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[AWS SAA] DynamoDB 키워드 정리 Amazon DynamoDB완전 관리형 데이터베이스다중 AZ간 데이터 복제, 가용성 높음NoSQL 데이터베이스 → 관계형 데이터베이스가 아님 → 트랜잭션 지원함방대한 워크로드로 확장 가능, 데이터베이스가 내부에서 분산되기 때문이다초당 수백만개 요청을 처리하고, 수조 개의 행, 수백 TB 스토리지를 가짐성능 - 한 자릿수 밀리초이며 일관성이 높음보안 - 모든 기능이 IAM과 통합됨 ( 보안, 권한 부여, 관리 기능들 )저비용, 자동 확장 기능유지관리나 패치 없이도 항상 사용할 수 있음테이블을 생성하여 해당 테이블의 용량만 설정하면 됨테이블 종류 2가지 :Standard 클래스 : 액세스가 빈번한 데이터IA 테이블 클래스 : 액세스가 빈번하지 않은 데이터 DynamoDB - Basics테이블로 구성되며 데이.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 13.
[AWS SAA] Direct Connect란? 키워드 간단 정리 Direct Connect(DX)원격 네트워크로부터 VPC로의 private 연결을 제공, 퍼블릭을 모두 비공개로 연결퍼블릭 리소스(Gracier or S3) 연결시 퍼블릭 가성 인터페이스(VIF) 설치해야함전용 연결을 생성해야하며, DC와 Direct Connect Location를 세팅해야함VPC에 가상 프라이빗 게이트웨이를 설치야야함온프레미스 데이터센터와 AWS 연결이 가능프라이빗(ec2)과 퍼블릭(s3) 리소스를 같은 연결에서 사용가능함사례 :대역폭 처리량 증가시 - 큰 데이터셋을 빠르게 저비용으로 처리퍼블릭 연결에 문제 생겨도 문제없음. 실시간 데이터 피드 앱에 적절함Direct Connect Gateway온프레미스와 다른 리전에 있는 여러개의 VPC와 연결할 때 사용Direct Connect .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 12.
[AWS SAA] VPC 엔드포인트란? 키워드 간단 정리 VPC 엔드포인트퍼블릭 인터넷을 거치지 않고 인스턴스에 액세스 가능, 프라이빗만 거쳐서 액세스 프라이빗 인스턴스와 외부 서비스 연결방법1) NAT Gateway를 퍼블릭 서브넷에 두고, IGW를 통해 연결 가능방법2) VPC 엔드포인트로 프라이빗 인스턴스와 바로 연결 (비용효율적)모든 AWS서비스는 퍼블릭 URL을 노출함. VPC 엔드포인트는 privatelink를 통해 퍼블릭을 거치지 않고도 프라이빗 네트워크를 사용 가능함중복, 수평확장 가능VPC 엔드포인트 종류인터페이스 엔드포인트 (Privatelink를 사용)ENI(VPC 프라이빗 IP 주소)를 통해 연결, 반드시 보안그룹 연결해야함대부분의 AWS 서비스 지원시간당 유료. 1GB마다 유료게이트웨이 엔드포인트게이트웨이를 통해 연결. 반드시 라우팅 테.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 12.
[AWS SAA] NACL과 보안그룹의 차이점은? 간단 키워드 정리 NACLNACL = 서브넷으로 가는 트래픽을 컨트롤 (방화벽 역할)서브넷마다 1개의 NACL을 가짐, 새로운 서브넷에는 기본 NACL이 할당됨NACL 규칙역할은 숫자가있고, 숫자가 작을수록 우선순위가 높음첫번째 규칙(숫자) 비교로 결정됨.ALLOW(100), DENY(200)일땐 ALLOW이 이김일치하는 규칙이 없으면 모든 요청이 거부됨서브넷에서 특정 IP주소를 차단하는데 적합NACL 기본연결된 서브넷에서 인바운드/아웃바운드 모든 요청을 허용수정안하는게 낫다임시포트 (Ephemeral Ports)2개의 엔드포인트를 연결하려면 포트 사용해야함서버에게 응답하기 위해 클라이언트는 임시 포트를 잠시 개방함 ⇒ 소스 포트윈도우 : 49152-65535리눅스 : 32768-60999NACL과 임시포트웹과 DB를 연.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 12.
