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Getting Started Kubernetes Kubernetes 환경 구축하기 ✔️기존 리눅스 서버 도커환경과 kubernetes환경에서 실제 앱을 돌려보는 실습을 해보자 최초의 리눅스 서버에서 Hello World NodeJS 앱을 만들어서 띄워볼 예정 리눅스에는 NodeJS를 실행할 수 있는 package가 깔려있어서 앱이 구동 됨 도커가 깔려있는 다른 서버로 가서 Hello World 앱을 그대로 가져오면 이 서버에는 NodeJS가 깔려있지 않기 때문에 실행이 안 됨. ✔️Docker 이미지 컨테이너 만들기 도커를 이용해 컨테이너를 만들어보자 Docker Hub : 여러 컨테이너 이미지를 공개적으로 올릴 수 있는 곳 Docker Hub에서 NodeJS를 실행할 수 있는 컨테이너 이미지를 가져오자..

VM vs Container VM 과 Container의 차이 시스템 구조에서 오는 차이점? 공통적으로 하나의 서버가 있음 한 서버에는 기본적으로 어떤 운영체제가 됐건 Host OS가 올라감 - VM의 경우 이 Host OS위에 VM을 가상화 시켜주기 위해 여러 Hypervisor가 있음 이런 것들을 사용해서 원하는 운영체제로 Guest OS를 올려 여러 VM을 만들 수 있음 이 Guest OS도 Host OS와 마찬가지로 하나의 OS를 독립적으로 가지고 있는 것처럼 사용할 수 있음 - 원하는 Application을 설치해 각각의 서비스를 만들 수 있음 반면 Container에 경우 Host OS 설치까지 동일하고 이 OS위에 Container 가상화를 시켜주는 여러 가지 SW들이 있음 - 현재는 Doc..

Why Kubernetes? 운영환경이 편리해지고 서비스 효율이 증가하게 됨 서비스 효율로 인해 서버가 적어지면 그만큼 유지보수 비용이 적어지게 됨! Kubernetes가 서비스 운영에 있어서 어떤 자동화 기능을 제공할까? Auto Scailing 기능 Auto Healing 기능 Deployment Object를 통한 업데이트 적용 자동화 1. Kubernetes가 서비스 운영에 있어 어떤 자동화 기능을 제공할까? 어떤 서비스를 제공할 때 원활하게 유지되려면 충분한 서버 자원이 필요함 (ex, 신규게임 서버폭파) 기업은 트래픽 예측이 어렵고 많은 자원 준비는 많은 비용 발생하는 딜레마 아래 기업들과 같이 하나의 서비스만 운영하는 것이 아닌 여러 서비스를 제공하면 더 큰 문제 발생 한 서버에 한 시스템을..

Kubernetes 쿠버네티스는 컨테이너화된 워크로드와 서비스를 관리하기 위한 이식성이 있고, 확장가능한 가상화 솔루션 오픈소스 플랫폼이다. 쿠버네티스를 대기업들이 사용하는 이유? 큰 기업들은 대규모의 서비스를 운영하고 있기 때문에 최대한 자원을 효율적으로 써야 비용적으로 유리 서버 자원을 효율적으로 쓰기 위해서는 가상화 기술 필요 가상화 기술에 대한 히스토리를 통해 쿠버네티스가 왜 유용한지 이해 ✔️1991. 리눅스 시스템 자원격리기술 - 프로세스들이 독립적으로 돌아갈 수 있도록 하는 기술 (사용하기 어려워서 대중화 X) ✔️2009. VM 가상화기술이 도입 (대중화 진행) ✔️2010.07. 오픈스택(rackspace+NASA) 자동화는 되는 것 같은데 생각보다 시스템 효율이 안 좋음 가장 큰 원인 ..

