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Monolithic 아키텍처 장점 - 단일 코드 베이스로 애플리케이션 개발이 용이함 (어떤 기능이든지 개발 환경이 같아서 복잡하지 않음) - 실행 파일 또는 디렉터리가 하나여서 배포가 용이함 - 분산된 애플리케이션에 비해 테스트를 더 빠르게 수행할 수 있음 - 내부 프로세스 간 통신 지연시간 최소화 단점 - 대규모 애플리케이션인 경우 만은 양의 코드를 개발자가 모두 이해하기 어렵기 때문에 추가 개발 및 유지보수가 어려움 - 일부분의 기능 오류가 전체 애플리케이션에 영향을 주고, 개별 컴포넌트 확장이 용이하지 못함 (안정성, 확장성 저하) - 수정 > 전체 빌드 > 배포 진행이기 때문에 변경이 어려움 Microservice 아키텍처 장점 - 새로 추가되거나 수정사항이 있는 서비스만 빌드, 배포할 수 있음 ..

느슨한 결합 아키텍처에 대하여 동기식 처리 - 클라이언트에서 요청을 보냈을 때 서버가 처리 후, 응답을 받은 뒤에 다음 동작을 수행함 - 설계가 간단하고 직관적이지만 응답을 받기 전까진 대기 상태로 유지하는 단점이 있음 비동기식 처리 - 비동기 방식은 서버에 요청을 보내고 응답 여부와 상관 없이 클라이언트는 대기 없이 다음 동작을 수행함 - 설계가 동기식 처리보단 복잡하지만, 응답 여부와 상관 없이 다음 동작을 수행하기 때문에 자원을 효율적으로 사용할 수 있음 SQS (Simple Queue Service)란? 운영하는 서비스의 규모가 커질수록 요청하는 기능을 정확하게 처리하는게 중요해지고 있으며, 서버들끼리 주고받는 메세지를 SQS는 서버들끼리 주고받는 메세지 처리를 정확하게 수행해줌. - 시스템이 처..

모니터링 서비스 - CloudWatch AWS 리소스 및 애플리케이션에 대한 각종 성능 지표를 수집, 모니터링하며 관리하기 위한 서비스 전체 시스템의 리소스 사용률, 애플리케이션 성능, 운영 상태를 종합적으로 파악 CloudWatch 작동방식 CloudWatch는 AWS 서비스의 지표와 로그 저장소로 저장된 지표를 모니터링하고 로그를 분석함 오토 스케일링 기능은 모니터링하며 리소스를 자동으로 확장/축소하며 리소스 비용을 최적화하는 데 용이함 애플리케이션을 통해 수신하는 클라이언트 요청을 SQS 대기열에 적제 > CloudWatch를 활용해 메시지가 쌓일 경우 경보 발생 CloudTrail 기업 내에서는 클라우드 내에서 자원을 저장하고 조회하게 되는데, 적법한 사용자만 클라우드 서비스에 접근했는지 감사하고..

1. OSI 7 계층 모델 네트워크 프로토콜이 통신하는OSI 7 계층은 위와 같이 7개의 계층으로 구성되고, 각 계층 간 상호 동작하는 방식을 정리한 모델 송신 측은 보내고자 하는 데이터가 각 계층을 지나 내려가면서 헤더가 첨가되고, 수신 측에서는 수신한 패킷을 위로 올려보내며 헤더를 하나씩 확인, 제거한다. 동일한 계층끼리 헤더를 통해 정보를 주고받는 모습을 보고 “동일한 계층끼리 논리적으로 연결되어 있다”라고 표현하기도 한다. 물리 계층 (Physical Layer) > 장비: 허브, 리피터 물리 계층은 OSI 최하위 계층에 속하며, 상위 계층에서 전송된 데이터를 물리 매체(허브, 라우터, 케이블 등)를 통해 다른 시스템에 전기적 신호를 전송하는 역할을 한다. 전송 단위: 비트(bit) 데이터 링크 ..

네트워크 스위치란? OSI 모델의 데이터 링크 계층 (계층 2)에서 작동 MAC 주소를 기반으로 스위칭을 해줌 ( * 스위칭 : 노드와 노드 간 연결을 중개) 로컬 홈 네트워크와 같은 네트워크 내의 장치 간 통신을 허용하는 네트워크 하드웨어 장치 스위치 vs 허브 허브의 확장된 개념으로, 허브는 하나의 디바이스에서 전송된 패킷이 허브에 연결된 모든 기기로 브로드캐스팅 시키는 반면, 스위치는 패킷의 목적지 주소로 지정된 디바이스로 이어지는 포트(Port)로만 패킷이 전송됨 https://aws-hyoh.tistory.com/entry/L4-스위치-쉽게-이해하기-10 L4 스위치 쉽게 이해하기 #10(이중화) 이번 문서 'L4 스위치 쉽기 이해하기'와 '서버 부하 분산 쉽게 이해하기', 다음에 이어질 문서인..

