💡 질문하기 전에 먼저 확인해보세요! 답변을 기다리는 동안, 아래 항목들을 먼저 확인해보시면 문제가 해결될 수도 있어요. 강의 내용 다시 보기: 혹시 놓친 부분이 없는지 해당 챕터의 강의를 한 번 더 돌려보셨나요? 오타 및 들여쓰기 확인: 파이썬은 특히 들여쓰기에 민감해요. 코드에 오타나 잘못된 들여쓰기는 없는지 꼼꼼히 확인해주세요. 에러 메시지 검색: 빨간색 에러 메시지가 떴다면, 메시지 전체를 복사해서 구글에 그대로 붙여넣기 해보세요. 전 세계 개발자들이 비슷한 문제를 겪고 해결책을 공유해두었을 확률이 높습니다. Q&A 게시판 검색: 혹시 다른 분이 먼저 비슷한 질문을 올렸는지 게시판을 한번 살펴보는 것도 좋은 방법이에요.
kubernetes cluster 설치 - mac 과정 중 3-3) 생성된 vm 실행 후 rocky linux 초기 세팅 과정에서 Install Rocky Linux 메뉴가 나오지 않고 이러한 화면이 나옵니다. 강의 메뉴얼 대로 진행하려면 어떻게 해야할까요? 네트워크 설정까지는 동일하게 진행 했습니다!
남박사님, 새로운 바로 신청했는데 그 전에 문의사항이 있어서 질문드립니다. 이전 n8n 강의도 진짜 재밌게 들었고 그걸 시작으로 저 혼자 쇼츠 자동화 등 이거저거 많이 해보고 있었는데 이번 강의도 너무 기대가 됩니다. 현재 제가 n8n을 DigitalOcean에서 docker로 설치를 하고 도메인도 구매해서 cloudflare 연결해서 사용중이었습니다. 강의 초반에 이런 설정을 하는 내용인 것 같은데 바로 n8n을 이용하는 수업부터 시작해도 될까요? 사실 저도 그냥 LLM에게 질문하고 물어보고 하면서 설정한거라 구체적인 내용이나 이해가 있다고는 할 수 없어서 남박사님 강의 따라 다시 해보는 것이 괜찮을지 궁금하여 글 올려봅니다.
강의에서는 비동기적으로 engine을 만들때, 아래 처럼 engine = create_async_engine( DATABASE_URL, echo=True, future=True, # SQLAlchemy 2.0 # encoding="utf-8" ) 했는데.... poolclass=QueuePool를 사용하여, DB 연결을 풀링하여 재사용하는 것이 도움이 될 듯한데... 강의에서는 언급이 없으셔서, AI에게 물어봤더니... " FastAPI에서 create_async_engine 과 함께 QueuePool 을 사용하는 것은 비동기 데이터베이스 연결을 효율적으로 관리하기 위함 입니다. QueuePool 은 데이터베이스 연결을 풀링하여 재사용함으로써, 매번 새로운 연결을 생성하고 종료하는 오버헤드를 줄여줍니다. 특히 FastAPI와 같이 비동기 요청을 처리하는 환경에서는 여러 연결을 동시에 관리해야 하므로, 풀링은 성능 향상에 큰 도움이 됩니다." 이렇게 답을 주고... from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine from sqlalchemy.pool import QueuePool DATABASE_URL = "your_database_url" # 예: postgresql+asyncpg://user:password@host:port/database engine = create_async_engine( DATABASE_URL, poolclass=QueuePool, pool_size=10, # 풀에 유지할 연결 수 max_overflow=20, # 풀 크기가 초과될 때 허용할 추가 연결 수 pool_recycle=3600, # 초 단위로 연결을 재활용할 시간 (초과 시 재연결) echo=True # SQL 실행 로그 출력 (디버깅용) ) # 이후 엔진을 사용하여 데이터베이스 작업 수행 예시코드로 이렇게 주던데... 실제로, 비동기적으로 engine을 만들때에 AI의 답변처럼 도움이 되나요? 저희 강의의 코드는 아래와 같은 흐름을 타고 있던데... from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base from typing import AsyncGenerator from sqlalchemy.orm import configure_mappers configure_mappers() DATABASE_URL = "sqlite+aiosqlite:///./sql_app.db?charset=utf8" engine = create_async_engine( DATABASE_URL, echo=True, future=True, # SQLAlchemy 2.0 # encoding="utf-8" ) from sqlalchemy.ext.asyncio import async_sessionmaker AsyncSessionLocal = async_sessionmaker( engine, class_=AsyncSession, # add expire_on_commit=False, autocommit=False, autoflush=False ) Base = declarative_base() async def get_db() -> AsyncGenerator[AsyncSession, None]: session: AsyncSession = AsyncSessionLocal() print(f"async def get_db(): Session created: {session}") try: yield session except Exception as e: print(f"Session rollback triggered due to exception: {e}") await session.rollback() raise finally: print(f"async def get_db(): Closing session: {session}") await session.close()
