안녕하세요. 강의 스크립트(자막)을 받을 수 있을까요? 제공되는 노트는(pdf)는 온라인 강의 목차정도만 있고 실제 내용은 강의에서 말로 설명으로 지나가서, 노트 정리를 다시 하려고 하니 영상을 계속 앞뒤로 돌리면서 자막을 보고 있습니다. 챕터별 강의스크립트를 별도로 받을 수 없을까요? 스크립트를 읽고 영상 강의를 듣는 게 정리하는 데 도움이 될 것 같아 문의 드립니다.
안녕하세요 강의 잘 음미하고 있습니다. " Core DNS파드 배포시에 ENI slot에 Secondary IP가 전부 차 있는 것을 확인하고(실제로 파드가 사용은 안하고 있지만 L-IPAM의 warm pool에서 할당만 받은 상태) 이후 slot이 가득 차 있으므로 새로운 ENI를 생성한다. 따라서 2개의 ENI가 생긴다. " 라고 말씀해 주셨습니다. 그래서 노드 셀렉터걸어서 Core DNS 있는 노드에 배포해 봤는데, 첫 파드 생성 시에만 저 규칙(ENI 생성)이 적용되고, 계속해서 규칙대로 ENI가 생성되는 것은 아니고 기존 ENI 2개에 있는 Secondary IP를 가져다 쓰더라구요. 당연히 계속 ENI를 생성하는 건 비용 측면이나 네트워크 측면이나 비효율적이니 그러려니 싶겠는데 , 노드에 첫 파드 생성 시 에(aws-node, kube-proxy 제외)는 왜 항상 ENI가 1개는 추가로 생성되면서 시작하게 되는건가요? 그냥 ENI에 남은 IP가 있는데 쓰면 되지 않을까요? 감사합니다. 수업 내용이 꽤나 딥다이브해서 이게 이거구나 할 때가 많아서 좋습니다. ㅎㅎ
https://cloudneta.github.io/cnaeblab/2023-05-21-CH5-1/ 여기서 EKS Node Viewer 설치 까지 완료한 뒤 https://cloudneta.github.io/cnaeblab/2023-06-02-CH1/ 여기에서 파드배포 부분을 실습하여 파드를 배포하였습니다. kubeopsview에서도 마리오 파드 생성이 확인되었으며 kubectl get pod,svc에서도 마리오 디플로이먼트와 로드밸런서 생성도 확인하였고 콘솔에 들어가서도 nlb 활성상태 확인이 됩니다 curl -s -O https://raw.githubusercontent.com/cloudneta/cnaeblab/master/_data/mario.yaml 하지만 해당 명령어로 나오는 DNS로 접속이 안됩니다. 웹페이지를 찾을 수 없어요. 1. 왜 접속이 안되는지 2. mario.yaml 에 레플리카를 1로 뒀는데 대상그룹의 등록된 대상 마리오 인스턴스 3개 잡힙니다. 3. yaml에서 8080포트 넣었는데 대상그룹 포트 30836 입니다. 어떤게 잘못된 것일까요? 4. 프로메테우스 타겟 메뉴 들어가보면 모니터링 네임스페이스의 파드들만 타겟으로 잡혀있는데, 원클릭 설치시 노드익스포터가 모니터링 노드만 잡고 있는건지? 그렇다면 추가적으로 파드를 설치할 경우 모니터링 네임스페이스에 apply해야하는건가요? 이러한 작업을 하는 이유는 실습을 따라하면서 그라파나와 프로메테우스를 설치했고, 추가적인 파드를 설치해서 새로운 데이터를 노드익스포터가 잘 받아오는지, 그라파나가 제대로 출력하는지를 보기 위함입니다.
관리형노드와 자체관리형노드에 대한 질문입니다. AWS에 관리형노드와 자체관리형노드가 있는데요, EKS 생성할 때 어떻게 이를 구분해서 생성할 수 있나요? custom ami를 사용하느냐, 아니면 AWS AMI를 사용하는 것으로 이 구분이 되는 것인가요? 자체관리형노드는 운영자가 직접 유지관리/버전관리를 수행해야하는 일들이 어떤것이 있을 지 예를 들어줄 수 있을까요?
명령어에 대한 문의 입니다. 파이프라인 | yh 는 어떤 명령어 인가요? kubectl get something -o yaml | yh 로 쓰는 것 같고, yaml 포맷에 하이라이트 해주는 것 같네요 https://www.reddit.com/r/kubernetes/comments/g6roec/yh_yaml_syntax_highlighter_to_pipe_kubectl_output/ 강의 중 사용하는 명령어에 대한 설명이 없어 강의 따라가기 불편한 점이 있습니다. kubectl 명령어에 shorten name으로 줄여서 입력을 하는데 강의가 초급자 대상이면 그 줄임말에 대해서도 설명을 해주시면 좋을 것 같습니다. 추가강의나 자료에 별도로 제공 되면 좋을 것 같습니다 kubectl api-resources
글에 두서가 없어도 양해 바랍니다 이 수업 수강 이전에 코딩 문제를 풀 때 파이썬으로 재귀함수를 사용했던 적이 있습니다. 그때 알게 된것이 파이썬의 재귀함수에는 기본적으로 깊이의 제한이 있다는 것입니다. sys.recursionlimit()으로 확인해보니 재귀호출을 1000이상 못하도록 값이 제한되어 있고 이 값을 늘려서 사용하는것은 별로 추천되는 방법이 아닌걸로 알고 있습니다. C언어 사용할때에는 속도면에서 제한도 없고 파이썬보다 속도도 월등하다보니 재귀를 자주 사용했었는데 파이썬에서 재귀함수로 풀어야 하는 경우가 있을까요?
