영상의 10분 38초 기준으로 Postman을 사용했을 때 결과가 다르게 나옵니다. 처음에는 "Error: connect ECONNREFUSED IPv4:8080" 라는 에러가 반복적으로 발생했습니다. 혹시 제가 뭔가 놓쳤나 싶어 인스턴스를 새로 만들어 시도해보고, 이전 섹션부터 다시 꼼꼼히 확인도 했습니다. 또, 중간에 인스턴스가 끊기는 문제가 있어 micro에서 small로 업그레이드까지 해보았는데요. 여러 방법을 시도했음에도 불구하고 지금은 500 Internal Server Error 만 발생하고 있어 해결책이 떠오르지 않아 질문을 남깁니다.
안녕하세요. 강사님. 강의를 보고 개인 웹사이트를 만들었는데요. https://mirihomepage.com/ 로그인이 안됩니다;;; superuser도 있고, 카테고리/google 사이트 등록까지 분명 다 했는데, https인증 받고, 도메인 연결하고 그러는 사이에 뭔가 달라진건가싶습니다...
잘 따라가고 있는데요, Clustering Agent에서 GPT - 4.1mini나 GPT-5mini 등 여러 모델로 바꿔가면서 해보고 있는데 Rate Limit에 자꾸 걸립니다. 혹은 그게 아니라 프론티어 모델(GPT-5 등)을 쓰면 너무 오래 걸려서 Time out이 되기도 하고요 ㅠ 그나마 Gemini Flash 2.5 정도가 결과값을 주는데 해결책이 없을까요..?!!
안녕하세요 ! Nginx Proxy Manager Custom Location 등록 후 오히려 접속이 안되네요 혹시나 해서 Custom Location 등록 한걸 Delete하고 다시 접속해보니 접속은 되는데 여전히 우측 상단에 Connection Lost라고 되어있습니다. 어떻게 해결하면 좋을까요..?
안녕하세요 ! 남박사님! 좋은 강의 감사합니다! 다름은 아니고 잘 안되는 부분이있어 질문드립니다! 'Connection lost' 를 지우기위해 말씀하신대로 이곳에서 저는 'aiproject.kr' 도메인을 사용해서 이렇게 작성하고 save까지 했는데 오류메세지가 안없어지더라구요! 제가 무엇을 놓쳤는지 궁금하여 질문 남깁니다!
안녕하세요, 남박사님! 저는 '코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드' 을 듣고 있습니다. 아직 절반 밖에 듣지 못했지만, 남박사님이 새로 업로드 해주신 강의는 선결제부터 했습니다. 새로 업로드해주신 강의도 듣게 될 것이고, 그게 저에게 유익할 것임을 확신하고 있기 때문입니다*^^* 얼른 기본 강의 끝내고 오겠습니다. 기대되는 마음으로 먼저 말씀 올립니다. 좋은 강의 감사합니다 :)
현재 강의에서는 간단한 instagram-server 프로젝트를 docker에 이미지화 시켜서 이를 ecr에 연결해 이미지를 업로드하고 ec2에서 이미지를 다운받아 실행하고 배포하는 것을 잘 이해했습니다. 하지만 혹시 간단한 프로젝트가 아닌 MSA의 각 서비스들, Kafka, Redis가 모두 모인 프로젝트 일때에는 각 서비스, kafka, redis 모두 이미지로 만들어야하는 것으로 알고 있습니다. 이때 한번에 docker compose 파일을 만들면 될 것 같지만 이를 CI CD의 deploy.yml에 어떻게 연결짓는 것인지가 궁금합니다. 아니면 혹은 cmopose 파일을 github action에 직접 입력해서 수동으로 관리하는 것인가요? 불편하게 그저 각 서비스, redis, kafka를 deploy.yml에 작성해서 일일이 하면 편하긴 하겠지만 이런 경우는 보통 compose 파일을 만드는 것이 훨씬 장점이 있다고 생각합니다. 이 compose 파일을 어떻게 deploy.yml 혹은 EC2에 보내는 것인지 궁금합니다.
💡 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~