[AWS SAA] Amazon DataSync란? 키워드 간단 정리 AWS DataSync대용량의 데이터를 한 곳에서 다른 곳으로 옮김온프레미스 / AWS의 다른 클라우드로 이동 (NFS, SMB, HDFS, S3 API) - 온프레미스나 다른 클라우드에 에이전트가 있어야 한다AWS to AWS 이동 (다른 스토리지 서비스) - 에이전트 필요 없음데이터 동기화할 수 있는 곳 :S3 - Glacier를 포함한 모든 스토리지EFSFSx - 모든 운영체제복제 작업은 매 시간, 매일, 매주 실행되도록 스케줄링파일 권한과 메타데이터 저장할 수 있음 (NFS, POSIX, SMB)파일 이동할 때 파일의 메타데이터를 보존할 수 있음NFS, SMB로 연결하려면 DataSync 에이전트가 필요함에이전트 하나의 태스크가 초당 10Gb까지 사용, 대역폭 제한을 걸 수 있음온프레미스에서 AW.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 12.
[AWS SAA] Amazon FSx란? 키워드 간단 정리 Amazon FSx타사 고성능 파일 시스템 실행FSx for Windows File Server완전관리형 윈도우 공유 파일 시스템SMB, NTFS 지원Microsoft Active Directory 통합 지원, ACL로 액세스 제어리눅스 마운트 가능DFS로 파일시스템 그룹화 : 온프레미스 윈도우 파일 서버와 FSx 윈도우 파일 서버 결합 가능스토리지 옵션SSD : 지연 시간 짧은 워크로드를 저장 (데이터 베이스, 미디어 처리, 데이터 분석)HDD : 홈 디렉토리프라이빗 연결로 온프레미스에서 액세스 가능고가용성, 멀티 AZ재해복구, S3 매일 백업FSx For Lustre분산 파일 시스템, 대형 연산 : Lustre (리눅스 + 클러스터)머신러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC)동영상 처리, 금융모델링, 전자설계 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 11.
[AWS SAA] Storage Gateway란? 간단 키워드 정리 하이브리드 클라우드온프레미스와 클라우드를 혼재클라우드 마이그레이션이 시간이 많이 걸릴때보안 요건이 있을 때전략에 따라 탄력적으로 사용S3는 AWS 독점 스토리지, 이것을 온프레미스에 두려면? ⇒ Stroage GatewayAWS Storage Cloud Native Option블록 스토리지 : EBS / EC2파일 시스템 : EFS / FSx객체 수준 스토리지 : S3, GlacierStorage gateway온프레미스와 클라우드 데이터간의 가교 역할사용 목적재해복구 : 온프레미스 데이터를 클라우드에 백업백업 / 복구 : 클라우드 마이그레이션스토리지 티어링 : 클라우드엔 콜드 데이터, 온프레미스엔 자주 쓰는 웜 데이터를 배치대부분을 AWS에 저장, 파일 액세스 지연시간을 줄이기 위해 캐시용도로 사용유형S.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 11.
[AWS SAA] 네트워킹 VPC란? 간단 키워드 정리 인터넷 게이트웨이VPC 내부의 리소스들을 인터넷에 연결하도록 허용1개의 VPC랑만 연결수평확장 가능함작동을 위해 라우팅 테이블을 수정해야함퍼블릭 서브넷에 퍼블릭 EC2 생성 → 라우팅 테이블 수정 (EC2를 라우터에 연결, 인터넷 게이트웨이에 연결)베스천 호스트퍼블릭에 있지만 프라이빗 서브넷에 접근 가능함.배스천을 통해 프라이빗 EC2에 SSH로 접근. 배스천은 무조건 퍼블릭에 있어야함반드시 보안그룹이 인터넷 액세스를 허용해야함모든 인터넷 액세스를 허용하려면? ⇒ 보안 위험이 크다. 제한이 필요함기업의 퍼블릭 CIDR 액세스만 허용 or 사용자 인터넷 액세스만 허용프라이빗 서브넷의 EC2 보안그룹은 ssh 22 포트를 반드시 허용 해야함NAT 인스턴스(구형) NAT Gateway가 더 좋음NAT = 네트.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 11.
