지식의 추월차선

"Cloud Native"는 애플리케이션을 개발하고 배포하기 위해 클라우드 환경을 활용하는 접근 방식을 의미합니다. 이러한 방식은 애플리케이션의 확장성, 신속한 배포, 높은 복원력을 향상시키고 클라우드의 장점을 최대한 활용하도록 설계되었습니다. 예를 들어, '음식 배달 앱'을 만드는 상황을 생각해봅시다. 클라우드 네이티브 방식을 적용하면 이 앱은 여러 개의 작은 서비스로 나눠져 개발될 수 있습니다. 이러한 방식을 '마이크로서비스' 아키텍처라고 부릅니다. 각 서비스는 서로 독립적으로 운영되고, 필요에 따라 확장될 수 있습니다. 예를 들어, 주문 처리 서비스는 주문이 많아지는 시간대에 자동으로 확장되어 처리능력을 높일 수 있습니다. 또한, 이 앱은 '컨테이너'라는 기술을 사용하여 개발과 배포 과정을 단순화하..

glob 모듈은 파일 경로를 사용하여 파일을 검색하는 데 사용되는 함수를 제공합니다. 이 모듈은 파일 이름 패턴을 사용하여 파일을 검색하므로, 파일 이름이나 경로를 일일이 지정하지 않아도 파일을 검색할 수 있습니다. glob 모듈의 glob() 함수는 파일 이름 패턴을 사용하여 파일을 검색합니다. 이 함수는 지정된 패턴과 일치하는 모든 파일의 리스트를 반환합니다. 패턴은 *와 ?와 같은 와일드카드 문자를 사용하여 지정할 수 있습니다. 예를 들어, *.txt 패턴은 현재 디렉토리에서 모든 .txt 파일을 검색합니다. **/*.txt 패턴은 현재 디렉토리와 그 하위 디렉토리에서 모든 .txt 파일을 검색합니다. 다음은 glob 모듈을 사용하여 현재 디렉토리에서 모든 .txt 파일을 검색하는 예시 코드입니다 ..

Google Colab을 사용하는 방법은 다음과 같습니다: 웹 브라우저에서 Google Colab 웹사이트(https://colab.research.google.com)를 엽니다. Google 계정으로 로그인하거나, 계정이 없다면 새로운 계정을 생성합니다. 새로운 Colab 노트북을 만들기 위해 "새 노트북" 버튼을 클릭합니다. Colab 노트북이 열리면, 코드를 작성할 수 있는 셀(Cell)이 나타납니다. 각 셀은 코드를 실행할 수 있는 단위입니다. 코드를 작성하려는 셀에 Python 코드를 입력합니다. 셀의 코드를 실행하려면 셀 왼쪽에 있는 실행 버튼을 클릭하거나, Shift + Enter 키를 누릅니다. 코드 실행 결과가 셀 아래에 나타납니다. 필요한 경우 새로운 셀을 추가하려면 "+" 버튼을 클릭..

Colab은 "Google Colaboratory"의 줄임말로, 무료로 사용할 수 있는 클라우드 기반의 Jupyter 노트북 환경입니다. Jupyter 노트북은 데이터 분석과 머신 러닝 등의 작업을 할 때 매우 유용한 도구입니다. Colab은 Google이 제공하는 서비스로, 웹 브라우저 상에서 Jupyter 노트북을 실행하고 공유할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 로컬 컴퓨터에 별도의 개발 환경을 설정하지 않고도 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. Colab은 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다: 무료 GPU 및 TPU 사용: Colab은 머신 러닝 작업에 사용되는 GPU(Graphic Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)를 무료로 사용할 수..

컨테이너 가상머신(VM) 격리 호스트 운영체제의 커널을 공유하므로 호스트와의 격리 수준이 낮다 가상화된 하드웨어 위에 독립적인 운영체제를 실행하므로 호스트와 완전히 분리된 환경을 제공받는다. 자원소비 가볍고 빠르게 생성 독립적인 운영체제가 없기때문에 자원 소비가 적음 전체 운영체제를 가지고 있기 때문에 보다 많은 리소스를 필요로함 시작시간 빠르게 애플리케이션을 실행할 수 있음 운영체제 부팅과 함께 시작되어야 하기 때문에 상대적으로 더 오래걸림 확장성 필요한 만큼의 리소스만 할당받고 동적으로 확장가능 가상화된 하드웨어 리소르를 할당받아야하기 때문에 상대적으로 확장이 복잡 이식성 이미지를 통해 애플리케이션과 그 종속성을 패키징하므로 이식성이 뛰어남 전체 운영체제를 가지고 있기 때문에 이식성이 낮음 관리 용이..

