여기서 이런 오류가 떠서 url을 들어가보니까 이런식으로 뜹니다... gpt에게 물어보니 -----지금 무슨 상태냐http://api.ownstory.kr/ → 301로 https로 잘 리다이렉트됨✅ 도메인/DNS/가상호스트 매칭은 정상https://api.ownstory.kr/ → HEAD(= -I)도 500✅ “POST 바디 처리 문제”가 아니라, 요청을 받는 순간 공통으로 500을 내고 있음→ OpenResty/Nginx 레벨 공통 로직(특히 Lua/인증/프록시) 문제 가능성 ↑https://82.208.22.139/ -H "Host: api.ownstory.kr" → TLS handshake 실패이건 이상해 보이지만, 윈도우 curl(schannel) + IP로 SNI 없이 접속할 때 흔히 깨져.즉 이 실패는 “서버가 고장”의 결정적 증거가 아니라, SNI/인증서 설정 때문에 IP 직결이 막힌 케이스로 보는 게 맞아.(도메인으로 접속하면 TLS는 정상인데, IP로 바로 때리면 인증서 선택이 안 맞아서 실패하는 경우가 흔함)결론 한 줄✅API 자체(백엔드) 라우트 문제가 아니라, OpenResty가 전역적으로 500을 내는 상태야.→ 서버 로그 없이는 100% 확정은 못 해도, 원인 범위는 거의 이 두 개로 수렴해:가장 유력OpenResty 설정/스크립트(Lua)에서 런타임 에러(예: access_by_lua에서 인증 토큰 체크하다 nil 참조, 파일 경로 오류, env 누락 등)리버스프록시 업스트림 설정이 잘못되어 OpenResty가 내부적으로 500 처리(보통은 502가 많지만, Lua/커스텀 에러 핸들링이 있으면 500으로 뿜기도 함)이렇게 이야기를 해주는데... 지금 무슨 상태냐http://api.ownstory.kr/ → 301로 https로 잘 리다이렉트됨✅ 도메인/DNS/가상호스트 매칭은 정상https://api.ownstory.kr/ → HEAD(= -I)도 500✅ “POST 바디 처리 문제”가 아니라, 요청을 받는 순간 공통으로 500을 내고 있음→ OpenResty/Nginx 레벨 공통 로직(특히 Lua/인증/프록시) 문제 가능성 ↑https://82.208.22.139/ -H "Host: api.ownstory.kr" → TLS handshake 실패이건 이상해 보이지만, 윈도우 curl(schannel) + IP로 SNI 없이 접속할 때 흔히 깨져.즉 이 실패는 “서버가 고장”의 결정적 증거가 아니라, SNI/인증서 설정 때문에 IP 직결이 막힌 케이스로 보는 게 맞아.(도메인으로 접속하면 TLS는 정상인데, IP로 바로 때리면 인증서 선택이 안 맞아서 실패하는 경우가 흔함)결론 한 줄✅API 자체(백엔드) 라우트 문제가 아니라, OpenResty가 전역적으로 500을 내는 상태야.→ 서버 로그 없이는 100% 확정은 못 해도, 원인 범위는 거의 이 두 개로 수렴해:가장 유력OpenResty 설정/스크립트(Lua)에서 런타임 에러(예: access_by_lua에서 인증 토큰 체크하다 nil 참조, 파일 경로 오류, env 누락 등)리버스프록시 업스트림 설정이 잘못되어 OpenResty가 내부적으로 500 처리(보통은 502가 많지만, Lua/커스텀 에러 핸들링이 있으면 500으로 뿜기도 함) 이렇게 얘기하는데 어떻게 해결해야되는건지 모르겠습니다 ㅠㅠ

워드프레스 접속하면 아래와 같은 문구가 상단에 뜹니다Deprecated: 함수 WP_Dependencies->add_data()이(가) 6.9.0 버전 이후로 폐기예정인 인수로 호출됐습니다. IE 조건부 주석은 지원되는 모든 브라우저에서 무시됩니다. in /var/www/html/wp-includes/functions.php on line 6131이건 어떻게 해야 하나요?

아니면 MySQL을 사용할 때 도커와 RDS를 조합해서 사용할 수도 있나요? 현업에서 어떤 식으로 사용하는지 궁금합니다.