프리랜서를 위한 채용 공고 크롤링 및 카카오톡 공유 자동화 서론프리랜서로 활동하는 분들이 가장 어려워하는 부분 중 하나는 새로운 일거리를 찾는 것입니다. 적절한 채용 공고를 빠르게 파악하고 분석할 수 있다면 커리어 개발에도 도움이 될 것입니다. 이번에는 잡코리아 사이트를 크롤링하여 프리랜서 채용 공고를 수집하고, 카카오톡에서 손쉽게 공유할 수 있도록 데이터를 정제하는 과정을 다루어 보겠습니다. 1) 크롤링 작업잡코리아는 다양한 채용 공고를 제공하며, 프리랜서 채용 공고도 확인할 수 있는 플랫폼입니다. 저는 Python과 BeautifulSoup 라이브러리를 활용하여 원하는 데이터를 수집하였으며, 이를 통해 페이지별로 데이터를 정리하고, 크롤링이 종료될 조건을 설정하였습니다. 크롤링 코드는 기본적으로 페이지별 데이터를 탐색하며, 데이터가 없을 경우 자동으로 중단됩.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 12. 5.
chatgpt API를 활용하여 이미지 기반 응답 생성하기 서론챗지피티로 이미지에 대한 처리를 해본적이 있다.그렇다면 API로도 당연히 가능할 것이다! 구글 드라이브 특정 폴더에 있는 이미지들을 일괄적으로 뽑은 후,이미지 기반의 객관식 문제와 응답을 뽑는 코드를 작성해보자~ 나는 아래 순서로 개발 진행했다. 1) 구글 드라이브를 활용한 이미지 가져오기2) 이미지를 base64로 변환한뒤, gpt api request에 넣기3) 리턴값을 엑셀로 도출하기 Google Drive API 연결https://developers.google.com/drive/api/guides/search-files?hl=ko 구글 드라이브 API를 활용하면 특정 폴더 내에 있는 이미지 파일들을 리스트로 가져올 수 있다.이미지 파일들을 각각 다운로드 받은 후, Base64로 변환하여 ch.. 공감수 4 댓글수 4 2024. 12. 2.
[쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM] Ch1. LLM이란? 자동 인코딩언어 모델은 알려진 어휘에서 문장의 어느 부분이든 누락된 단어를 채우도록 모델에 요청함자기회귀언어 모델은 알려진 어휘에서 주어진 문장의 바로 다음에 가장 가능성 있는 토큰을 생성하도록 모델에 요청LLM자기회귀, 자동 인코딩 등 두가지 조합이 될 수 있는 언어 모델을 말한다크고 광범위한 학습 데이터셋을 사용한다텍스트 생성 및 분류와 같은 복잡한 언어 작업을 파인튜닝이 필요 없을 만큼 높은 정확도로 수행 가능함LLM의 주요 특징기존 트랜스포머 아키텍처는 2017년 고안된 시퀀스-투-시퀀스 모델이다보통 인코더 & 디코더로 이루어진다인코더원시 텍스트를 받아들여 핵심 구성 요소로 분리해당 구성 요소를 벡터로 변환하는 업무 (Word2cec 과정과 유사)를 담당어텐션을 사용해 텍스트 맥락을 이해디코더수정.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 8. 21.
벤치마크 데이터셋이란? LLM의 성능을 평가할때, 어떤 기준으로 평가해야할까?그러한 의문을 해결해주는 것이 벤치마크 데이터셋이다. 벤치마크 데이터셋모델 품질 평가를 위한 표준화 방식점수를 통해 학습 모델 성능 파악 및 비교학습 모델이 어떤 과목에 능숙한지 파악 전통적 지표Perplexity & BLEU기본적으로 언어 모델 평가시 언어 모델 핵심 능력 : 다음 단어 예측 능력을 확인 Big 6 벤치마크 데이터셋ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande, GSM8k허깅 페이스 Open LLM 리더보드순위에 영향을 미치는 벤치마크 데이터셋 1. ARC목적 : 추론 능력 평가2. HellaSwag목적 : 상식 추론미완성된 구절을 LLM으로 하여금 완성문맥에 따라 텍스트 이해, 예측 능력을 테스.. 공감수 3 댓글수 2 2024. 8. 14.
