안녕하세요 강사님 좋은 강의 잘 듣고 있습니다 이번 강의를 우분투 환경에서 진행해와서 도커 설치를 이미 했던 것처럼 공식 문서를 통해 다음과 같이 명령어를 작성하려고 했습니다. sudo apt-get update sudo apt-get install ca-certificates curl sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc echo \ "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(. /etc/os-release && echo "${UBUNTU_CODENAME:-$VERSION_CODENAME}") stable" | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null sudo apt-get update sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin 하지만 강의를 따라오다보니 강사님께서 입력하신 명령어가 많이 달라 궁금한 부분이 생겼습니다 sudo apt-get update && \ sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common && \ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - && \ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88 && \ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" && \ sudo apt-get update && \ sudo apt-get install -y docker-ce && \ sudo usermod -aG docker ubuntu && \ newgrp docker && \ sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/2.27.1/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose && \ sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose && \ sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose 명령어를 천천히 살펴보다가 몇 가지 궁금한 게 생겨서 질문드립니다 공식 문서로 할때는 -o로 직접 저장을 했는데 강사님이 써주신 방식이 어떤 방식의 이점이 있는지, 실제로 업무에서 사용할 땐 아래 방식으로 써야하는지 궁금합니다 sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - && \ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88 && 공식 문서 명령어를 사용할 때에는 compose나 docker ce 등을 간단하게 한번에 설치했습니다. 강사님 명령어를 살펴보니 다른 방식으로 github에서 받아오시는것 같고 추가적인 명령어도 더 들어가는데 어떤 장점 때문에 이 방식을 쓰시는지 궁금합니다 감사합니다
안녕하세요 토비님 언제나 헥사고날 아키텍처는 무엇이고 이걸 적용한다는 것이 왜 좋고 왜 필요하다는 것인지 궁금했습니다. 이번 강의를 통해서 대략적인 흐름 어떻게 적용할 것인지 어떤 방향으로 작업 해야 하는지 살짝 이해할 수 있었습니다 조금 더 이해도를 높이고 싶은데.. 혹시 토비님께서 추천하시는 서적이 있으실까요??
윈11에 docker desktop과 wsl 을 연동하여 쓰고 있습니다. 리눅스 명령어가 더 익숙해서.. 수업 내용대로 다 잘 따라했습니다. deployment, service, pod 모두 정상적으로 작동이 됩니다. 하지만 localhost:30000으로 접속시 연결 거부가 뜨고, kubectl port-forward service/spring-service 30000:8080 으로 직접적으로 포트 포워딩을 해준 후에야 localhost:30000이 접속이 됩니다. 어떻게 해야 포트 포워딩 작업 없이 바로 서비스에 접근 가능할까요..? 뭘 설정해야 하는지 모르겠습니다
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 안녕하세요, 깜팅이입니다. 이해가 된 것 같은데 애매하게 안 된 거 같아서 질문 올립니다. 양방향 연관 관계를 설정할 때 한쪽에 mappedBy를 지정해서 '연관 관계의 주인'을 정해야 하는데 이게 단순히 JPA가 외래 키를 관리할 객체를 하나만 정하기 위해서인지 아니면 성능이나 SQL 실행 방식에도 실제로 영향을 주는 건지 궁금합니다.
체험환경 작업형3의 3번 소문제에 ' 독립표본 t-검정을 수행하고 p-값을 구하여라 .' 라고 되어있으므로, a) ' stats.ttest_ind '를 사용하는 것을 이해하였고, b) 소문제 1~2번의 문제 흐름상 '등분산성을 가진다.'라고 가정되어 ' equal_var=True '(dafault 값이지만)를 입력하신 것도 이해하였습니다. 궁금한 점은, 제가 문제 풀이 후에, 궁금해서 아래와 같이 shapiro 정규성 검정 과 levene 등분산성 검정 을 해보았는데, shapiro 정규성 검정에서 정상 그룹 데이터가 정규성을 따르지 않는 결과가 나왔습니다. 그렇다면 원래는 비모수 검정(만위트니유) 를 해야한다고 생각되는데, 그냥 문제에서 요구한 대로 ttest_ind를 사용해서 푸는 게 맞는건지 헷갈립니다. [실행했던 코드] a = df.loc[df['Classification'] == 1]['log'] b = df.loc[df['Classification'] == 2]['log'] print(stats.shapiro(a)) print(stats.shapiro(b)) print(stats.levene(a,b)) print(stats.ttest_ind(a, b)) [출력 값] ShapiroResult(statistic=np.float64(0.9521376332731428), pvalue=np.float64( 0.03589547584091299 )) ShapiroResult(statistic=np.float64(0.9801637075675661), pvalue=np.float64(0.3916017054819772)) LeveneResult(statistic=np.float64(1.8175868256604175), pvalue=np.float64(0.18027345425360713)) TtestResult(statistic=np.float64(-3.0286077921788532), pvalue=np.float64(0.003039226943143319), df=np.float64(114.0))
[질문 내용] 안녕하세요 영한님 자바 강의로 프로그래밍 입문을 하게되어 처음 질문 드립니다. 배우다보면 자바의 다양한 기본 클래스랑 메서드가 있는것 같은데 이를 작성하는 방법을 일일이 외워야할까요? 아니면 일종의 도구처럼 추상적으로 이해하고 필요할때 복붙해서 쓰는 정도로 넘어가면 될까요?