Flutter 개발을 위한 Android Studio 설정 방법이다. 만약 Flutter SDK 다운로드가 안되어있다면 이전 포스팅부터 확인하길 바란다. 2020/03/06 - [Flutter] - 윈도우10 Flutter 개발 환경 구축하기 - SDK 설치 1. Android Studio 다운로드 이미 다운 받았다면 최신 버전으로 업데이트하자! https://developer.android.com/studio

1. Android Studio 다운로드 https://developer.android.com/studio

모바일 서버를 개발하기 위해서는 인증, 데이터베이스, 푸시 알람, 스토리지, API 등 모든 것을 개발해야 한다. 하지만 모바일 서버는 이런 모든 것을 구성하는데 구성하는 범위가 매번 새로운 앱들과 차이 나지 않기 때문에 리눅스를 설치하고, FTP를 설치하고, 데이터베이스를 설치하고, 노드 서버나 스프링 서버를 올리고, 방화벽을 올리고, 도메인을 구입하는 등 반복적인 작업을 앱 개발할 때마다 하는 것은 시간낭비! FireBase는 이 모든 플랫폼을 프로젝트 구축 시 자동적으로 만들어 준다. 또한 서버를 구축하기 위해서 리눅스 명령어를 알 필요도 없으며 도메인을 구입할 필요도 없고 개발하는 동안에는 서버를 구입할 필요도 없다! Firebase란? Firebase는 14년도에 구글에서 인수한 모바일, 웹 애..

1. Visual Studio Code(VSCode)란? Visual Studio Code(이하 VSCode)는 MicroSoft(MS)에서 제공하는 크로스 플랫폼 에디터로 다양한 언어를 지원하며 IntelliSense, Debugging, Built-in Git, Extensions 등의 기능을 제공합니다. 다운로드 본인의 OS 버전에 맞게 다운로드 받아 설치하시면 됩니다. VSCode는 Git 연동을 지원할 뿐 Git 자체를 지원하는 것은 아니기 때문에 Git 설치가 선행되어야 합니다. Window Git 설치 및 기본 설정은 아래 포스팅을 참고하시면 됩니다. >> 1. Git기초-Git이란? >> 2. Git 시작하기 2. Git 연동하는 방법 Git을 연동하는 방법은 크게 두가지로 나뉩니다. 로컬..

다양한 모델을 결합한 앙상블 학습 포스팅은 '머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로' 교재로 공부하고 정리하여 작성하였습니다. 다양한 분류 모델을 평가 & 튜닝하는 기술을 토대로 분류기 집합을 구성하는 여러가지 방법을 살펴보자. 다수결 투표를 기반으로 예측 만들기 중복을 허용하여 랜덤하게 훈련 샘플을 뽑는 배깅(bagging)을 사용해서 과대적합 감소하기 앞선 모델의 오차를 학습하는 약한 학습기(weak learner)로 구성된 부스팅(boosting)으로 강력한 모델 구축하기 7.1 앙상블 학습 앙상블 학습(ensemble learning)의 목표 여러 분류기를 하나의 메타 분류기로 연결하여 개별 분류기보다 더 좋은 일반화 성능을 달성하는 것 앙상블의 작동 원리와 높은 일반화 성능을 내는..

머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 책을 읽고 정리한 내용입니다. 2장 간단한 분류 알고리즘 훈련 목차 2.1 인공 뉴런: 초기 머신 러닝의 간단한 역사 2.2 파이썬으로 퍼셉트론 학습 알고리즘 구현 2.3 적응형 선형 뉴런과 학습의 수렴 2.4 요약 이 장에서는 분류를 위한 초창기 머신 러닝 알고리즘인 퍼셉트론과 적응형 선형 뉴런 두 개를 사용합니다. 파이썬으로 단계적으로 퍼셉트론을 구현하고 붓꽃 데이터셋에서 훈련하여 꽃 품종을 분류합니다. 분류를 위한 머신 러닝 알고리즘 개념을 이해하고, 파이썬을 사용한 효율적인 구현 방법을 익히는 데 도움이 될 것입니다. 적응형 선형 뉴런으로는 기본적인 최적화를 설명합니다. 3장에서 사이킷런 머신 러닝 라이브러리에 있는 강력한 분류 모델을 사용하는..