섹션 6.[중급편] 기본 오브젝트 - 인프런 위 강의자료 p.13에서의 내용은 강의에서 설명을 합니다. p.14를 끝으로 강의가 종료되는데요. p.15를 보면 p.13과 매우 비슷한 그림을 갖으나 link부분이 Kubelet에서 WorkerNode로 향하는 화살이 추가로 보입니다. 어떤 것을 설명하시려고 장표를 넣으신 것인지 궁금합니다~
안녕하세요 선생님, 먼저 세심한 실습환경을 안내해주신 덕분에 강의를 재밌게 듣고 있습니다. 감사합니다. 카페에 아래와 같은 글을 남기셨습니다. https://cafe.naver.com/kubeops/503 ▶ Pod만 남기고 Controller(ReplicaSet)만 삭제하는 방법 kubectl delete replicaset replica1 --cascade=orphan * Pod를 직접만들고 Controller에 수동으로 연결했을 때만 동작해요. 그래서 직접 실습을 진행해봤습니다. Pod : 직접생성 ReplicaSet : 직접생성 및 위 Pod와 수동연결 위 순서대로 진행하면 아래와 같은 Pod상황이 만들어집니다. 위 상황에서 delete cascade옵션 명령어를 수행했을 때 두 Pod모두 살아있는 것을 확인했는데요. 카페에 남기신 글은 pod1만 살아남는다고 설명을 하신것 같은데 제가 잘못해석했는지 궁금합니다~
안녕하세요 선생님. 제가 1월부터 5월까지 Spring,Java 벡엔드 과정 교육을 온라인으로 들었습니다. 그 과정에서 AWS 기초를 배우는 과정이 있었는데 5월달에 교육이 끝나면서 탈퇴를 하지 3개월 밖에 안됬는데.. 혹시 이걸 다시 가입해야 되는 걸까요?? 한달 무료 사용해버려서요..
질문 답변을 제공하지만, 강의 비용에는 Q&A는 포함되어 있지 않습니다. 다만 실습이 안되거나, 잘못된 내용의 경우는 알려주시면 가능한 빠르게 조치하겠습니다! [질문 전 답변] 1. 강의에서 다룬 내용과 관련된 질문인가요? [예 | 아니요] 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? [예 | 아니요] 3. 질문 잘하기 법을 읽어보셨나요? [예 | 아니요] (https://www.inflearn.com/blogs/1719) 4. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 5. vagrant up 에서 발생하는 문제는 주로 호스트 시스템(Windows, MacOS)과 연관된 다양한 조건에 의해 발생합니다. 따라서 이를 모두 제가 파악할 수 없어서 해결이 어렵습니다. vagrant up 으로 진행이 어렵다면 제공해 드리는 가상 머신(VM) 이미지를 import해서 진행하시기 바랍니다. ( https://inf.run/Ljaer ) [질문 하기] 안녕하세요 9.3 강의 실습 중, secret 데이터를 edit으로 바꿔서 pod를 다시 올려도 error가 발생하지 않고 정상적으로 생성이 되네요.. 혹시나 해서 secret 파일 자체를 변경해서 다시 올리고 생성해도 문제 없이 생성이 되는데 확인 한번 부탁드리겠습니다.
강의 소개에 안내된 "Docker를 이용해 애플리케이션을 컨테이너화하고, AWS 클라우드 환경에 직접 배포하고 운영" 에 관한 강의는 언제 올라오나요? 어디엔가 답변에 지난 주말에 올라 올 거라는 내용이 있었던 것 같은데.... 아직 업로드가 되지 않아서 문의 남깁니다.
질문 답변을 제공하지만, 강의 비용에는 Q&A는 포함되어 있지 않습니다. 다만 실습이 안되거나, 잘못된 내용의 경우는 알려주시면 가능한 빠르게 조치하겠습니다! [질문 전 답변] 1. 강의에서 다룬 내용과 관련된 질문인가요? [예] 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? [예] 3. 질문 잘하기 법을 읽어보셨나요? [예] ( https://inf.run/DvsRD ) 4. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 5. vagrant up 에서 발생하는 문제는 주로 호스트 시스템(Windows, MacOS)과 연관된 다양한 조건에 의해 발생합니다. 따라서 이를 모두 제가 파악할 수 없어서 해결이 어렵습니다. vagrant up 으로 진행이 어렵다면 제공해 드리는 가상 머신(VM) 이미지를 import해서 진행하시기 바랍니다. ( https://inf.run/Ljaer ) [질문 하기] 컨테이너 기반 GPU워커 노드의 OS swap을 사용하지 않는 설정이 권장되는지요?
