IBM Cloud의 Hands-on Training - lab.cognitiveclass.ai

IBM Clouders 1기 활동.

 

구글 클라우드 플랫폼은 자사의 클라우드를 활용해 다양한 서비스를 실습할 수 있는 환경을 제공한다.

Coursera 교육 콘텐츠의 hands-on Lab으로도 활용하고, 여러 서비스를 묶어 하나의 실습 프로그램을 만든 뒤 유료로 제공하기도 한다.

https://www.qwiklabs.com/

Qwiklabs - Hands-On Cloud Training

 

IBM Cloud는 클라우드 관련 지식과 정보는 https://cognitiveclass.ai/라는 교육플랫폼에서 얻을 수 있다.

지금까지 세 개의 과목을 들었는데, 유튜브 강의와 퀴즈를 제공하지만 hands-on Lab 형태의 수업은 포함되어 있지 않았다.

뭔가 아쉬운 마음에 IBM Cloud에서 제공하는 튜토리얼을 돌아다니고 있었는데,

IBM Cloud에서도 hands-on Lab 서비스를 개발하고 있다는 정황을 확인했다.

 

https://labs.cognitiveclass.ai/

IBM Developer Skills Network - Labs

 

아직 cognitiveclass 수업과 연동된 클래스가 없고, UI도 뭔가 어설프지만

IBM Cloud 서비스를 활용한 실습을 제공하려는 사이트다.

 

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Java 프로그램으로 integer를 stream하고, kafka에서 두 개의 토픽을 만들어 데이터를 저장하고 반환하는 실습을 진행해봤다.

Reactive and event streaming app development with Apache Kafka and Java

labs.cognitiveclass.ai/tools/theiadocker/lab/tree?md_instructions_url=cf-courses-data.s3.us.cloud-object-storage.appdomain.cloud/streaming-data-with-apache-kafka/instructions.md

IBM Developer Skills Network - Labs

package org.acme;
import io.reactivex.Flowable;
import org.eclipse.microprofile.reactive.messaging.Incoming;
import org.eclipse.microprofile.reactive.messaging.Outgoing;

import javax.enterprise.context.ApplicationScoped;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/*
Generates a random weather wind reading every second between 0 and 50 in km/h
 */
@ApplicationScoped
public class WindGenerator {

    private Random random = new Random();
	// 랜덤한 숫자를 windSpeedKph라는 channel으로 내보내는 코드.
    @Outgoing("windSpeedKph")
    public Flowable<Integer> generate() {
        return Flowable.interval(1, TimeUnit.SECONDS)
                .map(tick -> random.nextInt(50));
    }
	// windSpeedManual Channel에서 input을 받아
    // windSpeedKph Channel로 전송하는 코드.
    // 랜덤한 정수를 자동으로 생성하는 대신, windSpeedManual은 HTTP POST로 임의의 정수값을 전송한다.
    @Incoming("windSpeedManual")
    @Outgoing("windSpeedKph")
    public Integer generateManual(int windSpeedManual) {
        return windSpeedManual;
    }
}

package org.acme;

import org.eclipse.microprofile.reactive.messaging.Channel;
import org.jboss.resteasy.annotations.SseElementType;
import org.reactivestreams.Publisher;

import javax.inject.Inject;
import javax.ws.rs.*;
import javax.ws.rs.Path;
import javax.ws.rs.Produces;
import javax.ws.rs.core.MediaType;

import org.eclipse.microprofile.reactive.messaging.Emitter;
import javax.ws.rs.core.Response;


@Path("/windSpeed")
public class WindSpeedResource {

    @Inject
    @Channel("windSpeedMph") Publisher<Double> windSpeed;
    @GET
    @Path("/stream")
    @Produces(MediaType.SERVER_SENT_EVENTS)
    @SseElementType("text/plain")
    public Publisher<Double> stream() {
        return windSpeed;
    }

    @Inject 
    @Channel("windSpeedManual") Emitter<Integer> windSpeedEmitter;
    @POST
    @Path("/generate/{speed}")
    public Response generate(@PathParam("speed") Integer speed) {
        windSpeedEmitter.send(speed);
        return Response.status(Response.Status.CREATED).entity(speed).build();
    }
}

package org.acme;

import io.smallrye.reactive.messaging.annotations.Broadcast;
import org.eclipse.microprofile.reactive.messaging.Incoming;
import org.eclipse.microprofile.reactive.messaging.Outgoing;

import javax.enterprise.context.ApplicationScoped;
@ApplicationScoped
public class WindSpeedConverter {

    private static final double KphToMph = 0.621371;

    @Incoming("windSpeed")
    @Outgoing("windSpeedMph")
    @Broadcast
    public double process(int windSpeedinKph) {
        return windSpeedinKph * KphToMph;
    }

    @Incoming("windSpeedMph")
    public void showProcessedData(double windSpeedinMph) {
        System.out.println("processed data: " + windSpeedinMph);
    }
}