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[Kubernetes] 🚢 쿠버네티스(Kubernetes) 기초 가이드 🚢 안녕하세요, 여러분! 🌟 오늘은 최근 핫한 주제 중 하나인 '쿠버네티스(Kubernetes)'에 대해 함께 알아보려 합니다. 1. 쿠버네티스란? 🚢 쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션을 자동으로 배포, 확장, 관리해 주는 오픈 소스 플랫폼입니다. 간단하게 말하면, 여러 컴퓨터(서버) 위에서 도커 컨테이너들을 관리해 주는 슈퍼매니저 같은 것이죠! 🦸 2. 왜 쿠버네티스가 필요할까? 📦 도커와 같은 컨테이너 기술이 대중화되면서, 수십, 수백, 수천 개의 컨테이너를 효율적으로 관리할 필요성이 생겼습니다. 이런 대규모 환경에서는 자동화와 안정성이 중요한데, 쿠버네티스는 바로 이런 문제점들을 해결해 줍니다. 🧭 도커(Docker) 📦: 컨테이너 생성: 도커는 '컨테이너'라는 기술을 사용하여 애플리케이션과 그 필.. 2023. 11. 5.
[Docker] 🐳 Flask와 함께하는 Docker 여행: Python 3.9 앱 Dockerize하기 Flask는 Python으로 작성된 경량화된 웹 프레임워크로 인기를 얻고 있습니다. 오늘은 Python 3.9을 사용하여 간단한 Flask 앱을 Dockerize하는 과정을 살펴보겠습니다. 🚀 📝 필요한 파일 및 디렉토리 구조: app.py: Flask 앱의 주 코드 파일 requirements.txt: Flask 및 관련 패키지의 의존성 목록 Dockerfile: Docker 이미지를 만들기 위한 명령어와 설정 📄 app.py from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, Docker!' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True, host.. 2023. 11. 4.
[Docker] 🐳 Docker 기초: 주요 3가지 요소 알아보기 Docker는 최근 개발자와 IT 전문가 사이에서 큰 인기를 얻고 있는 컨테이너화 도구입니다. 그러나 Docker의 내부 작동 원리나 구성 요소를 정확하게 이해하지 못한다면, 이 도구의 진정한 잠재력을 활용하기 어려울 수 있습니다. 오늘은 Docker의 3가지 핵심 요소에 대해 알아보며, 이를 통해 Docker의 기본적인 작동 원리를 이해해 보도록 하겠습니다. Docker의 3가지 주요 요소 1. Dockerfile Dockerfile은 마치 요리 레시피라고 생각하면 되는데요. 예를 들어, 파스타를 만들려면 어떤 재료가 필요한지, 어떤 순서로 어떻게 조리해야 하는지 적혀있는 레시피가 필요한데요, 'Dockerfile'은 바로 그 레시피와 같습니다. 애플리케이션을 실행하기 위해 어떤 설정이 필요한지, 어떤.. 2023. 11. 3.
[Docker] 애플리케이션 배포의 혁신: 🐳 Docker와 📦 VM 비교하기 Docker와 가상 머신 (VM): 두 세계의 차이점 우리가 집을 지을 때, 기반이 되는 토지와 그 위의 건물 구조를 생각해볼 수 있습니다. Docker는 마치 빠르게 이동할 수 있는 경량의 텐트와 같으며, VM은 튼튼한 벽돌로 지어진 집과 같습니다. 🏠 vs 🏕️ Docker가 무엇인가요? Docker는 애플리케이션과 그 종속성을 컨테이너 안에 결합하여 생성, 배포, 실행을 쉽게 만드는 도구입니다. 이 컨테이너는 코드와 종속성을 함께 패키징하는 앱 계층의 추상화입니다. VM과 달리 컨테이너는 몇 초 만에 시작되며, 크기도 훨씬 작습니다. Virtual Machine(VM) 이란? VM은 컴퓨터처럼 작동하는 시스템입니다. 한 대의 서버를 여러 서버처럼 나눌 수 있는 물리적 하드웨어의 추상화입니다. 각 V.. 2023. 11. 2.
