instruction 생성 과정에서 데이터가 변경/삭제되는 경우에 어떻게 처리되는지 궁금하네요.
@devdeokАй бұрын
감사합니다.
@jirenkae47202 ай бұрын
메신저 번역 '0:55
@gidoll_2 ай бұрын
내용은 괜찮은데 딕션이 듣기 힘들어요..
@김준호-y7f2 ай бұрын
너무 좋아요! 진심!
@핑구fan2 ай бұрын
es말고 다른 차기 대안책은 어떤것이 있을지 궁금합니다. es가 자바기반이라 아무것도 안해도 jdk가 1기가를 잡아먹는데
@leesangbin3 ай бұрын
훌륭하십니다.❤
@exsylee3 ай бұрын
MSA구조로 가야한다면 정말 중요한 내용.!! 강의 감사합니다.
@exsylee3 ай бұрын
아주 잘 봤습니다. 좋은 강의 감사해요.
@WalterGigliotti3 ай бұрын
32611 Tobin Loop
@돌파장인4 ай бұрын
내용이 너무 알차고 핵심만 딱딱 이야기 해주셔서 시간 가는줄 모르고 봤네요. 감사합니다
@xeropise4 ай бұрын
내용은 어떻게보면 쿠버네티스 기본 동작을 설명하는 걸수도 있으나, 실제 운영레벨에서 경험을 공유해주시는 거에서 교본이 되는 영상이 아닌가 싶네요
@csarch_injekim5 ай бұрын
깔끔한 설명 잘 보고 갑니다
@choiyhking5 ай бұрын
좋은 발표 감사합니다! 그럼 이제는 실제 물리 서버를 관리하지 않고 NKS, EKS와 같이 k8s 기능을 제공해주는 클라우드 환경에서 모든 것이 돌아가게 되는건가요?
@캥거루티비-g7z5 ай бұрын
안녕하세요. 설명중 궁금사항이 있어 문의 드립니다. 메트릭 지표는 디스크, 네트워크 KB/m 이면 초당이 아니고 분당기준 아닌지요? 설명시 초당이라고 하셔서 어떤게 맞는지 궁금합니다.
@NHNCloud5 ай бұрын
안녕하세요, NHN Cloud입니다. :) 영상에서 충분히 설명드리지 못한 것 같아, 성능 지표 중 디스크를 예로 들어 보충 설명드리겠습니다. 디스크의 초당 읽기/쓰기량(Bytes/s)을 수집하고, 이를 1분 주기로 집계하여 성능 지표로 활용합니다. 따라서 이 지표는 'KB/m'으로 표현되며, 이는 분당 디스크 읽기/쓰기 데이터 양을 의미합니다. 오토스케일링 통계 데이터에서는 스케일링 그룹에 속한 모든 인스턴스의 '분당' 디스크 읽기/쓰기 데이터 양의 평균값을 사용하게 됩니다. 고맙습니다.
@진우이-x6u5 ай бұрын
질문이 있습니다. 서브넷1에서 어플리케이션 2개 구동하고 서브넷2에서 db를 구동할 때 서브넷1에 인스턴스1에만 floating ip를 할당한 이유는 인터넷 게이트웨이 통해 외부 접근과 인터넷 허용을 한거라고 이해하면 될까요? 인스턴스2에 floating ip 할당하지 않은건 private 로 사용하여 서브넷 내부에서만 접근/사용하는 용도 이구요
@NHNCloud5 ай бұрын
네, 맞습니다. "완전한 인터넷 분리"를 위해서는 라우팅 테이블도 분리해야 합니다. 즉, 각각의 서브넷이 각자의 라우팅 테이블을 사용하도록 설정해야 합니다. 현재 동영상 실습에서는 프라이빗 서브넷도 인터넷 게이트웨이 경로가 추가된 기본 라우팅 테이블을 참조하고 있기 때문입니다. 이번 영상에서는 그동안 배웠던 사항을 콘솔에서 실습하기 위함이라 관련 설명을 생략하였는데, 좋은 질문 감사합니다
@진우이-x6u5 ай бұрын
1. o 2. o, 2^7 = 128인데 네트워크랑 브로드캐스트 주소 빼면 126개가 되서 조건을 만족하지 않으므로 host bit는 8비트가 되야함 3. o
@진우이-x6u5 ай бұрын
1. o 2. x, 네트워크 주소 비트수를 나타냄 3. o, 모든 서브넷은 2^host - 2 개의 ip 주소 가짐(host 비트수 = 32bit - 네트워크 bit수)
@hjj44125 ай бұрын
크 이게 real world example이지!