보시는 것처럼 아웃풋이 나왔는데 마지막에 끝마무리가 안난 상태에서 잘려서 나오는데. 글자수 제한이 있나요? 참고로 클로드로 진행한 결과구요.제미나이 2.5pro로 하니까 아웃풋이 아예 아무것도 안나오네요.

 dynamicDagfrom datetime import datetime, timedelta from airflow import DAG from airflow.operators.python import PythonOperator from db_utils import execute_query import logging def log_task_start(message): logging.info(f"[START] {message}") def log_task_end(message): logging.info(f"[END] {message}") # 분석할 주식 종목 리스트 (설정으로 관리) STOCK_SYMBOLS = ['AAPL','GOOGL','MSFT','AMZN','TSLA'] default_args = { 'owner': 'data-team', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime(2024, 1, 1), 'email_on_failure': False, 'email_on_retry': False, 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), } def analyze_stock_data(symbol, **context): """주식 종목에 대해서, 최근 30일간의 주식 데이터를 분석""" log_task_start(f"주식 분석 - {symbol}") query = """ SELECT symbol, AVG(price) as avg_price, MAX(price) as max_price, MIN(price) as min_price, SUM(volume) as total_volume, COUNT(*) as trading_days FROM stock_prices WHERE symbol = %s AND trade_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY) GROUP BY symbol """ result = execute_query(query, [symbol]) if result: data = result[0] print(f"{symbol} 분석 결과:") print(f" 평균 가격: ${data[1]:.2f}") print(f" 최고 가격: ${data[2]:.2f}") print(f" 최저 가격: ${data[3]:.2f}") print(f" 총 거래량: {data[4]:,}") print(f" 거래일수: {data[5]}일") log_task_end(f"주식 분석 - {symbol}") return result def create_stock_dag(symbol): """개별 주식에 대한 DAG 생성 함수""" dag_id = f'stock_analysis_{symbol.lower()}' dag = DAG( dag_id, default_args=default_args, description=f'{symbol} 주식 데이터 분석 DAG', schedule='@daily', catchup=False, tags=['dynamic', 'stock', 'analysis', symbol] ) # 데이터 품질 체크 태스크 def check_data_quality(**context): query = """ SELECT COUNT(*) as count FROM stock_prices WHERE symbol = %s AND trade_date = CURDATE() - INTERVAL 1 DAY """ result = execute_query(query, [symbol]) logging.info(f"{symbol} 데이터 품질 체크: {result[0][0] if result else 0}") return result data_quality_check = PythonOperator( task_id=f'check_data_quality_{symbol.lower()}', python_callable=check_data_quality, dag=dag ) # 주식 분석 태스크 analyze_task = PythonOperator( task_id=f'analyze_{symbol.lower()}', python_callable=analyze_stock_data, op_kwargs={'symbol': symbol}, dag=dag ) # 결과 저장 태스크 def save_results(**context): query = """ INSERT INTO daily_stats (symbol, summary_date, avg_price, total_volume, trade_count) SELECT %s, CURDATE() - INTERVAL 1 DAY, AVG(price), SUM(volume), COUNT(*) FROM stock_prices WHERE symbol = %s AND trade_date = CURDATE() - INTERVAL 1 DAY ON DUPLICATE KEY UPDATE avg_price = VALUES(avg_price), total_volume = VALUES(total_volume), trade_count = VALUES(trade_count) """ result = execute_query(query, [symbol, symbol]) logging.info(f"{symbol} 분석 결과 저장 완료") return result save_results = PythonOperator( task_id=f'save_analysis_{symbol.lower()}', python_callable=save_results, dag=dag ) # 태스크 의존성 설정 data_quality_check >> analyze_task >> save_results return dag # Dynamic DAG 생성 # 각 주식 종목에 대해 별도의 DAG 생성 for symbol in STOCK_SYMBOLS: dag_id = f'stock_analysis_{symbol.lower()}' globals()[dag_id] = create_stock_dag(symbol)CrossDag (트리거 센서)from datetime import datetime, timedelta from airflow import DAG, Dataset from airflow.operators.python import PythonOperator from airflow.operators.trigger_dagrun import TriggerDagRunOperator from airflow.sensors.external_task import ExternalTaskSensor from db_utils import execute_query import logging #기본 설정 default_args = { 'owner': 'data-team', 'start_date': datetime(2024, 1, 1), 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=2), } # ======================================================== # TriggerDagRunOperator # ======================================================== def process_data(**context): """간단한 데이터 처리""" logging.info("데이터 처리 시작") query = "SELECT COUNT(*) FROM stock_prices" result = execute_query(query) count = result[0][0] if result else 0 logging.info(f"처리된 레코드 수 : ${count}") return {"record_count": count} trigger_dag = DAG( 'trigger_example_dag', default_args=default_args, description='TriggerDagRunOperator 예제', schedule='@daily', catchup=False, tags=['cross-dag', 'trigger'] ) process_task = PythonOperator( task_id='process_data', python_callable=process_data, dag=trigger_dag ) #다른 