[LLM] 🐼+🤖 ChatGPT + Pandas와의 결합? PandasAI 데이터 분석의 세계는 항상 끊임없는 발전과 혁신의 중심에 있습니다. 특히, 데이터 프로세싱에 있어서 Python의 라이브러리인 Pandas는 그 중심에 핵심 역할을 해왔습니다. 그런데 이제 Pandas의 강력함에 ChatGPT의 지능적인 통찰력을 결합한 새로운 도구, PandasAI가 등장하여 데이터 과학자들의 작업을 더욱 효율적이고 직관적으로 만들어줍니다. 이 툴은 Pandas의 강력한 데이터 처리 능력과 ChatGPT의 섬세한 언어 모델링 능력을 결합하여, 데이터 분석의 전반적인 과정을 혁신적으로 변화시킵니다. 이번 글에서는 이러한 PandasAI의 매력에 대해 함께 탐색해보겠습니다. 1. PandasAI란? PandasAI는 혁신적인 Python 라이브러리로서, 데이터 분석의 세계에 전통적인 방법을.. 2023. 11. 1.
[Python] 파이썬 데코레이터: 코드의 아름다움을 재구성하는 방법 데코레이터는 파이썬 프로그래머들 사이에서 매력적인 도구로 알려져 있습니다. 간결하면서도 효율적인 코드를 작성하는 데 큰 도움을 주기 때문이죠. 이 글에서는 데코레이터의 기본 원리부터 실용적인 활용 방법까지 깊게 탐색해보려 합니다. 데코레이터란 무엇인가? 함수와 클래스에 대한 간단한 복습 파이썬에서 함수는 def 키워드로 정의되며, 입력값을 받아 처리 후 결괏값을 반환하는 역할을 합니다. 클래스는 class 키워드를 사용하여 정의하며, 객체 지향 프로그래밍의 핵심 요소입니다. 클래스 안에는 메서드와 속성이 포함될 수 있습니다. def function_example(a, b): return a + b class ClassExample: def __init__(self, data): self.data = da.. 2023. 10. 31.
[Data Science] 데이터 속의 진실: Causality을 통해 본 원인과 결과 우리는 매일 수많은 정보와 데이터에 둘러싸여 살고 있습니다. 스마트폰 앱, 뉴스, 소셜 미디어... 이 모든 곳에서 다양한 통계와 데이터가 우리의 눈 앞을 지나갑니다. 그 중 몇몇은 우리의 생활에 큰 영향을 미칠 수도 있습니다. 하지만 그 모든 데이터가 정말로 의미 있는 것일까요? 데이터는 눈에 보이는 현상을 설명하거나 예측하는 데 도움을 주는 강력한 도구입니다. 그러나 그것만으로는 부족합니다. 데이터 뒤에 숨겨진 원인과 결과의 관계를 제대로 이해하지 않으면, 잘못된 해석으로 인해 심각한 오류에 빠질 수 있습니다. 예를 들어, 누군가가 말했다: "데이터에 따르면 A가 B의 원인이다." 그런데 정말로 A가 B의 원인인 것일까요? 아니면 그저 우연히 두 데이터가 비슷한 패턴을 보이는 것일까요? 아니면 다른 .. 2023. 10. 22.
[LLM] LangChain으로 시작하는 인공지능 언어 여행 언어는 인간의 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 우리는 언어를 통해 소통하고, 지식을 전달하며, 아이디어를 형성합니다. 그리고 이제 인공지능(AI)의 시대에는 기계가 언어를 이해하고 사용하는 방식을 혁신하는 기술, 바로 'LangChain'이 등장했습니다. 이 블로그글에서는 LangChain이 무엇인지, 그리고 어떻게 이 기술이 우리의 언어 사용 방식을 변화시키고 있는지 탐구해 보려고 합니다. LangChain이란? LLM (Large Language Model) 큰 언어 모델이란? 큰 언어 모델, 줄여서 LLM은 기본적으로 컴퓨터가 인간처럼 언어를 사용하게 만드는 프로그램입니다. ChatGPT 같은 모델은 우리가 묻는 질문에 대답하거나, 우리와 대화하듯이 텍스트를 만들 수 있어요. 하지만 이런 모델도 .. 2023. 10. 18.
[Python] 파이썬 함수의 세계: 각종 함수 유형 마스터하기 - 2탄 [Python] 파이썬 함수의 세계: 각종 함수 유형 마스터하기 - 2탄 이전 시리즈인 "1탄"에서는 파이썬의 기본적인 함수 유형인 내장 함수, 사용자 정의 함수, 익명 함수에 대해 탐구해보았습니다. 2023.10.16 - [파이썬(Python)] - [Python] 파이썬 함수의 세계: 각종 함수 유형 마스터하기 - 1탄 이번 2탄에서는 좀 더 고급 함수 유형을 살펴보며 파이썬에서의 함수 활용 방법을 깊게 이해해보겠습니다. 1. 고차 함수 (Higher-order Functions) 고차 함수란, 함수를 인자로 받거나, 함수를 반환하는 함수를 의미합니다. 대표적인 예로는 map, filter, reduce가 있습니다. 예제 1 : 리스트의 각 원소에 2를 곱하는 고차 함수 활용 numbers = [1,.. 2023. 10. 17.
