Posts

들어가며 2주차 강의에 접어들었다. 이번 강의는 Machine Learning중 output이 주어지는 Supervised Learning에 대해서, 그리고 기본이 되는 Linear Model

들어가며 AI에 대해서 흥미는 있었지만, 막연하게 미디어에서만 접하다가 좀 더 깊이 있게 배워보고 싶다는 생각을 하던 중에 project lion이란 곳에서 AI 부트 캠프를 시작

들어가며 django로 서버를 운영하다보면 비동기 처리가 필요한 경우가 많다. 예를 들어 외부 API 호출, 데이터베이스 조회, 복잡한 계산 등등 많은 경우에 비동기 처

들어가며 3년 넘게 다니던 회사를 그만두게 되고, 타이밍 좋게? 지인소개로 새로 런칭하는 서비스(재능기부 플랫폼)의 백엔드 개발에 참여하게 되었다. 레거시 없이

고려해야 될점 Service Discovery : Container가 Scailing 되어도 해당서비스를 찾을 수 있어야 함 서비스 레지스트리 (Eureka, Consul) 활용 DNS 기반 서비스 디스커버리 (AWS Route53) 쿠버네티스의 경우 Service,

들어가며 작년부터 회사의 거대한 레거시 시스템을 Python 기반의 API 서버로 조금씩 포팅하고 있다. 한번에 모두 포팅하기란 불가능하기에 MSA를 기반으로 여러 기능들로 나

MSA(microservice architecture)를 위해 CDK(typescript)를 통해 EKS를 구성한 적이 있는데, 이때는 동작에만 집중하다 보니, 자동으로 생성되는

hugo zzo 테마에서 사용 가능한 shortcodes 기본적으로 Markdown 문법도 제공하지만, 아래 shortcode들도 사용가능해서 블로그 쓰는데 유용할 것 같다. 이외에도 flowcha