의료 LLM의 발전에 대해서 LLM에 대한 자료수집을 하다가 메디컬 분야에서도 LLM이 유의미한 성과를 얻었길래 아카이빙해봅니다 ^^특정 도메인 분야에 특화된 모델을 만들기위해 해당 지식을 파인튜닝하고 Q&A 챗봇을 만들 수 있는 바탕이 될 것 같습니다 :) 글: https://m.post.naver.com/viewer/postView.naver?volumeNo=38136901&memberNo=34635212 LLM은언어 모델의 한 종류문장 내 단어 시퀀스에 확률을 할당하는 역할목적 : 가장 자연스러운 단어 순서를 찾음이전 단어가 주어지면 다음 단어를 예측함의료분야의 LLM인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 능력을 발휘복잡한 의료 작업을 해결하고 환자 치료를 개선의료 질문-답변(QA) 시스템, 대화 시스템, 텍스트 생성다양한 .. 공감수 1 댓글수 1 2024. 7. 16.
OSSCA - Git 활용 및 Redis 체험형 멘티 후기 대학 동기의 추천으로 오픈소스 아카데미의 존재를 알게 되었습니다.백엔드 개발자로 일하면서 제일 친숙한 레디스에 흥미가 제일 갔습니다.그래서 git 활용 및 Redis 섹션에 지원하게 되었습니다. 지원 동기는 직무 내용에 대해 작성했던 것 같습니다.회원 로직 개발 내용과 함께 레디스 오픈소스에 대해 흥미가 생긴 배경에 대해작성했습니다. 그와 더불어 자기소개도 작성해야했는데저의 개발 성향과 최근에 했던 흥미로운 프로젝트들에 대해 작성했습니다. OSSCA에는 체험형/참여형으로 나뉘는데 체험형의 경우 4주, 참여형의 경우 12주 정도로기간차이가 납니다. 체험형을 통해 가볍게 오픈소스를 경험해볼 수 있었습니다. 4주간의 실습이 끝난 뒤에는 멘티별로 개별 활동서를 작성해야합니다.1,2,3,4주차 동안 진행한 실습과.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 16.
잇츠 스터디 회고 - [INFRA] Terraform Beginners 걸스인텍 카카오 채팅방을 구경하다가 잇츠 스터디의 존재를 알게 되었습니다.우아한 형제들과 함께 협업하여 진행되는 대규모 스터디였고, 당시 백엔드 개발자로일하다가 데브옵스로의 전향을 꿈꾸던 저는 테라폼 스터디를 선택하게 되었습니다. 스터디 풀네임은 [INFRA] Terraform Beginners 입니다.스터디에서 사용된 책은 아래 링크로 첨부합니다.https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000202478097?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=googleSearch&gt_network=g&gt_keyword=&gt_target_id=dsa-435935280379&gt_campaign_id=9979905549&gt_adgrou.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 11.
Data centric AI란? 참고https://www.content.upstage.ai/blog/tech/data-centric-ai-in-the-real-world AI 모델에 있어선 모델 성능 개선도 중요하지만 모델을 학습할 때 필요한 "데이터의 질" 또한 중요하단 것을 알게됨.이를 Data Centric 이라고 표현하고, 현업에서 Data Centric AI를 위해 나아가야할 방향에 대해 알아봄Data centric AI와 Real-World 적용데이터인공지능 시스템의 연료 및 재료Real-World데이터를 실제로 다루고 있는 현업Data Centric AI모든 인공지능 시스템은 Data와 Code로 이루어져 있음. 데이터를 중심으로 하는 AI를 의미함AI 시스템의 라이프사이클 4단계1단계기획) 어떠한 인공지능 시스템을 개발할.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 11.
요약 - 섹션 1) 커피 한잔 마시며 듣는 AI 이야기 https://www.inflearn.com/course/%EC%88%98%ED%95%99%EC%97%86%EC%9D%B4-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EC%B2%AB%EA%B1%B8%EC%9D%8C/dashboard 수학 없이 시작하는 인공지능 첫걸음: 기초부터 최신 트렌드까지 강의 | 김지훈 - 인프런김지훈 | 수학 수식과 같이 어려운 내용은 덜어내어, 가벼운 마음으로 AI에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있는 강의입니다., 인공지능이 대체 뭐길래? 여러분의 궁금증, 정말 쉽게 해결해드릴게www.inflearn.com 인프런에 있는 '수학 없이 시작하는 인공지능 첫걸음'을 듣고 요약해보는 시리즈입니다. 1강 : AI 역사 인공지능 : 사람의 지적 능력과 기술을 .. 공감수 3 댓글수 2 2024. 7. 8.