[AI 트렌드] ChatGPT의 진화: 이제 당신의 목소리와 이미지를 이해합니다! 🎙️🖼️ ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델로, 사용자와 자연스러운 대화를 나눌 수 있도록 설계되었습니다. 원래는 텍스트 기반의 대화만을 지원했으나, 최근의 업데이트로 인해 음성과 이미지도 이해하고 반응할 수 있게 되었습니다. 2023년 9월 25일, OpenAI에서 발표한 바와 같이, ChatGPT는 이제 사진을 볼 수 있을 뿐만 아니라 음성을 통해 대화를 나눌 수 있습니다! ChatGPT 설치하기 안드로이드 앱 안드로이드 플레이 스토어에서 'ChatGPT'를 검색하고 설치하세요. iOS 앱 애플 앱 스토어에서 'ChatGPT'를 검색하고 설치하세요. 음성 (Voice) ChatGPT와 실시간으로 음성 대화가 가능합니다. 이제 집에서, 외출 중에, 언제든지 직접 말하며 ChatGPT와.. 2023. 10. 16.
[Python] 파이썬 함수의 세계: 각종 함수 유형 마스터하기 - 1탄 파이썬 함수의 세계: 각종 함수 유형 마스터하기 파이썬은 강력한 프로그래밍 언어로서 다양한 종류의 함수들을 제공하고 있습니다. 이러한 함수들은 각각의 특별한 용도와 미묘한 차이점을 가지고 있습니다. 이 글에서는 파이썬 내에서 사용 가능한 다양한 함수 유형들을 깊게 탐구하고, 이러한 함수들을 어떻게 정의하고 코드 내에서 활용할 수 있는지에 대한 방법을 알아보겠습니다. 함수의 유형에는 내장 함수, 사용자 정의 함수, 익명 함수, 고차 함수, 재귀 함수, 그리고 제너레이터 함수가 포함됩니다. 이러한 각 함수 유형의 특징과 활용 방법을 함께 배워봅시다. 1. 내장 함수 (Built-in Functions) Python 내부에는 다양한 기능을 가진 기본 제공 함수가 있습니다. 이런 함수들은 이미 파이썬에 정의되어.. 2023. 10. 16.
[Data Science] Pycaret으로 복잡함 없이 기계학습(Machine Learning) 시작하기: 초보자를 위한 가이드 데이터 분석의 세계에서 Python은 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다. 오늘 소개할 ‘Pycaret’은 Python에서 사용할 수 있는 오픈 소스 데이터 분석 및 기계 학습 라이브러리입니다. PyCaret이란? Pycaret 소개 당신의 매니저가 새로운 클러스터링 모델 개발을 요청했다고 상상해 보세요. 일반적인 데이터 사이언스 프로젝트에서는 이에 대한 응답으로 탐색적 데이터 분석(EDA), 데이터 전처리, 모델 훈련, 모델 평가 등 여러 단계를 거쳐야 합니다. 이러한 과정은 복잡하고, 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 하지만 프로젝트 초기 단계에서 빠른 결정을 내려야 한다면, 어떨까요? PyCaret이 이러한 상황에서 완벽한 설루션을 제공합니다. PyCaret을 사용하면, 몇 줄의 코드만으로 데이터를.. 2023. 10. 15.
[Python] @dataclass로 서점 데이터베이스 만들기 이번 포스팅에서는 파이썬 데이터 클래스를 활용하여 간단한 책 클래스를 만들어 보겠습니다. 데이터 클래스의 기본 개념에 대해 알아보고 싶은 분은 밑에 포스팅을 참고하세요! 2023.10.11 - [파이썬(Python)] - [Python] @dataclass로 파이썬 클래스 마스터하기 [Python] @dataclass로 파이썬 클래스 마스터하기오늘의 주제는 Python 3.7에서 소개된 '데이터 클래스'에 대한 것입니다. 이 데이터 클래스는 사용자 정의 클래스를 효율적으로 만들어주는 기능이며, 여러분들이 코딩하는 데 도움이 될 것입니다.datasciencebeehive.tistory.com책 클래스 (Book Class)1. 책 클래스 정의하기먼저, from dataclasses import datacl.. 2023. 10. 13.