현재 자바로 코딩테스트 준비 중인데, 속도나 문법 난이도 때문에 파이썬으로 바꿔볼까 고민 중입니다. 이미 자바 문법은 어느 정도 익숙하지만 문제 풀이 속도가 느리고 구현이 복잡하게 느껴져요. 언어를 파이썬으로 바꾸는 게 현실적으로 도움이 될까요, 아니면 자바를 계속 잡고 가는 게 나을까요?
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 올바르게 작성한 것 같은데 등록 버튼 클릭 시 홈으로 돌아오는 것도, sysout 내용이 콘솔에도 찍히지 않습니다 ㅜㅜ
안녕하세요 김현진 선생님 강의 잘 듣고 있습니다. 아래의 퀴즈를 풀다가 궁금한 점이 생겨서 질문을 남깁니다. 스케줄러의 DAG 파일 파싱 부하를 줄이기 위해 권장되는 코드 작성 방법은 무엇일까요? --> 라이브러리 import 문을 Python callable 함수 내부로 옮긴다. 위 설명을 이해하기 위해서 상황을 가정해보았는데요, python callable 함수 외부에 선언된 API 호출문이 있는 경우를 피해야하고, 만약 그렇게 되면 스케쥴러가 DAG을 파싱할 때마다 실행되는 상황이 되는 것이 맞을까요?
게시글 조회 기능을 확장하려고 할 때 댓글을 조회하는 방향에 대해 고민이 있어서 질문 남깁니다. 게시글 하나를 보는 페이지로 사용자가 이동해서, 게시글의 내용과 댓글들까지 이동한 페이지에서 그려야 할 때 게시글 정보와 해당 게시글의 모든 댓글을 가져오는 기능을 신규로 추가하려고 합니다. 해당 기능의 구현에 대해 2 가지 방향을 고민해봤습니다. 게시글처럼 댓글까지 캐싱하는 방법 Hot data 로 캐싱된 게시글들의 댓글들을 캐싱하는 것을 고민했을 때, 댓글은 게시글보다 훨씬 많은 양이기 때문에 캐싱에 대한 비용이 너무 커지는 것에 부담이 생기는 문제가 있다고 생각합니다. 댓글에 대한 조회는 매번 댓글 서비스에서 조회하는 방법 실시간으로 게시물의 댓글을 계속 조회한다면, 조회 서비스에 읽기 부하가 크게 걸릴 것으로 생각합니다. 두 방식 다 장단점이 있다고 생각하는데, 강사님께선 어떤 방식으로 게시글 + 댓글 조회 기능을 구현하실지 의견이 궁금합니다!
안녕하세요, 이중화 DB 구성 파트 강의를 들으면서 실습을 진행하던 중 bitnami/postgresql-repmgr:15 이미지가 없어서 아래 이미지처럼 오류가 발생 중입니다. 찾아보니 해당 이미지가 "더 이상 무료로 제공되지 않는다.", "Helm 차트에서 postgresql-ha를 설치해야 한다." 라고 나오더라구요. 혹시 이를 대체할 이미지는 어떤 걸로 변경할 수 있는지 궁금합니다!
해당 강의를 수강하기 전에 사전 학습으로 준비하면 좋은 내용들(MySQL, Redis, Kafka, 시스템 설계 등)에 대해 추천해주실 만한 책이나 강의가 있을까요? 저에게는 이 강의가 다소 어렵게 느껴져서, 관련 내용을 따로 공부한 후 다시 수강하고 싶습니다. 혹시 강의 내용과 연관되어 쿠케님께서 좋다고 느끼셨던 자료나 도움이 되었던 책, 강의 등이 있다면 공유 부탁드립니다!
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 자바 Stream을 사용하는 방식과 일반적인 for 반복문을 이용하는 방식이 효율성 측면에서도 차이가 있는지 궁금합니다. 좋은 강의 감사합니다!
안녕하세요. 강사님 강의내용에 덕분에 많은 도움을 얻고 있습니다. 질문1. 강의수강중 오타가 아닌가 확인이 필요하여 질문드립니다. 강의 service-headless,endpoint, externalName 편의 9:40 쯤에 EndPoint내에 주소가 172.217.161.68(80) 으로 표현됐습니다. Github의 주소는 185.199.110.153(80) 으로 그림이 표현됐는데 둘을 일치시키도록 교안을 수정해야되는지 궁금합니다. 질문2. Pod Network는 20.96.0.0/12 으로 소개를 해주셨습니다. 실제 vagrant 소스에는 12가 아닌 16으로 되있고요. 이 주소형식은 공인IP형식으로 보이는데 사설IP형식을 따르는 ServiceNetwork 10.96.0.0/12 와 달리 공인IP형식인 이유가 궁금합니다.