DAG를 트리거 (가장 기본적인 사용법) trigger_next_dag = TriggerDagRunOperator( task_id='trigger_sensor_dag', trigger_dag_id='sensor_example_dag', wait_for_completion=False, # 완료를 기다리지 않음 dag=trigger_dag ) process_task >> trigger_next_dag # ======================================================== # ExternalTaskSensor # ======================================================== # 두 번째 DAG: 외부 태스크 대기 def analyze_triggered_data(**context): """트리거된 후 분석 작업""" logging.info("외부 태스크 완료 후 분석 시작") # 간단한분석로직 analysis_result = {"status": "completed", "timestamp": str(datetime.now())} logging.info(f"분석 완료: {analysis_result}") return analysis_result sensor_dag = DAG( 'sensor_example_dag', default_args=default_args, description='ExternalTaskSensor 예제', schedule=None, # 트리거로만 실행됨 catchup=False, tags=['cross-dag', 'sensor'] ) # 외부 DAG의 태스크 완료를 기다림 def get_most_recent_dag_run(dt): """가장 최근의 DAG 실행을 찾는 함수""" from airflow.models import DagRun from airflow.utils.session import provide_session @provide_session def get_recent_run(session=None): recent_run = session.query(DagRun).filter( DagRun.dag_id == 'trigger_example_dag', DagRun.state == 'success' ).order_by(DagRun.execution_date.desc()).first() if recent_run: return recent_run.execution_date return dt return get_recent_run() wait_for_external_task = ExternalTaskSensor( task_id='wait_for_process_data', external_dag_id='trigger_example_dag', # 기다릴 DAG external_task_id='process_data', # 기다릴 태스크 execution_date_fn=get_most_recent_dag_run, #최근성공한 실행 DAG timeout=60, # 1분 타임아웃 poke_interval=5, # 5초마다 확인 allowed_states=['success'], #성공 상태만 기다림 dag=sensor_dag ) analyze_task = PythonOperator( task_id='analyze_triggered_data', python_callable=analyze_triggered_data, dag=sensor_dag ) wait_for_external_task >> analyze_task # ======================================================== # Dataset Denpendencies # ======================================================== # Dataset 정의 (Dataset Dependencies 용) market_data_dataset = Dataset("market_data") analysis_dataset = Dataset("analysis_result") def create_market_data(**context): """마켓 데이터를 생성하고 Dataset을 업데이트""" logging.info("마켓 데이터 생성 시작") # 실제 데이터 생성 로직 query = """ SELECT symbol, AVG(price) as avg_price FROM stock_prices WHERE trade_date = CURDATE() - INTERVAL 1 DAY GROUP BY symbol LIMIT 3 """ result = execute_query(query) market_data = [] if result: for row in result: market_data.append({"symbol": row[0], "avg_price": float(row[1])}) logging.info(f"생성된 마켓 데이터: {market_data}") return market_data dataset_producer_dag = DAG( 'dataset_producer_dag', default_args=default_args, description='Dataset Dependencies - 생산자', schedule='@daily', catchup=False, tags=['cross-dag', 'dataset', 'producer'] ) create_data_task = PythonOperator( task_id='create_market_data', python_callable=create_market_data, outlets=[market_data_dataset], # Dataset 업데이트 알림 dag=dataset_producer_dag ) # Consumer def consume_market_data(**context): """생성된 마켓 데이터를 소비하여 분석""" logging.info("마켓 데이터 소비 및 분석 시작") # Dataset이 업데이트되면 자동으로 실행됨 query = "SELECT COUNT(DISTINCT symbol) FROM stock_prices" result = execute_query(query) symbol_count = result[0][0] if result else 0 analysis = { "total_symbols": symbol_count, "analysis_time": str(datetime.now()), "status": "Dataset 기반 분석 완료" } logging.info(f"Dataset 기반 분석 결과: {analysis}") return analysis def generate_final_report(**context): """최종 리포트 생성""" logging.info("최종 리포트 생성") ti = context['ti'] analysis = ti.xcom_pull(task_ids='consume_market_data') report = f"Dataset 기반 리포트: {analysis.get('total_symbols', 0)}개 심볼 분석 완료" logging.info(report) return report dataset_consumer_dag = DAG( 'dataset_consumer_dag', default_args=default_args, description='Dataset Dependencies - 소비자', schedule=[market_data_dataset], # Dataset이 업데이트되면 실행 catchup=False, tags=['cross-dag', 'dataset', 'consumer'] ) consume_task = PythonOperator( task_id='consume_market_data', python_callable=consume_market_data, outlets=[analysis_dataset], # 다음 Dataset 업데이트 dag=dataset_consumer_dag ) report_task = PythonOperator( task_id='generate_final_report', python_callable=generate_final_report, dag=dataset_consumer_dag ) consume_task >> report_task  

클러스터링 에이전트까지 진행을 했는데요. 익스큐트 시키면 클러스터링에서 멈추지 않고 계속 돌아가네요. 하도 오래동안 돌아가서 멈췄더니 저렇게 숫자가 보이구요. 혹시나해서 다시 진행해봐도 또 계속 클러스터링에서 돌아갑니다. 뭐가 문제일까요?