[Python] @dataclass로 파이썬 클래스 마스터하기 오늘의 주제는 Python 3.7에서 소개된 '데이터 클래스'에 대한 것입니다. 이 데이터 클래스는 사용자 정의 클래스를 효율적으로 만들어주는 기능이며, 여러분들이 코딩하는 데 도움이 될 것입니다. 이 글을 통해 데이터 클래스가 무엇인지, 언제 쓰는 것이 좋은지 알아보도록 하겠습니다. 데이터 클래스란 무엇인가? 데이터 클래스는 Python 3.7부터 도입된 기능으로, 클래스를 더 간결하고 가독성 있게 정의할 수 있도록 도와주는 기능이다. dataclass 데코레이터를 사용하여 클래스를 정의할 때 필요한 특수 메소드를 자동으로 추가해주어, 클래스를 효율적으로 관리할 수 있다. 기본 특징: 자동 초기화 메소드 생성: 데이터 클래스는 __init__ 메소드를 자동으로 생성해준다. 따라서 객체를 초기화할 때 각.. 2023. 10. 11.
[Python] 30초 만에 배우는 Python 한 줄 코드: 코드를 더 깔끔하고 효율적으로! 파이썬은 그 효율성과 사용의 편리함으로 인해 많은 개발자 사이에서 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. 파이썬은 간결하면서도 표현력 있는 문법 덕분에 긴 코드를 짧게 줄일 수 있습니다. 지금부터 30초 안에 배울 수 있는 코드들로 여러분의 코딩 라이프를 더욱 쉽고 빠르게 만들어보세요! 싱글라인 코딩 팁 10개 1. For Loop mylist = [120, 180, 240, 270, 360] # 한 줄 For 루프 코드 result = [x for x in mylist if x > 220] print(result) # 출력: [240, 270, 360] 2. While Loop x = 0 while x < 4: print(x); x = x + 1 # 출력: 0 1 2 3 3. If Else 문 E = 4 p.. 2023. 10. 9.
[Python] 빅데이터? 문제 없다! 데이터 처리 속도를 10배 높이는 파이썬 벡터화 활용법 Loop vs. Vectorization 프로그래밍을 배우면서, 대부분의 사람들이 가장 먼저 마주치는 것은 '반복문(Loop)'입니다. 이는 프로그래밍의 기본이자, 데이터의 순회와 조작을 위해 널리 사용되는 기능입니다. 특히 파이썬에서 for나 while 같은 루프를 활용해 리스트나 배열, 그리고 다양한 데이터 구조를 쉽게 처리할 수 있습니다. 그러나 대규모 빅데이터, 특히 수백만, 수십억 행의 데이터를 처리해야 하는 경우, 일반적 반복문을 사용하는 것은 굉장히 비효율적입니다. 루프를 돌면서 각 행을 개별적으로 처리하는 과정은 상당한 시간이 소요되며, 이로 인해 프로그램의 성능을 저하될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 과학자들과 프로그래머들은 '벡터화'라는 기술에 주목하고 있습니다. 벡.. 2023. 10. 8.
[클라우드 컴퓨팅] 서버리스(Serverless)란 무엇인가? 서버리스(Serverless) 기술이 처음 개발 커뮤니티에 등장했을 때, 많은 사람들은 이 용어가 조금 혼란스럽다고 느꼈습니다. '서버리스'라고 하면 '서버가 없다'는 것처럼 들리지만, 실제로는 서버 없이 코드를 실행하는 것이 아니라, 개발자가 서버 관리를 걱정할 필요 없이 코드를 실행할 수 있는 환경을 말합니다. 이 기술이 어떻게 작동하는지, 그리고 그 장단점은 무엇인지 함께 알아보겠습니다. 이 포스트를 통해 서버리스의 기본 개념과 AWS를 활용한 서버리스 환경 구축 방법에 대해 간략히 소개하려 합니다. 1. 서버리스(Serverless) 란 무엇인가? 기존 애플리케이션 호스팅 방식에서는 고정된 서버 용량을 미리 준비하고 관리해야 했습니다. 이 경우, 고객의 요청이 예상보다 많을 때는 서버가 과부하되어.. 2023. 10. 7.

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