S3 Http Connection Time Error 해결하기 (Try-With-Resources) 에러 로그 2023-09-15 10:38:51.890 WARN 1 --- [nio-8092-exec-7] c.a.s.s.internal.S3AbortableInputStream : Not all bytes were read from the S3ObjectInputStream, aborting HTTP connection. This is likely an error and may result in sub-optimal behavior. Request only the bytes you need via a ranged GET or drain the input stream after use. 2023-09-15 10:38:51.891 WARN 1 --- [nio-8092-exec-7] c.a.s.s.intern.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 9.
2. 침수 흔적도로 침수된 건축물 정보 확인하기 저번 글에서는 건축물 대장 데이터로 용도, 지하층수, 사용승인일 등의 데이터를 확인할 수 있었다. 오늘은 침수 흔적도 데이터를 활용해 침수된 건축물의 데이터만 분류해서 확인해보려 한다. 이를 위해서 서울시 침수 흔적도 데이터에서 서초구 서초동 데이터만 분류하고 엑셀파일로 export한 뒤, 쥬피터노트북을 통해 건축물 대장 데이터와 통합할 예정이다. 위 과정을 위해 사용한 프로그램과 데이터는 다음과 같다. 1) JupyterNotebook 2) QGIS 3) 침수흔적도 데이터 4) 건축물대장 표제부 데이터 0. 침수 흔적도 데이터 다운로드받기 침수 흔적도 데이터 링크 서울시 열린 데이터 광장에서 침수 흔적도 데이터를 다운 받는다. 나는 제일 최신인 2022년도 데이터를 다운받았다. zip 파일을 열어보면 .. 공감수 1 댓글수 1 2023. 12. 5.
[Java] 우선순위 큐 개념정리 - 프로그래머스 이중우선순위큐 문제풀이 우선순위 큐가 뭘까 🤔? priority queue는 힙이라고도 한다. 특정 원소 중에서 최대 우선순위를 가지는 값을 효율적으로 구하려고 고안된 자료구조이다. 우선순위 큐에서는 최대 우선순위 값 이외의 원소는 알 수 없다. 내부적으로 이진 트리를 사용한다. 우선순위 큐 내의 원소의 개수를 N이라고 했을 때, 원소 삽입과 최대 우선순위 값 뽑기 두 연산을 모두 O(logN)의 시간복잡도를 가진다. (빠르다!) 우선 순위 큐를 사용해보자 먼저 무작위로 섞여 있는 원소들은 모두 우선순위 큐에 넣는다. 최대 우선순위 값을 계속해서 뽑으면 원소가 정렬되고 시간복잡도가 O(N logN)이 됨 → 힙 정렬 자바에서는 java.util 패키지의 PriorityQueue 제네릭 클래스를 사용한다. add() : 원소를 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 11. 30.
1. 건축물 데이터 가공하기 오늘은 건축물대장과 GIS건축통합정보를 연계한 건축물 데이터 통합 플랫폼을 만드는 과정을 기록하려 한다. 첫번째로, 건축물대장 데이터에서 강남역 대표 침수지역인 서초대로77,78에 관련된 데이터만 뽑은 뒤, 엑셀로 변환하는 작업을 하려고 한다. 건축물대장 데이터 보러가기 건축데이터 개방 사이트 업무구분 > 건축물대장으로 검색한 뒤, 아래로 스크롤하면 다양한 데이터를 확인할 수 있다. 비고 > 설명 버튼을 누르면, 칼럼에 대한 내용을 엑셀로 다운받을 수 있다. 나에게 필요한 내용은 사용승인일, 건축물의 주용도, 지하층수, 면적 등 이었기 때문에 표제부를 선택해서 다운로드받았다. 다운받으면 txt파일로 내려오는데 이 파일을 Jupyter Notebook을 통해 정제하는 과정을 거칠 것이다. 칼럼과 데이터를 .. 공감수 0 댓글수 2 2023. 11. 30.
