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2024.05.02
Task Routing 부분 보니까요
안녕하세요 김태규님, 한개의 큐에 여러개의 Celery를 묶어서 사용가능합니다. 실전에서는 다 그렇게 사용합니다. 그리고 대부분의 경우 큐를 여러개로 로드밸런스 하는 경우는 극히 드문 경우인데, 그럴 경우에는 몇개의 프로젝트나 서비스 별로 큐와 Celery를 나누어서 쓰시면 됩니다.
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2024.04.23
dictionary comprehension
안녕하세요 ithannag님, 질문을 잘 이해를 못하겠네요. 혹시 else를 넣고 싶으신건가요? 그렇다면 if 를 앞으로 뺄 수도 있습니다. incorrect_score_dict = {'Tom': 75, 'Lisa': 75, 'Sarah': 90} correct_score_dict = {name: score + 5 if score
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2024.04.21
사이드 프로젝트를 쿠베로 배포하고 싶은데요
안녕하세요 목동 개발자님, 한국에도 비슷한 서비스가 있을 것 같은데, fly.io 나 GCP의 Cloud Run 아니면 AWS ECS도 괜찮습니다. 아예 전체적인 K8S를 배포하시고 싶다면, GCP가 상대적으로 쉽게 배포할 수 있어서 추천드립니다. 도움이 되었나 모르겠네요.
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2024.04.17
파일 실행시
안녕하세요 ithannag님, 네 두개 다 같습니다. 다만 차이는 하나는 코드를 그대로 카피해서 터미널에서 실행 시키는 거고, 다른 하나(실행버튼)는 코드를 복사하는 부분이 나오지 않는다는 점이라고 할 수 있겠네요.
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2024.04.17
PySpark Runtime Architecture 내용 중 질문이 있습니다!
안녕하세요 유혜승님, 좋은 질문인데, 그 역할과 책임에 큰 차이가 있습니다. 애플리케이션 마스터 JVM : 애플리케이션 마스터의 JVM은 애플리케이션의 수명 주기와 리소스를 관리합니다. 클러스터 매니저(예: YARN, Mesos, Kubernetes)와 리소스를 협상하고 작업 스케줄링 및 작업 분배를 담당합니다. 즉, 애플리케이션 마스터 JVM은 작업을 어디에서 언제 실행할지 결정하는 역할을 합니다. 워커 노드 JVM : 각 워커 노드의 JVM은 애플리케이션 마스터에 의해 할당된 작업을 실행하는 책임을 집니다. 워커의 JVM은 실제 데이터를 처리하고, 계산 작업을 수행하며, 결과를 반환하거나 저장합니다. 각 워커 JVM은 작업 실행에 있어 독립적으로 운영됩니다. 도움이 되셨길 바랍니다!
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2024.04.16
코드 속도가 어디서 차이나는지 궁금합니다!
안녕하세요 김석제님, 이미 인프런 AI 인턴이 좋은 대답을 많이 해 놓아서 제가 답변을 할 필요가 없어졌네요 ㅎㅎㅎ. 필드에서는 일단 두번째 방법이 코드 유지하기가 편하기 때문에 두번째 방법을 선호하고, 속도 차이가 미미해서 AI 대답처럼 어떤 서버에서 돌리느냐도 어느정도 차이가 날 듯 합니다. 다른 질문 있으시면 또 질문 하시면 됩니다.
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2024.04.15
강의노트 에러
안녕하세요 ym3462님, 제가 클릭했을 때는 아무 문제가 없는데, 아마도 인프런 쪽에서 잠깐 문제가 있었나 보네요. 다시 한번 확인해 보시겠어요? 아니면, 한번 인프런 측에 물어보시면 좋을 듯 합니다.
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2024.04.08
openai api key 환경변수
안녕하세요 김동휘님, 혹시 set OPENAI_API_KEY=value 를 사용해 보시겠어요? 안되시면 또 말씀해 주세요
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2024.04.03
dockerfile, docker compose 질문드립니다.
안녕하세요 JP님 Dockerfile은 이미지를 만들기 위한 파일이고 docker-compose 파일은 여러개의 Docker 이미지들을 잘 조합해서 사용할때 이용하는 거라고 생각하시면 됩니다. 2. 아니요. 파이썬만 하실 때는 Docker를 만드실 필요가 없습니다. Docker를 사용하는 이유는 제가 강의하는 환경과 수강생들이 사용하는 환경을 똑같이해서 에러를 줄이기 위해서 만들었습니다.
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2024.04.02
RDS의 서브넷 그룹, 파라미터 그룹, 옵션 그룹은 뭔가요?
안녕하세요 김동현님, VPC의 서브넷은 네트워크 분할을 위한 논리적인 단위로, AWS 리소스를 배치할 수 있는 영역을 나타내며, RDS의 서브넷 그룹은 RDS 인스턴스가 사용할 네트워크 환경을 정의하는 데 사용됩니다 2. 파라미터 그룹(Parameter Group)은 Amazon RDS(Relational Database Service)에서 사용되는 설정 그룹입니다. 이 그룹은 데이터베이스 엔진 설정을 관리하고, 데이터베이스 인스턴스의 동작을 제어하는 데 사용됩니다. 각 데이터베이스 엔진에는 해당 엔진의 특정 설정을 관리하기 위한 파라미터 그룹이 있습니다. 예를 들어, MySQL 데이터베이스에서 특정 쿼리의 실행 시간 제한을 늘리고 싶다고 가정해보겠습니다. 이를 위해서는 MySQL 데이터베이스 인스턴스의 파라미터 그룹을 수정하여 query_cache_limit 파라미터 값을 조정해야 합니다. 이를 통해 쿼리 캐시의 크기를 조정하여 실행 시간 제한을 변경할 수 있습니다. 3. 옵션 그룹(Option Group)은 Amazon RDS(Relational Database Service)에서 사용되는 설정 그룹 중 하나입니다. 이 그룹은 특정 데이터베이스 엔진 버전에 대한 기능과 옵션을 관리하는 데 사용됩니다. 각 데이터베이스 엔진에는 해당 엔진 버전에 특화된 여러 옵션이 있습니다. 예를 들어, MySQL 데이터베이스에서 SSL(암호화) 연결을 사용하고 싶다면, 이를 위해 SSL 옵션을 활성화하는 옵션 그룹을 만들어야 합니다. 도움이 되셨길 바랍니다.
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