전체 글 (94) 썸네일형 리스트형 쿠버네티스 입문 (2) - 환경 세팅 Docker desktop client - 쿠버네티스 활성화 C:\Users\tmddn>kubectl create deployment hello-kubernetes --image=k8s.gcr.io/echoserver:1.4 --port=8080 deployment.apps/hello-kubernetes created C:\Users\tmddn>kubectl expose deployment hello-kubernetes --type=NodePort service/hello-kubernetes exposed C:\Users\tmddn>kubectl get service hello-kubernetes NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE hello-kubernete.. 쿠버네티스 입문 (1) 지난 번에 도커와 쿠버네티스를 교재를 통해 학습하였으나, 실무에 쓰기에는 조금 더 학습이 필요하다고 생각했습니다. 이번 학습의 목표는 다음과 같습니다. 1. 실무에서 쓰이는 쿠버네티스를 이해하고 사용하고 배포하기 2. 컨테이너화를 익히고 컨테이너를 구동하는 역량 키우기 3. 데스크톱, 온프레미스, AWS 환경에서도 사용 가능하기 4. 상태가 없거나 상태가 있는 어플레케이션을 구동하기 5. 최종적으로 관리자가 될 수 있는 역량을 키우기 앞으로 약 20개의 블로그를 통해서 해당 지식을 정리하고 공유하도록 하겠습니다. [AWS] AWS Certified Solutions Architect - Associate 합격 후기 공부 기간은 약 2주 정도 진행했던 것 같다. 덤프를 처음에 돌렸는데, 덤프에 있는 용어나 서비스들이 이해되지 않아서 유데미 강의를 통해서 공부를 진행했다. 강의를 듣고 내용에 블로그를 정리했는데, 마지막 IAM이나 VPC는 양이 너무 많아서 공부를 하지도 않았다. 덤프는 https://www.koreadumps.com/ 에서 구매했는데, 100문제 정도밖에 풀지 않았다. 시험 전날에는 온라인 환경에서 테스트를 진행했는데, window pc에서 vpn을 쓴다고 계속 튕기는 현상이 있었다. 우리집은 공유기에 이더넷 환경으로 세팅된 네트워크였는데 방화벽을 끄고 나름의 서치대로 해도 안되어서 그냥 맥북 와이파이로 진행했다. 당일에는 인도인이 면접관에 들어왔는데 근처에 있는 책이랑 개인 물품 싹다 치우게 하였다.. [AWS] CloudWatch & CloudTrail & Config CloudWatch - Metric은 CPU 이용률 같이 모니터링하는 변수 - log를 쿼리해서 보는 Insights 기능 - log를 S3, kinesis Stream or Firehore, Lambda OpenSearch에 보내는 것도 가능 - 다른 계정으로 보내는 것도 가능 CloudWatch Log Agent - Agent를 머신에다가 설치해서 로그를 푸시함 - log Agent과 통합 Agent로 구분 되며 통합에서는 좀 더 세부한 정보를 확인할 수 있음 (CPU, Disk Metrics, RAM, Netstat, Processes, Swap Space) CloudWatch Alarms - 메트릭에 트리거되어 알람을 공지할 때 사용 - EC2 복구에도 사용될 수 있음 EventBridge - C.. [AWS] Machine learning Amazon Rekognition - 객체, 사람, 글자 등을 이미지나 비디오에서 찾아주는 모델 - 콘텐츠 조절 기능도 존재함 (불쾌감 주는 거 제거하는 기능) Amazon Transcribe - 자동으로 음성을 텍스트로 전환해주는 모델 Amazon Polly - 반대로 텍스트를 음성으로 변환해주는 모델 - 발음 커스터마이징 가능 (Lexicon & SSML) Translate - 언어 번역 기능 제공 Lex & Connect - 문장 이해가 가능한 모델 Amazon Comprehend - 자연어 처리 모델 - 메디컬 버전도 있음 (PHI 같은 소견서 전용이 있음) Amazon SageMaker - ML 모델 생성형 관리 서비스 Amazon Forecast - 예측 서비스 - 제품 가격, 재무 정보 다 .. [AWS] Data Analysis Athena - 서버리스 쿼리 서비스이며 QuickSight와 조합하여 대시보드 만드는 구조로 자주 쓰임 - 성능 향상도 가능하며 열기반과 압축 데이터를 스캔하면 비용 절감에 유리 - 열기반은 컬럼을 의미하는데 보통 Apache Parquet과 ORC 방식이 추천됨 (둘다 데이터 포맷임) - 파티션으로 분할해도 성능 향상에 도움이 됨 - 큰 파일을 쓰는 게 작은 파일 여러개 보다 도움이 됨 - 연합 쿼리를 사용해서 여러 데이터를 조합할 수도 있음 Redshift - 데이터베이스이자 분석엔진 (postgreSQL) - 재밌는 건, OLTP 용도로 쓰이지 않고 OLAP 용도로 쓰이는 거임 - 데이터를 쿼리하기 전에 전부를 불러오기 때문에 아테나 보다 성능이 좋음 - 단일, 다중 AZ 지원 - 클러스터에 데이.. [AWS] Database 각 DB의 차이를 이해하고 구분할 줄 알아야 함 RDS - Managed PostgreSQL / MySQL / Oracle / SQL Server / MariaDB / Custom - Provisioned RDS Instance Size and EBS Volume Type & Size - Auto-scaling capability for Storage - Support for Read Replicas and Multi AZ - Security through IAM, Security Groups, KMS , SSL in transit - Automated Backup with Point in time restore feature (up to 35 days) - Manual DB Snapshot for lo.. [AWS] Serverless Serverless - 서버가 없다는 게 아니라 관리할 필요가 없는 거임 - 저기 솔루션으로 서버들을 대체해서 관리 포인트를 줄이는 것임 Lambda - 함수 호출하면 온디맨드로 실행됨 - AWS 서비스랑 융합하기 쉽고, Cloudwatch 붙이기도 좋음 - 많은 언어를 지원하고 있음 - 람다의 실행과 배포 제한은 아는 게 좋음 (아래 참고) Execution: - Memory allocation: 128 MB – 10GB (1 MB increments) - Maximum execution time: 900 seconds (15 minutes) - Environment variables (4 KB) - Disk capacity in the “function container” (in /tmp): 512 .. 이전 1 2 3 4 5 ··· 12 다음
