네트워크 장비에는 여러 인터페이스가 연결되어 있으므로, 장비 전체 트래픽만으로는 실제 병목이 발생한 연결 구간을 판단하기 어렵습니다. 정렬값을 기준으로 사용량이 높은 장비를 선택하면 상세 모니터링 화면에서 인터페이스별 트래픽 사용량을 확인할 수 있습니다. 인터페이스별 bps In·Out과 사용률을 비교하면 특정 포트에 트래픽이 집중되어 있는지, 여러 인터페이스에 고르게 분산되어 있는지를 파악할 수 있습니다. > 그림3. 장비 상세 모니터링 화면의 인터페이스별 트래픽 사용 현황 이 과정은 트래픽 사용량이 높은 장비를 찾는 데서 그치지 않고, 실제 병목 가능성이 높은 인터페이스까지 분석 범위를 좁히는 단계입니다. Step 2-1. 전체 인터페이스 기준 트래픽 과점유 대상 확인 특정 장비를 중심으로 분석하는 방법 외에도, 전체 네트워크 장비에 연결된 인터페이스를 한 화면에서 비교할 수 있습니다. `NMS > 모니터링 > 인터페이스` 화면에서 bps In 또는 bps Out 항목을 클릭해 정렬하면 여러 장비에 분산된 인터페이스 중 트래픽 사용량이 높은 대상을 확인할 수 있습니다. 이 방법을 활용하면 장비를 하나씩 선택하지 않고도 전체 인터페이스를 동일한 기준으로 비교할 수 있습니다. 관리 대상이 많은 환경에서 병목 의심 인터페이스를 빠르게 선별할 때 특히 유용합니다. > 그림 4. 인터페이스 모니터링 화면에서 bps In·Out 기준으로 최대 점유 대상 확인 장비 기준 분석과 인터페이스 기준 분석을 함께 활용하면 전체 네트워크에서 과점유 장비를 찾고, 실제 트래픽이 집중된 세부 연결 구간까지 단계적으로 확인할 수 있습니다. 분석 결과를 네트워크 운영에 활용하는 방법 과점유 장비와 인터페이스를 찾은 뒤에는 트래픽 변화 추이와 방향, 세부 성능지표를 함께 분석해야 합니다. 이를 통해 단순한 트래픽 증가인지, 실제 네트워크 병목이나 품질 저하가 발생한 상황인지 구분할 수 있습니다. Case 1. 과부하 트래픽 추이 분석 트래픽 과점유 대상의 시간대별 추이를 분석하면 다음과 같은 네트워크 운영 효과를 얻을 수 있습니다. 병목 구간과 업무·비업무 트래픽 비율을 분석해 네트워크 품질 개선 지점 파악 실제 인터페이스 사용량을 바탕으로 회선·장비 증설 필요성과 과금 비용 검토 월별 증가율과 피크 시간대 패턴을 통한 향후 네트워크 용량 예측 평시 대비 급격한 트래픽 증가를 통한 보안 이상징후 확인 특정 인터페이스의 사용률이 반복적으로 높게 유지된다면 회선 증설이나 트래픽 분산을 검토할 수 있습니다. 반면 특정 시간대에만 사용량이 집중된다면 백업이나 대용량 파일 전송 작업의 수행 시간을 조정하는 방식으로 문제를 개선할 수 있습니다. 여기서 중요한 점은 단일 시점의 트래픽 값보다 반복성, 지속시간, 임계치 초과 여부, 전일·전주 대비 변화를 함께 보는 것입니다. 그래야 일시적인 사용량 증가와 구조적인 병목 가능성을 구분할 수 있습니다. Case 2. 트래픽 방향 분석 In·Out 트래픽의 방향을 함께 분석하면 전반적인 트래픽 이슈의 원인을 추정하고 후속 분석 대상을 좁힐 수 있습니다. In 트래픽만 높은 경우: 외부 유입 증가, 다운로드 증가 또는 외부 공격 가능성 Out 트래픽만 높은 경우: 내부에서 외부로의 업로드·송신 증가 또는 데이터 유출 가능성 In·Out 트래픽이 모두 높은 경우: 정상적인 서비스 증가, 대용량 데이터 처리 또는 중계 트래픽 가능성 다만 트래픽 방향만으로 원인을 확정할 수는 없습니다. 위 패턴은 초기 분석 기준으로 활용하고, 실제 원인을 확인할 때는 서비스 일정, 작업 이력, 접속 정보와 다른 성능지표를 함께 살펴봐야 합니다. 예를 들어 Out 트래픽이 높더라도 정기 백업이나 파일 배포 작업이 진행 중이었다면 정상적인 현상일 수 있습니다. 반대로 업무 이력이 없는 시간대에 급격한 송신 증가가 발생했다면 보안 로그와 접속 기록을 추가로 확인할 필요가 있습니다. Case 3. 과부하 인터페이스의 성능지표 분석 트래픽 과점유 인터페이스가 확인되었다면 세부 성능지표를 함께 분석해 실제 네트워크 품질 저하 여부를 판단해야 합니다. 다음 경로에서 해당 인터페이스의 성능지표를 확인할 수 있습니다. `장비 상세 > 성능 > 인터페이스 > 인터페이스 선택` 선택한 인터페이스의 bps, pps, Error, Discard, Collision 등의 지표를 한 화면에서 비교할 수 있습니다. > 그림 5. 과점유 인터페이스의 bps·pps·Error 등 상세 성능지표 분석 트래픽 사용량이 높다고 해서 반드시 장애나 병목이 발생한 것은 아닙니다. 정상적인 대용량 서비스 처리 과정에서도 bps와 사용률은 높게 나타날 수 있습니다. 반면 bps와 대역폭 사용률이 높으면서 Error나 Discard가 함께 증가한다면 회선 용량 부족, 장비 처리 성능 저하 또는 네트워크 품질 문제를 의심할 수 있습니다. pps가 함께 급증한다면 작은 패킷이 대량으로 발생하는 상황인지도 추가로 확인할 필요가 있습니다. Collision은 네트워크 구성 방식에 따라 의미가 달라질 수 있으므로, 단일 수치만으로 문제를 판단하기보다는 발생 추이와 다른 오류 지표를 함께 살펴보는 것이 적절합니다. 따라서 과점유 인터페이스는 단일 트래픽 수치가 아니라 여러 성능지표의 변화와 상관관계를 종합적으로 분석해야 합니다. 네트워크 병목 구간을 정확히 찾으려면 전체 트래픽 사용량만 보는 데서 그치지 않고, 트래픽이 집중된 장비를 선별한 뒤 인터페이스 단위로 분석 범위를 좁혀야 합니다. 이후 시간대별 변화와 In·Out 방향, 대역폭 대비 사용률, Error·Discard 등의 성능지표를 함께 확인하면 일시적인 트래픽 증가와 실제 품질 저하 가능성을 보다 명확하게 구분할 수 있습니다. Zenius NMS는 네트워크 장비와 인터페이스별 트래픽 현황부터 과점유 대상의 변화 추이와 상세 성능지표까지 연계해 분석할 수 있도록 지원합니다. 운영자는 이를 바탕으로 병목이 의심되는 구간과 원인을 빠르게 파악하고, 트래픽 분산과 회선·장비 증설, 작업 일정 조정, 보안 점검 등 상황에 맞는 후속 조치를 체계적으로 검토할 수 있습니다.
2026.07.23
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