https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/mounting-ecs.html " Mounting FSx for Lustre on an AWS Fargate launch type isn't supported. " 라고 나와있는데, 기술적으로 불가능 하다면 그나마 나은 C의 EFS를 선택하는건 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.
for log in dmesg secure messages; \ do \ echo ">>>>> Node1: /var/log/$log <<<<<"; \ ssh ec2-user@$N1 sudo tail /var/log/$log; \ echo; done 노드 1에 dmesg, secure, messages 로그 확인하는 명령어가 이렇게 나와서 확인해보니 로 되어있네요 즉 노드 로그가 있는 경로 중에 /var/log/dmesg 만 있고 /var/log/secure,messages 가 존재 하지 않는 상황인데 심지어 그나마 있는 경로인 /var/log/dmesg 안에도 로그가 없기에 fluentbit 도 클라우드 와치로 로그를 안보내는 모습입니다 실제로도 확인해보니 역시나 로그그룹도 host 태그는 만들어 지지 않는 모습입니다 . ........... 결론적으로 fluentbit는 여전히 기본값으로 해당 경로에서 로그 가져와서 보내는걸 처리하고있는데 정작 ec2는 버전 문제인지 더 이상 지원 하지 않는지는 모르겠는데 해당 경로를 기본값으로 사용하지않네요 원할한 실습을 위해 확인 부탁드립니다 .
강의 잘 듣고 있습니다. 무료 DNS를 사용해서 도메인을 연결했습니다! 레코드 유형이 A가 아닌 CNAME으로 연결 했습니다. ELB는 고정 IP가 없어서 CNAME으로 연결해야 하드라구여 이 과정중에 궁금증 생겼는데 DNS 설명하는 과정에서 브라우저(사용자가) 도메인을 가지고 DNS에게 IP주소 을 달라고 요청을 하면 DNS가 그 도메인 주소에 IP를 반환한다고 하셨는데 DNS에서는 ELB의 IP 주소를 반환하는건가요? 아니면 ELB 도메인 이름을 반환하는지 뭘 반환하는지 궁금합니다!
퍼블릭 서브넷 : Bastion host (외부 접속용) 프라이빗 서브넷 : 실제 EC2 애플리케이션 서버 목표 : GitHub Actions + Docker를 사용해 프라이빗 EC2에 배포 제가 찾은 방법은 첫번째로 GitHub Actions에서 Bastion host로 먼저 SSH 접속 Bastion에서 프라이빗 EC2로 SSH 중계 내부 EC2에서 Docker pull & deploy 방식인데요 이 방식으로 하려면 bastion host 보안 그룹 인바운드 규칙을 모든 IP 허용을 해야해서 이게 맞나 싶습니다. 그리고 다른 방법은 github self-hosted runner를 쓰는 건데요. 아직 잘 모르는 영역이라 해보기 전에 질문 올립니다. 제가 말한 방법 이외에 또 다른 방법이 있는지 궁금하기도 해서 도와주시면 감사하겟습니다
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
ydata_profiling 버전 확인 시 'v4.17.0' 입니다. 이슈 해결을 위해 노력해보았으나 너무 어려워 확인 부탁드립니다. 버전 충돌 문제인 지 어렵네요.. 처음에 Overview 화면은 잘 나오나 뒤에 Correlations 등 클릭하면 다시 미니 주피터랩 화면으로 나타납니다. html로 저장하여 확인 시에는 전부 다 잘 확인되는데 notebook 화면에서 확인이 안됩니다. notebook화면에서 확인할 수 있는 방법 알려주시면 감사하겠습니다. conda 명령어로도 실행해보았으나 동일한 이슈가 발생합니다. conda install -c conda-forge ydata-profiling import numpy as np import pandas as pd from ydata_profiling import ProfileReport df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) profile = ProfileReport(df, title="YData Profiling Report") profile
안녕하세요 한기용 지식공유자님. 37. 앞서 Airflow 예제를 개선해보자 (v4) - 실습 강의에서 데이터의 벌크 업로드를 위해 dag의 insert into 코드를 copy into로 변경했습니다. 그러나 이 경우 기존에 한 줄씩 insert into 하던 방식보다 더 느린 결과가 나옵니다(insert into의 경우 2분, copy into의 경우 3분) 개인적으로는 제 컴퓨터의 IO 연산이 좋지 않고, 데이터의 양이 크지 않아서 오버헤드가 더 크기 때문인 것으로 예상하고 있는데, 지식공유자님의 의견도 알고 싶습니다 🙂
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
from firecrawl import Firecrawl firecrawl.search(query, limit=5, integration="crewai") ... TypeError: search() got an unexpected keyword argument 'integration' 환경 패키지: firecrawl-py 3.4.0 문서 관련 Firecrawl Python SDK 페이지에 search() 파라미터 목록이 나와 있으나 integration 항목은 보이지 않습니다. docs.firecrawl.dev Search API 레퍼런스/가이드에도 query , limit , sources , location , timeout 등은 보이나 integration 은 확인하지 못했습니다. 사실 어떻게 연동하는지에 대한 초점이 맞춰져 있어서 작성을 망설였는데, 학습하다 보니 궁금해서 작성하게 되었어요. integration 없이 호출해도 괜찮은지 확인 부탁드려요.