네트워크 1. 패킷의 처리 인터넷은 여러 네트워크의 연결로 구성되어 있기 때문에 송신지에서 목적지까지 도달할 수 있는 경로가 여러개 있을 수 있다. 여기서 어느 하나의 올바른 경로를 선택하는 것이 라우팅(경로 설정)이며 이는 네트워크 계층의 핵심적인 기능이다. 1) 패킷의 발송 IP 패킷이 네트워크가 통과 시킬 수 있는 최대 바이트보다 클 경우에는 단편화(Fragmentation) 전송하게 되는데 그 단표화 정보도 IP 패킷의 헤더에 저장하여 보내게 된다. 2) 최종 목적지 단편화된 패킷을 받은 목적지에서는 다면, 단편들을 모아서 하나의 온전한 패킷을 조립한다. 여기서 만약 하나의 온전한 패킷으로 조립이 불가능 하다면 모두 폐기시키고 이를 송신지에게 CMP(Internet Control Message P..

안녕하세요! 이번에는 저번 주에 마무리된 KT 지니랩스 데브옵스 경진대회 후기를 작성해보려고 합니다. 모델 학습에 시간이 많이 소모되어 성능을 많이 내보지 못해서 아쉬웠는데요! 코드 리뷰는 내부 사정으로 비공개지만 그래도 추억겸 + 저희 반 연진, 종민님과의 데브옵스 경진대회 본선 과정을 담아보려고합니다. 우선 저는 학교 랩실생이 아니었지만 친한 석사 오빠들이 있어서! 자리를 빌렸습니다 정말 2주동안 기생충처럼 랩실에 있었어요... 다행인건 학교 축제기간이랑 겹쳐서 랩실이 널널 했어요 제가 축제를 못 즐겼단 말이기도 합니다😂 게다가 최종주에는 에이블스쿨 미니 프로젝트와 겹쳐서 10배로 더 바빴습니다. 세명 모두 9-6시는 고정으로 못하니 밤-새벽, 주말에는 풀로 진행했습니다. 연진님 방은 안가봤지만 가 ..

데이터 분석 프로세스 1. 비즈니스 이해 - 문제 정의 (따릉이 배치 장소를 추가하자) - 데이터 분석 방향, 목표 설정 (따릉이 수요와 공급이 맞는 장소에 배치를 늘린다) - 가설 수립 (따릉이 대여량은 따릉이 배치 시설과 관련이 있다) 2. 데이터 이해 - EDA & CDA - 데이터 통계량 확인 3. 데이터 전처리 - 결측치 확인 (대치, 삭제, 변환 등) - 가변수화 (범주 > 수치) - 스케일링 * 표준화, 정규화 - 데이터 분할 (train, validation) 4. 모델링 - 분류 > logistic, Naive bayes, DT, SVM, catboost, ensemble.. - 회귀 > liner, Gradient desent, ridge, lasso.. - 모델 학습 - 검증 및 평가..

오늘은 제가 에이블스쿨에서 참여하고 있는 스터디를 소개해드리려고 합니다!! DX 5반에서 운영하는 스터디 두개 중 하나로, 종민님이 운영하는 스터디에 참여 중입니다. 저희는 매주 주말을 이용해 스터디를 하고 있고, 코테 문제 풀이와 데이터분석 그리고 의식의 흐름대로 흘러가는 대화도 많이 합니다!! ㅋㅋ 먼저 주중에는 구글문서에 스터디 참여가 가능한 요일에 표시를 해두고 가능한 스터디원끼리 모여 1~2시간 정도 세션 주제에 맞는 스터디를 진행합니다. 세션 1. 코테 스터디 1차 코딩마스터스 이벤트 기간에는 코드를 공유하며 다양한 접근 방법들을 공유했고, 못 푼 문제라면 팀원들에게 접근 법을 알려주는 등 기초~중급 문제를 풀어보며 스터디를 진행했습니다. 중급부터는 알고리즘을 공부하고 풀어야 하는 문제들이 많..

사이킷런(sklearn) - 파이썬에서 머신러닝 모델을 돌릴 때 유용하게 사용할 수 있는 라이브러리 - 여러 가지 머신러닝 모듈로 이루어져 있음. 모듈 불러오기 - 자주 사용되는 모듈을 불러오자 import numpy as np ## 기초 수학 연산 및 행렬계산 import pandas as pd ## 데이터프레임 사용 import seaborn as sns ## plot 그릴때 사용 import matplotlib.pyplot as plt ## plot 그릴때 사용 from sklearn import datasets ## iris와 같은 내장 데이터 사용 from sklearn.model_selection import train_test_split ## train, test 데이터 분할 from skl..