'[보충 자료] Windows에서 lsof, kill, sudo 명령어가 작동하지 않을 때 대처 방법'여기서 관리자 권한으로 실행 부분 이미지가 저렇게 보입니다.

도메인에서 선생님 따라서 분명히 등록하고UI가 바뀐 프록시를 접속해서 해보면 오류가 납니다 ㅠㅠ root를 빼고 도메인만 넣어도 오류가 나는데 왜이런걸까요...

박사님. 워드프레스 발행이 어느정도 구현이 되고 있는데요. 모바일로 확인하면, 블로그 본문은 모바일에 맞게 잘 보이나, 블로그 첫 화면은 수정을 해야할거 같은데, 어떻게 하면 될까요? 지피티에 물어보면서 이래저래 수정하는데, 잘 안되네요 ㅠ  

박사님! 이것 저것 해보다가'사이트/wp-sitemap.xml' 은 '페이지를 찾을 수 없음'으로 뜨지만'사이트/sitemap.xml' 은 사이트맵으로 제출되서 이렇게 쓰려고 하는데요.주소창에 https://사이트/sitemap.xml 이렇게 입력하면,이렇게 보입니다. 스타일 시트 연결이 안된거라고 나오는데, 이대로 사용해도 될까요?  

안녕하세요. grafana 수강자 입니다. posgresSQL 설치시 에러 내용 입니다. .' Error response from daemon: ports are not available: exposing port TCP 0.0.0.0:5432 -> 127.0.0.1:0: listen tcp 0.0.0.0:5432: bind: address already in use ''port 번호를 변경하면 실행이 안돼는것 같습니다. 어떻게 해야 할까요?

6강 8분 50초쯤 새로만들기 -> 텍스트파일을 누르면 선생님은 ~~.txt로 나오는데 저는 그냥 제목이 '새 텍스트 문서'로 나오거든요. 그래서 제목에 yml을 넣어도 txt 파일 그대로라서 X sever에서 코딩을 넣어도 인식을 못합니다ㅠㅠ 어떻게 해야될까요?

18강 이미지 주소 오류로 넣으면 파일을 찾을수없습니다라고 나옵니다..

안녕하세요.18강 수업자료에 프롬프트가 제공된다고 하셨는데 찾지를 못하겠네요. 수업자료 중 어느 파일을 참조해야 할까요? 감사합니다.

 이렇게 나오는데, 어떤 방식으로 해결할 수 있을까요? 문과생은 너무 힘드네요...

구글에 색인이 잘 되다가 갑자기 안됩니다.강사님의 blogagent.kr 도 글 수에 비해서 색인 숫자가 많이 부족한데 이유가 뭘까요?

설정을 똑같이 했는데 강의에서는 url, sizl 등 여러가지가 나오는데 저는 저렇게만 나오는데 잘못된걸까요..?

