[23일차]

1. 실습(blob)

• 저장소 계정 만들기
  
• 참고: kafka - 실시간으로 기록 스트림을 게시, 구독, 저장 및 처리할 수 있는 분산형 데이터 스트리밍 플랫폼
• 컨테이너 만들기(blob) -> 사진, 텍스트 업로드
• blob 폴더 만들고, VScode에서 열기

pip install azure-storage-blob azure-identity

• Aznure storage -> 엑세스 키 -> 연결 문자열 복사해놓기

• https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/storage/blobs/storage-quickstart-blobs-python?tabs=managed-identity%2Croles-azure-portal%2Csign-in-visual-studio-code 참고하자

• python 오류 발생 시, Windows 가상머신 만들기

• 가용성 집합(Availability sets)

  • 유지 관리, H/W 오류 발생 시 응용 프로그램을 온라인 상태로 유지

• UbunteVM 만들고 cmd에서

ssh -i UbuntuVM23_key.pem labuser23@20.199.88.134

-> ssh 키를 한 번 만들면, 다른 가상머신에서도 사용 가능

• 실습: SMB Azure 파일 공유를 만들고 Windows VM에 연결
  -> 파일 보고 따라하면 됨

2. ML

• 폴더에서 cmd 열기

git clone https://github.com/MicrosoftLearning/mslearn-ai900.git
cd mslearn-ai900
code . # VScode 열림

• Azure -> CV 만들기

• key1 값, endpoint 값 복사

• VScode에서 코드 실행: https://github.com/MicrosoftLearning/mslearn-ai900/blob/main/01%20%20Image%20Analysis%20with%20Computer%20Vision.ipynb

• https://learn.microsoft.com/ko-kr/training/modules/analyze-images-computer-vision/ 읽어보기

• Custom Vision 만들기
  -> Prediction 키값 복사

• Azure machine learning 만들기
  : https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/machine-learning/tutorial-designer-automobile-price-train-score?view=azureml-api-1 참고

• ulr 눌러서 ML 스튜디오 들어가기 -> 컴퓨팅 인스턴스 만들기 ->
  디자이너 -> 작업 -> 실시간 유추 파이프라인 -> 제출