K-콘텐츠 해커톤 후기 지난 9~11일 2박 3일 동안 고양시에서 주최하는 K-콘텐츠 해커톤에 참여했다. 우리 팀은 기획자, 디자이너, 프론트, 백엔드 개발자 구성이였으며 3트랙 중 한 개의 트랙을 선택하여 기획/개발을 진행했다. DND 해커톤 이후로 처음 참여하는 해커톤이었고 코로나 때 비대면으로 진행했던 것과는 다르게 대면으로 진행해서 기대가 되었다. 행사에서 텐트를 제공했고 개발을 진행하면서 쪽잠을 잘 수 있는 공간이었다. 사실상 4시간 정도 잠잘 수 있었다 우리팀의 전략 3일 동안의 기획과 개발을 진행하는 것은 너무 어려울 것이라 판단했기에 우리 팀은 해커톤 전에 하루 정도의 시간을 가지고 아이디어를 짜는 시간을 가졌다. 물론 트랙 공개는 해커톤 당일에 진행되었기에 이 아이디어가 사용될지는 명확하지 않았지만 촉박한 시간.. 공감수 2 댓글수 1 2023. 11. 13.
EC2 용량 증설하기 AWS EC2 내부에서 이미지를 풀 받은 후 도커런을 하려고 했는데 디바이스 공간에 용량이 부족하다는 오류 메세지가 출력되었습니다. 그래서 EC2 내부 용량을 증설하기로 했습니다. AWS에는 EBS (=볼륨)이라고 부르는 가상 디스크가 존재합니다. EBS의 SSD 크기를 증설해서 EC2의 용량을 늘려볼게요. 볼륨 용량 업데이트 우선 AWS 콘솔에 접속하여 EC2 > 볼륨 탭으로 이동해야합니다. https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/ec2/ https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/ec2/home ap-northeast-2.console.aws.amazon.com 들어가면 AWS EC2에 할당된 볼륨들을 확인할 수 있습니.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 6.
S3를 자바로 업로드하고 이미지 확인해보기 오늘은 AWS S3를 사용해서 이미지 파일을 업로드하고, 또 확인하는 방법을 알아보자. 필요한 것들! 1) AWS에 접속할 액세스키, 시크릿키 생성하기 2) S3 버킷 생성하기 Amazon S3란? AWS에서 제공하는 파일 서버다. 사용자 요구사항에 따라 다양한 스토리지 클래스를 제공한다. 예를 들어, 자주 액세스해야하는 기본 파일 업로드, 다운로드를 해야하는 경우에는 S3 Standard에 저장하고, 파일을 업로드한 후, 액세스 빈도가 낮다면 S3 Standard-IA 또는 S3 One Zone-IA에 저장하도록 구성할 수 있다. (굳이 이렇게 하는 이유는 가격 절감을 위해서임) 이렇게 요구사항에 따라 다양하게 구성하여 가격 절감을 노릴 수 있다. 만약 진짜 데이터 보관용으로만 사용할 경우에는 (액세스.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 19.
ECS vs EKS의 차이점 (그리고 EC2 vs Fargate 차이) AWS로 아키텍처를 구축하려고 할 때 4가지 아키텍처 중 1가지를 골라야 한다. AWS ECS와 EKS를 선택할 때 요구사항과 관련지어 잘 선택하는게 중요하다. 아래의 4가지 관점을 참고해서 어떤게 나에게 맞을지 찾아보자. 1. 비용 2. 확장성 3. 신뢰성 4. 엔지니어링 관점 아래 내용은 "AWS 컨테이너 설계와 구축 철저 입문"이라는 책을 읽고 요약한 내용입니다 :) 1. AWS가 제공하는 컨테이너 서비스 제어 플레인이란? 컨테이너 기술에서는 Control plane이란 컨테이너를 관리하는 기능을 의미한다. AWS에서는 ECS와 EKS로 나뉜다. ECS란? AWS에서 제공하는 Elastic Container Service의 줄임말이며, 완전 관리형 컨테이너 오케스트레이터 컨테이너 오케스트레이션 = .. 공감수 2 댓글수 0 2023. 6. 12.
EC2에 Spring Cloud 아키텍처 배포하기 안뇽.. 요즘 회사에서 도입중에있는 Spring Cloud 를 EC2에 구축하는 실습을 정리해보았다.. ! 미리 써두었던 것에 설명만 조금 추가해서 올려봄 EC2 생성하기 EC2란? AWS에서 제공하는 가상 컴퓨팅 환경이다. 로컬에서 서버를 가동시키려면 컴퓨터를 24시간 하루종일 가동시켜야 한다. 그럴 경우, 컴퓨터가 고장이 나거다 셧다운 될때 사용자가 서비스를 이용하지 못하는 비상 사태가 발생할 수 있다. 이런 경우를 방지해서 AWS에서 EC2 인스턴스를 빌려와 자동 증설 및 복제를 가능하게 하여 서버를 안정적이게 운영할 수 있다. (더 많은 유용한 기능은 아래 문서 참고) https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AWSEC2/latest/UserGuide/concepts.html .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 31.