컨테이너화 기술은 애플리케이션과 그에 필요한 종속성을 격리된 환경에 패키징하는 기술입니다. 여러 가지 컨테이너화 기술이 있지만, 그 중에서 가장 널리 사용되는 기술은 도커(Docker)입니다. 도커는 애플리케이션과 그에 필요한 라이브러리, 실행 환경 등을 컨테이너 이미지로 패키징하고, 이 이미지를 기반으로 컨테이너를 생성하여 실행합니다. 예를 들어, 웹 애플리케이션을 컨테이너화할 경우, 해당 애플리케이션의 코드와 실행에 필요한 종속성(라이브러리, 실행 환경)을 컨테이너 이미지로 패키징합니다. 이 컨테이너 이미지는 독립적으로 실행 가능한 단위로, 컨테이너화된 웹 애플리케이션은 호스트 시스템에서 독립적으로 실행될 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션의 실행 환경이나 종속성에 영향을 받지 않고 일관된 동작을 ..

쿠버네티스(Kubernetes)는 컨테이너화된 애플리케이션을 자동으로 배포, 스케일링, 관리하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 쿠버네티스는 클라우드 환경이나 온프레미스 환경에서 컨테이너 오케스트레이션(Orchestration)을 수행하여 애플리케이션의 운영을 단순화하고 확장성을 제공합니다. 컨테이너는 애플리케이션과 그에 필요한 모든 종속성을 격리된 환경에 패키징하는 기술입니다. 쿠버네티스는 이러한 컨테이너를 여러 대의 호스트에 분산하여 실행하고 관리합니다. 쿠버네티스는 클러스터(Cluster)라는 여러 대의 물리적 또는 가상화된 머신을 하나의 시스템으로 관리하며, 컨테이너화된 애플리케이션을 클러스터 내에서 스케줄링하고 조정합니다. 도커 쿠버네티스 컨테이너화 기술을 구현한 플랫폼 컨테이너를 관리하고 오케스트레이..

먼저, BeautifulSoup 모듈을 사용하기 위해서는 bs4 라이브러리를 설치해야 합니다. bs4 라이브러리는 pip 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다. pip install bs4 BeautifulSoup 모듈은 HTML, XML 등의 마크업 언어를 파싱하는 데 사용됩니다. BeautifulSoup 객체를 생성하고, 원하는 데이터를 추출하는 방법은 다음과 같습니다. from bs4 import BeautifulSoup # HTML 코드를 파싱합니다. html = "ExampleSome text." soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 태그를 이용하여 데이터를 추출합니다. title = soup.h1.text text = soup.p.text # 추출한 데..

이 코드는 requests 라이브러리를 사용하여 https://www.example.com 웹 페이지의 HTML 코드를 가져옵니다. 그리고 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 HTML 코드를 파싱합니다. title 변수에는 웹 페이지의 타이틀을 저장하고, links 변수에는 웹 페이지의 모든 링크를 리스트로 저장합니다. soup.find_all("a")는 HTML 코드에서 모든 태그를 찾아서 리스트로 반환합니다. link.get("href")는 태그에서 href 속성의 값을 가져옵니다. 데이터 파싱은 데이터를 분석하고 원하는 정보를 추출하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 웹 페이지에서 특정한 정보를 추출하거나, 로그 파일에서 특정한 이벤트를 추출하는 등의 작업이 데이터 파싱에 해당합니다. 데이..

딕셔너리는 파이썬에서 가장 많이 사용되는 데이터 타입 중 하나입니다. 딕셔너리는 키(key)와 값(value)으로 이루어진 쌍(pair)들의 집합입니다. 각각의 키는 유일(unique)하며, 값은 중복될 수 있습니다. 딕셔너리는 중괄호({})를 사용하여 생성하며, 각각의 키와 값은 콜론(:)으로 구분합니다. 예를 들어, 다음과 같은 딕셔너리를 생성할 수 있습니다. 이 딕셔너리는 name, age, city라는 세 개의 키를 가지고 있으며, 각각의 값은 "John", 30, "New York"입니다. 딕셔너리의 각 항목은 쉼표(,)로 구분합니다. 딕셔너리의 항목에 접근하려면, 해당 항목의 키를 사용하여 인덱싱합니다. 예를 들어, my_dict["name"]은 "John"을 반환합니다. 딕셔너리에 존재하지 ..