[데일리]클라우드 강의

#클라우드 #일일기록

#day-2

#Day-3

#Day-4

#day-5

#Day-6

#Day-7

서버는 끄면 안된다. 즉, 실무에서는 서버는 꺼지면 안된다.하나의 머신에는 동일 포트를 하나만 쓰게 되어있다. \- 아파치, nginx 둘다 외부에서 들어오는 사용자는 80번 포트에서 받아들이게 되는데, httpd(아파치), nginx를 동시에 키려면 포트 충돌이 일

#cloud

# Day-10

day-11

복습

day-12

공지

#Day15

데일리 클라우드

#DAY-20

이론

DAY-22

#DAY-23

그묭리

파이썬

Ctrl + c + k : 그룹 주석처리Ctrl + c + u : 그룹 주석 해제input() \- 키보드 입력을 받을 수 있다.기본적으로 문자열 입력이다.그래서 10+50 이 1050으로 나온다.정수로 만들어 준다.함수처럼 보이지만 실제로는 클래스이다.참고로 ty

파이썬기초, 반복문, 모듈, socket

공인 IP주소가 출력된다.r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass')) : url주소로 들어가서 크롤링해온다.r.status_code : 200, 읽어온 r의 상태 코드를 출력 (

Good Morning yall

Go Language

Go lang - 슬라이스

4. 블록, 섀도, 제어구조

5. 함수 6. 포인터 7. 타입, 메서드, 인터페이스

위에서 포인터리시버에서 포인터를 지우고 그냥 값 리시버로 사용하면, 값에 변경이 일어나지 않는다. 주소가 아니라, 그냥 값이 호출되기 때문에 변경해도 main에는 영향이 없기 때문이다현재 시간과 업데이트 횟수를 출력하는 구조체와 리시버는 똑같지만, 그 동작을 함수에서

Openstack 설치하기

AWS

AWS 라우팅

계정, 사용자, 사용자 그룹을 다루는 서비스사용자 계정을 만들고, 비밀번호, Credential.csv파일을 생성할 수 있었다.또, 사용자 그룹을 생성해서, 사용자들의 권한을 관리했다.AWS 컴퓨트서비스AWS 스토리지 서비스AWS 이미지 서비스AWS 네트워크 서비스위

#AWS #EFS(Elastic File System)

#Azure #가상머신 #부하분산장치

Azure은 NAT게이트웨이가 없어도, Public IP가 없는 가상머신이 인터넷과 연결 될 수 있다. AWS는 NAT게이트웨이가 존재해야 연결할 수 있었다.NAT게이트웨이를 강화하는 것이 더욱 트래픽을 관리하기 좋을 수 있다.리소스 그룹 새로만들기 (rg-test)인

#GCP #Cloud

라틴어, 특별한 이유를 위해CLI에서 명령어로 작업을 하는 것을 의미한다.클릭으로 만드는것이 더욱 간편하지만, 코드를 복사-> 붙혀넣기로 똑같은 작업을 반복할 수 있어서, 클릭보다 편한점이 있었다.각 서비스의 ID를 변수로 만들어서 사용했다. 처음 생성한 VPC부터 서

에러가 발견되지 않았다.잘 완성되어 퍼블릭IP주소가 출력되었다.확인했다면 지워준다.삭제 완료tf파일을 만들어 사용하게 된다.init이 잘 완료되었다. CSP (Cloud Service Provider)별로 각 프로바이더들의 버전이 다르기 때문에 그 버전들을 관리하기 위

#Cloud #Terraform #Ansible #GCP #Azure

#Ansible

ansible all -m ping : 모든 서버가 작동되는지 pingansible all -m ping -k: 비밀번호를 입력해서 ping 작동ansible centos -m ping -k: centos 호스트그룹만 pingansible ubuntu -m ping -

#Docker

#Docker #Docker hub #Dockerfile

#Docker

#Docker #Docker-compose

#Docker #Kubernetes

#Kubernetes

#Kubernetes

#kubernets

#Kubernes #EKS

#kubernetes #EKS

#Jenkins #Tomcat #Maven

#git #github #gitlab

대량의 데이터를 일괄 처리하는 애플리케이션 출시.워크로드는 EC2 인스턴스네트워크 설계는 확장성, 동일한 기본 하드웨어를 가진 노드 그룹화를 피해야한다.배치그룹 클러스터 배치그룹 (한 캐비넷(랙) 안에) \- 여러곳에 분산되지않고, 한 공간에 있음, 거리가 가까

#Jenkins #Tomcat #Maven

#Kubenetes

#Jenkins #Docker

#Github #jenkins #maven #tomcat

#CI/CI #EKS #CloudFormation #엔드포인트

회사가 꾸며놓은 서비스가 있는 리전중에서 가장 가까운 리전으로 인도된다.사용자가 더 가까운쪽에 꾸며놓은 (Edge Location) 서버들.보다 가까운곳의 EC2로 인도하게되어 AWS 망으로 들어와, 글로벌 망에 들어가게 된다.여기서 글로벌 망의 뒷단에 있는 EC2로

# S3->Lambda연결

#AWS #CodeSeries

#AWS #CodeSeries #RDS #Python

#AWS #RDS #Lambda #cloud9

S3 -> Lambda -> RDS 총 테스트데이터베이스 스키마 정리하기데이터베이스 스키마에 맞게 RDS저장하기보안 및 최소권한 정의마지막으로 이미지 분석 아키텍처 CI/CD화 하기새로운 계정 생성하여 인프라 구축Cloud9에서 코딩RDS, Lambda연결새로운 계정을

# S3-RDS 멀고도 험한것 #S3 -> Lambda까지

#Lambda #CodeSeries

#CodeSeries #Lambda #CI/CD

#Lambda #CodeCommit #CodeDeply

#CodePipeline #Terraform

#CodeSeries #Lambda

# EMR

# EMR 할뻔

#EMR #RDS

#RDS #Cloud9

생성하기조차 매우 어렵다...https://aws.amazon.com/ko/blogs/big-data/migrate-rdbms-or-on-premise-data-to-emr-hive-s3-and-amazon-redshift-using-emr-sqoop/따라 하

시연용 데이터분석 추천알고리즘 만들기EMR에서 사용할 수 있도록 하기유저 로그인 -> 유저 Custommer_ID와 함께 S3에 로그 생성S3로그가 Lambda_Function InvokeLambda_Function에서 EMR의 Python 코드 실행추천 알고리즘 실행