서버에 docker 컨테이너로 배포하기 안녕~ 오늘은 도커로 서버에 배포하는 걸 정리해볼 예정이다. 순서는 1. Dockerfile 생성후 이미지 빌드하기 2. 생성된 이미지로 컨테이너 구동하기 위 정도의 순서로 간단히 실습해보자. 1. 도커 파일 만들기 도커는 Dockerfile에서 조건들을 읽어서 이미지를 자동으로 빌드한다. 즉 Dockerfile이 있어야만 이미지를 빌드할 수 있다. Dockerfile은 다양한 종류의 커맨드로 작성이 되어 있어서 조건 같은 것들을 달 수도 있고, 이미 공식 Docker Hub에 올라간 이미지를 가져올 수도 있다. Docker Hub는 이미지를 올릴 수 있는 저장소 같은거라고 생각하면 된다. 나중에 배포 자동화를 할 경우 로컬에서 Docker Hub에 이미지를 push하고 서버에서 pull하도록 젠킨스를 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 15.
CloudType으로 무료로 개발 서버 배포하기 사이드프로젝트를 개발하는데 슬슬 개발용으로 올릴 서버가 필요해졌다.. 돈없는 직장인은 무료로 제공하는 서버를 찾아다녔고 마침내 찾아냈다 ~ 클라우드타입이라는 곳인데, 버튼 몇번으로 github와 연동하여 빠른 배포가 가능하다. 환경변수 설정도 간편해서 추천추천 https://cloudtype.io/ 모두의 플랫폼팀, 클라우드타입 클라우드타입은 클라우드 기반 애플리케이션을 빠르게 개발하고 배포할 수 있는 클라우드 애플리케이션 플랫폼입니다. cloudtype.io 깃허브로 시작하기를 눌러서 가입 및 로그인을 해주자. 배포할 깃허브 레포를 지정해주자. 언어 및 프레임워크를 Spring boot로 지정해주었다. 보면 자바 버전도 선택할 수 있고, 환경변수도 설정할 수 있다. 보통 데이터베이스 설정을 깃허브 레포.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 2. 26.
Eureka 서버에 클라이언트 서버 여러개 연결해보기 회사에서 유레카 도입하는 중이라 연습겸 실습한거 기록하러 왔다! 유레카는 스프링에서 제공하는 디스커버리 서버이고, 여러 서비스들을 등록하는 저장소라는 개념이다 자세한 내용은 따로 정리하겠음. 오늘은 실습만~ 유레카 디스커버리 서버 생성하기 친절하게 maven, gradle 둘다 dependency 설정을 가져옴. build.gradle dependencies { implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-netflix-eureka-server' testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test' } pom.xml org.springframework.cloud s.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 21.
MSA에 대해 알아보자.. vs 모노로틱 (디스커버리, API gateway) MSA 발표할때 작성했던 내용들이다.. MSA는 보통 모노로틱 아키텍처로 시작한 서비스가 너무나도 거대해졌을때 서비스를 경량화하고자 할때 도입되는 아키텍처이다. 모노로틱 아키텍처는 뭐고 MSA는 뭔지 왜 생겨났는지, MSA를 하려면 어떤 것들을 고려해야하는지 MSA 할때 꼭 나오는 개념인 디스커버리 서버 및 API gateway는 뭔지 정리해두었다. 모노로틱 아키텍처 대부분의 기업용 애플리케이션은 하나의 거대한 서비스 형태로 개발됨 하나의 애플리케이션 내에 모든 로직이 들어가 있는 ‘통짜 구조’ 하나의 WAR 파일에(웹 앱 패키징파일) 관리,상품,주문 관리 모든 컴포넌트가 들어가있음. 장점 개발환경이 같아 서버 복제가 쉬움 고가용성 서버 환경을 쉽게 만듬 작은 규모의 서비스에서부터 개발하기가 쉬움 문제점.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 21.

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