go install github.com/awslabs/eks-node-viewer/cmd/eks-node-viewer@latest 이걸 실행하면 현재 v0.6.0 으로 설치하게 되는데, go.mod:5: unknown directive: toolchain 에러가 발생하네요. go install github.com/awslabs/eks-node-viewer/cmd/eks-node-viewer@v0.5.0 바로 전 버전인 v0.5.0은 설치후 이상없이 실습을 진행할 수 있었습니다.
age_bin_list = np.arange(10, 80, 10) df['age_bin'] = pd.cut(df['age'], bins = age_bin_list) pivot_df = df.pivot_table( index = 'age_bin', columns = 'region', values = 'charges', aggfunc = 'median' # 각 구간에 해당하는 값을 중간값을 사용하겠다. ) pivot_df # 각각의 값들에 대해 크기를 가늠할 수 있게끔 시각화(주로 색상)하는 방법 # 2D 형식으로 준비된 데이터를 Seaborn heatmap으로 시각화 # annot 인자를 통해 각 셀의 값 표현 가능 fig, ax = plt.subplots() sns.heatmap(pivot_df, ax = ax, annot = True) 코드 똑같이 따라했는데 왜 저는 표에 수치가 다 표현이 안되는 건가요?
안녕하세요 강사님 ㅎㅎ 현재 챕터도 이전과 같은 증상인데 어떻게 확인하면 좋을까요? Github snapshot: https://github.com/dimz119/learn-python-django/tree/form_view 에서 다운받아서 실행시켜도 제가 작성한 코드랑 똑같은 문제가 발생하는데 확인할수있는 방법이있을까요??
groupby를 사용하면 에러는 아니고 경고가 뜹니다. FutureWarning: The default of observed=False is deprecated and will be changed to True in a future version of pandas. Pass observed=False to retain current behavior or observed=True to adopt the future default and silence this warning. chatGPT: 이 경고는 Pandas의 value_counts() 메서드를 사용할 때 발생하는 것으로 보입니다. 이 경고는 현재 버전의 Pandas에서는 observed 매개변수의 기본값이 False 이지만, 향후 버전에서는 True 로 변경될 것이라는 것을 알려주는 것입니다. 즉, 향후에는 observed=False 를 명시적으로 지정하지 않으면 경고가 표시될 것입니다. 이러한 경고를 피하려면 value_counts() 를 호출할 때 observed=False 를 명시적으로 전달하면 됩니다. 예를 들어: import pandas as pd # 예제 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A']}) # value_counts() 호출 시 observed 매개변수 명시 counts = df['Category'].value_counts(observed=False) print(counts) 이렇게 하면 경고가 발생하지 않습니다. 하지만 향후 Pandas 버전에서는 이러한 변경이 기본 동작이 되므로 observed 매개변수를 사용하여 코드를 업데이트하는 것이 좋습니다. -> 근데 이게 무슨 말인지 모르겠습니다! 뭐... 대충 업데이트 할 건데, 오류가 생길 수 있으니 미리 대비를 해라~ 이런 거 같은데 정확히 무슨 뜻인지 모르겠습니다!
안녕하세요! 좋은강의 잘 듣고있습니다. EKS에서 생성할 때, EKS Managed VPC 영역은 사용자가 직접 지정하거나 볼 수 없는 것 으로 알았는데 이게 아닌건지 궁금합니다. EKS를 생성할 때 VPC를 지정하고 생성한 뒤, 보여주신 그림입니다. 명시적으로 EKS를 생성할 때 직접 본인이 생성한 VPC와 퍼블릭 서브넷(AZ 포함)을 선택하고 생성 했는데, 바로 뒤에 나오는 그림에서는 AWS Managed VPC가 나오더라구요. 질문 1 ) AWS Managed VPC 내 Control Plane은 자동으로 생성되긴 하나 어디 리전인지, 몇개가 생성되는지(기본 3개) 사용자가 알 수 없지 않나요? 사용자가 선택한 2개의 리전에 2개의 Control Plane이 생성된 걸 보고 이걸 그럼 사용자가 지정할 수 있는 건지 궁금해서 질문드립니다. 질문2 ) 여기서 지정하는 서브넷은 클러스터와 통신을 하기위해 AWS에서 관리하는 컨트롤 플레인이 ENI를 배치할 사용자의 VPC의 서브넷이고, 실제 노드가 배치되는 서브넷과는 전혀 다른건가요?
// 도메인의 Hosted Zone 정보 확인 aws route53 list-hosted-zones-by-name --dns-name "${MyDomain}." | jq 이 명령어를 수행하면 아래와 같이 HostedZones 값이 [] 인데요. 왜 그런걸까요? { "HostedZones": [], "DNSName": "sabina.click.", "IsTruncated": false, "MaxItems": "100" }