안녕하세요, 윈도우 환경에서 작업중입니다.다름이 아니라 Gradle을 IDEA로 변경하면 Build 시에 Error가 떠서 AI에게 물어보니 Gradle로 변경하라 하여 변경하니 되는데 이렇게 작업해도 상관 없는 부분일까요? 오류메세지:Kotlin: [Internal Error] java.lang.NoClassDefFoundError: org/jetbrains/kotlin/com/intellij/psi/PsiElement at org.jetbrains.kotlin.noarg.fir.KtErrorsNoArg.<clinit>(KtErrorsNoArg.kt:32) at org.jetbrains.kotlin.noarg.fir.FirNoArgExtensionRegistrar.configurePlugin(FirNoArgExtensionRegistrar.kt:15) at org.jetbrains.kotlin.fir.extensions.FirExtensionRegistrar.configuredExtensionFactories_delegate$lambda$0(FirExtensionRegistrar.kt:294) at kotlin.SynchronizedLazyImpl.getValue(LazyJVM.kt:86) at org.jetbrains.kotlin.fir.extensions.FirExtensionRegistrar.getConfiguredExtensionFactories(FirExtensionRegistrar.kt:291) at org.jetbrains.kotlin.fir.extensions.FirExtensionRegistrar.configure(FirExtensionRegistrar.kt:270) at org.jetbrains.kotlin.fir.session.FirAbstractSessionFactory.createSharedLibrarySession(FirAbstractSessionFactory.kt:107) at org.jetbrains.kotlin.fir.session.FirJvmSessionFactory.createSharedLibrarySession(FirJvmSessionFactory.kt:53) at org.jetbrains.kotlin.cli.pipeline.jvm.JvmFrontendPipelinePhase.prepareJvmSessions$lambda$0(JvmFrontendPipelinePhase.kt:326) at org.jetbrains.kotlin.cli.common.SessionConstructionUtils.prepareSessions(FirSessionConstructionUtils.kt:324) at org.jetbrains.kotlin.cli.pipeline.jvm.JvmFrontendPipelinePhase.prepareJvmSessions(JvmFrontendPipelinePhase.kt:322) at org.jetbrains.kotlin.cli.pipeline.jvm.JvmFrontendPipelinePhase.executePhase(JvmFrontendPipelinePhase.kt:137) at org.jetbrains.kotlin.cli.pipeline.jvm.JvmFrontendPipelinePhase.executePhase(JvmFrontendPipelinePhase.kt:47) at org.jetbrains.kotlin.cli.pipeline.PipelinePhase.phaseBody(PipelinePhase.kt:68) at org.jetbrains.kotlin.cli.pipeline.PipelinePhase.phaseBody(PipelinePhase.kt:58) at org.jetbrains.kotlin.config.phaser.NamedCompilerPhase.invoke(CompilerPhase.kt:102) at org.jetbrains.kotlin.backend.common.phaser.CompositePhase.invoke(PhaseBuilders.kt:22) at org.jetbrains.kotlin.config.phaser.CompilerPhaseKt.invokeToplevel(CompilerPhase.kt:53) at org.jetbrains.kotlin.cli.pipeline.AbstractCliPipeline.runPhasedPipeline(AbstractCliPipeline.kt:109) at org.jetbrains.kotlin.cli.pipeline.AbstractCliPipeline.execute(AbstractCliPipeline.kt:68) at org.jetbrains.kotlin.cli.jvm.K2JVMCompiler.doExecutePhased(K2JVMCompiler.kt:79) at org.jetbrains.kotlin.cli.jvm.K2JVMCompiler.doExecutePhased(K2JVMCompiler.kt:45) at org.jetbrains.kotlin.cli.common.CLICompiler.execImpl(CLICompiler.kt:90) at org.jetbrains.kotlin.cli.common.CLICompiler.exec(CLICompiler.kt:352) at org.jetbrains.kotlin.daemon.CompileServiceImpl.compile(CompileServiceImpl.kt:1617) at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:77) at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:569) at java.rmi/sun.rmi.server.UnicastServerRef.dispatch(UnicastServerRef.java:360) at java.rmi/sun.rmi.transport.Transport$1.run(Transport.java:200) at java.rmi/sun.rmi.transport.Transport$1.run(Transport.java:197) at java.base/java.security.AccessController.doPrivileged(AccessController.java:712) at java.rmi/sun.rmi.transport.Transport.serviceCall(Transport.java:196) at java.rmi/sun.rmi.transport.tcp.TCPTransport.handleMessages(TCPTransport.java:587) at java.rmi/sun.rmi.transport.tcp.TCPTransport$ConnectionHandler.run0(TCPTransport.java:828) at java.rmi/sun.rmi.transport.tcp.TCPTransport$ConnectionHandler.lambda$run$0(TCPTransport.java:705) at java.base/java.security.AccessController.doPrivileged(AccessController.java:399) at java.rmi/sun.rmi.transport.tcp.TCPTransport$ConnectionHandler.run(TCPTransport.java:704) at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1136) at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:635) at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:840)Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.jetbrains.kotlin.com.intellij.psi.PsiElement at java.base/java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:445) at java.base/java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:592) at java.base/java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:525) ... 42 more 

계속 인증서 문제로 워드프레스가 Data Base에 접속이 되지않는다고 로그인 창도 안뜨네요,,,하루 종일 Perplexity 와 싸움하며 수정해보려 했지만 DB에서 SSL을 강제로 비활성화를 하는 환경변수를 주어도 계속 아래와 같은 에러메세지만 보내서 접속을 할 수 없습니다. ERROR 2026 (HY000): TLS/SSL error: SSL is required, but the server does not support it 도와 주세요 ㅠㅠ

사진에서 보여드린것 처럼 디플로이먼트를 생성하면 해당 에러가 나오고 삭제도 안되고있습니다ㅠㅠ 도와주세요