kubectl get nodes 관련 문의

안녕하세요어...인증서 10년으로 짜리로 만들고 그걸 ova로만든 것 같은데... 테스트하고 확인 조치를 혹시 화요일까지 해도 괜찮을까요?지금 가용한 인텔 랩탑이 없어서요.양해 부탁드립니다.

Tabby를 설치후 Copy할때 오류

후기를 봤는데, 질문 남기신 것 중에 1개를 선택해서 남겨주시고 거기에서 진행하는게 좋을 것 같아요.

Vagrant 도 에러, OVA도 에러... 실습환경을 만드는게 너무 힘들어요~~~~~!!!!!!

다른 글을 참고로 볼 때 windows이신거 같고 x86/x64이실 것 같고,ova라면 안될 이유가 없을 것 같긴 한데요. 안되시는 부분을 순차적으로 봐야할 것 같아요.

Vagrant 도 에러, OVA도 에러... 실습환경을 만드는게 너무 힘들어요~~~~~!!!!!!

에러라고 그냥 적으시면 제가 도와드리기가...참고로 ova는 x64/amd64를 위한 것이 아니라서 맥 (arm64)라면 ova는 동작하지 않습니다.

nginx run 시 ImagePullBackOff 발생

docker ratelimit 관련또는 dns service 공급자 장애 등으로 보이는데 해결 되셔서 다행입니다 🙂

쿠버네티스 환경 구축 질문입니다.

안녕하세요 아마 ch1의 내용으로 진행하신게 아닌가 싶습니다. ch1은 (https://github.com/sysnet4admin/_Lecture_k8s_learning.kit/tree/main/ch1/1.5)시작 쿠버의 내용을 이어받아 진행하는거라 v1.30.0이거든요. ch2에서 진행하시면 v1.30.1이 나와야 하는데 다시 해보면 v1.30.1로 나올 것 입니다. 다시 해보고 말씀 부탁드려요. ch2: https://github.com/sysnet4admin/_Lecture_k8s_learning.kit/tree/main/ch2/2.4

virtualbox 설치 실패

안녕하세요혹시 이 내용을 확인하셨을까요?https://inf.run/VRoLn해당 내용이 임시 조치라서 전체 공지만 하고, 노트에는 기입하지 않았는데...2달 정도 (현재까지는 해결책이 나오지 않음) 더 모니터링 한 후에 방법을 변경할지 고민해 봐야 겠네요. 혹시 해결이 안되면 다시 안내 부탁드립니다. 관련 공지 입니다.https://inf.run/U48hx

WIP 으로 되어있는 문서는 언제 추가될까요?

안녕하세요WIP는 어제 라이브 챌린지에서 간단히 언급하긴 했는데 급하게 진행은 어려울 것 같고.현재 계획으로는 2025년 12월 내로 나갈 예정이다 라고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.다음으로 나갈 문서가 context7 관련인데 11월 말쯤으로 예정되어 있으며 남음 3개는 12월에 나갈 예정입니다. 참고 부탁드립니다.

사고패턴 질문입니다.

LLM의 사고 패턴(Reasoning Pattern) — 예를 들어 CoT(Chain-of-Thought), ToT(Tree-of-Thought), GoT(Graph-of-Thought) 등 — 은 모델 내부의 추론 구조와 학습 데이터에 의해 크게 좌우됩니다.즉, 어떤 사고 패턴이 실제로 활성화될지는 해당 LLM의 근본적인 학습 및 파인튜닝 방식에 따라 달라지므로, 외부에서 이를 직접적으로 “전환”하거나 “명령어로 제어”하는 것은 불가능합니다.책에서 언급된 사고 패턴 유도법은, 모델이 특정 방식으로 사고하도록 ‘프롬프트 설계’를 통해 유도하는 전략에 가깝습니다.예를 들어:CoT (Chain of Thought)→ “단계별로 생각해보자(Let’s think step by step)”와 같은 문장을 추가하여 선형적 추론 흐름(linear reasoning)을 유도합니다.이 방법은 수학 풀이, 논리 문제, 복잡한 절차적 판단에서 자주 사용됩니다.Q: What is 37 × 42?A: Let's think step by step.37 × 42 = (30 + 7) × (40 + 2) = ...위와 같은 방식으로 모델이 내부적으로 중간 사고 단계를 표현하며 답을 도출하도록 유도합니다.ToT (Tree of Thought)→ 여러 가능한 사고 가지(branch)를 생성하고, 각 가지를 평가한 뒤 최적의 답을 선택하는 방식입니다.이는 일반적인 프롬프트로 직접 구현되기보다는, 외부 알고리즘 또는 컨트롤러(예: MCP, ToT Framework)가 LLM을 반복 호출하면서 각 단계의 출력을 구조화하는 형태로 작동합니다.즉, LLM 내부에서 스스로 트리 구조로 사고하는 것이 아니라,사용자가 “트리 형태의 사고를 하도록 설계한 반복적 질의 구조”를 통해 이를 흉내냅니다.Thought 1 → Evaluate → ContinueThought 2 → Evaluate → ContinueSelect best branch → Final Answer이런 형태의 제어는 “LLM을 유도하는 메타 레벨 로직”에 가깝습니다.마지막으로 GoT는 다루지 않았지만, 사고를 넓히는 방법과 상호 교차하는 것에 대해서 이해를 돕기 위해 추가합니다.GoT (Graph of Thought)→ 사고의 단위를 노드(node)로 두고, 각 노드가 서로의 정보를 교환하며 사고를 확장해 나가는 네트워크형(graph-based) 사고 구조입니다.즉, 여러 개의 사고 경로가 독립적으로 생성된 뒤 서로 연결되어 상호 참조, 검증, 보완을 거치며 더 정교한 결론을 만들어내는 형태입니다.ToT가 ‘여러 갈래 중 하나를 선택하는 구조’라면, GoT는 ‘서로 다른 가지들이 협력하며 통합되는 구조’라고 할 수 있습니다.예를 들어, 특정 문제를 분석할 때- Node A는 원인 분석을 수행하고,- Node B는 해결 전략을 제시하며,- Node C는 실행 가능성을 검증하고,- Node D는 이 결과를 종합하여 최종 결론을 제안하는 식으로 구성할 수 있습니다.각 노드는 독립적인 사고 주체로서 작동하지만, 서로의 출력을 참고하면서 사고를 순환·보완하기 때문에, 전체 구조는 하나의 유기적 사고망(Thought Graph)처럼 작동합니다.이러한 형태는 복잡한 문제 해결, 멀티에이전트 협업, RAG 기반의 통합 추론(예: GraphRAG, AutoGen 등)에 자주 활용됩니다.요약하자면, CoT는 ‘단계별 사고’, ToT는 ‘분기적 사고’, GoT는 ‘연결적 사고’를 유도하는 패턴으로 볼 수 있습니다.

사고패턴 질문입니다.

안녕하세요 금일 대규모 AWS 장애가 발생하여 위에 질문 주신 내용을 정리할 여유가 없을 것 같습니다. 이에 D+2일 내로 답변드리도록 하겠습니다.