@박규영-q7u5 ай бұрын
좋은 강의 잘들었습니다. 감사합니다.
@boanproject5 ай бұрын
잘 봤습니다. ^^
@이승우-z4s6 ай бұрын
다대일 단방향 매핑으로는 원하는 결과를 기대할 수 있는데에 반해 일다대는 그렇지 않다고 하면, 디비레벨에서 테이블 설계를 할때 다대일로 이루어지게 하는건 불가능한가요?
@NHNCloud6 ай бұрын
안녕하세요. NHN CLOUD입니다. 데이터베이스 설계 관점에서는 일대다 관계든 다대일 관계든 동일한 FK를 이용해 JOIN 쿼리를 작성하기 때문에 크게 차이가 없습니다. 다만, JPA에서 이를 Java 클래스로 맵핑할 때는 어느 클래스에 연관관계를 둘 것인지에 따라 일대다/다대일, 단방향/양방향으로 케이스가 나뉘어지기 때문에 문제가 될 수 있습니다. 다대일 단방향 관계 설정만으로 필요한 비지니스 로직이 모두 구현될 수 있다면 그걸로 충분합니다. 하지만, 일대다 관계로의 객체 그래프 탐색도 필요한 경우도 있기 때문에 그 경우를 말씀드렸습니다. 영상에 관심 가져주셔서 감사합니다. NHN CLOUD 드림
@이승우-z4s6 ай бұрын
다대일(N:1)의 경우 단방향 매핑만으로 원하는 결과를 얻을 수 있고 일대다(1:N)의 경우 그렇지 않다고 하면, 로직상 다대일(N:1)로 설계를 해버리면 안되나요?
@송지호-m2z6 ай бұрын
업데이트가 필요한 친구들에 대해 10초에 한 번 씩 계속 부분색인 하는데 매일 새벽 2시에 전체 색인을 한 번 싹 돌리는 이유는 무엇인가요?
@NHNCloud6 ай бұрын
안녕하세요. NHN CLOUD입니다. 매일 새벽 전체 색인을 진행하면 매번 새로운 인덱스를 생성하기 때문에 이전에 사용하던 인덱스는 백업용으로 남길 수 있습니다. 예상치 못한 장애로 인해 백업용 인덱스를 바라봐야 하는 상황이 생길 수도 있기 때문에 발생하는 이슈에 빠르게 대응할 수 있다는 장점이 있을 수 있습니다. 또한 저희가 사용하는 검색엔진은 검색 품질 향상을 위해 엘라스틱서치에서 제공하는 노리(Nori) 플러그인을 사용하고 있습니다. 해당 플러그인을 사용하게 되면 추가적인 동의어 분석이 필요한 경우, 동의어를 직접 추가하는 작업이 필요합니다. 해당 동의어를 직접 추가할 경우 매번 인덱스를 갱신해야 하는데 전체 색인 작업을 진행하게 되면 새로 추가된 동의어도 인식이 가능합니다. NHN CLOUD 드림
@runhaniyo3 ай бұрын
@@NHNCloud 아 ~혹시 장애로 만약 백업용 인덱스를 바라봐야 한다면, 일부의 업데이트 데이터 누락을 감수하고 복구를 해야 건가요!? 만약 밤 12시에 장애가 발생해서 백업용 인덱스를 바라봐야한다면, 그 하루동안에 업데이트된 데이터는 복구가 가능한가요!?
@이재현-u7o3 ай бұрын
장애시점 이후부터 mongodb 에 쌓인 메세지를 보고 후처리해주면 되지않을까 조심스럽게 예상해봅니당
@정예중-i7e6 ай бұрын
꿈을 크게 잡고 공부중입니다. 훌륭한 강의 입니다.^^
@노랑통닭-z1e6 ай бұрын
도메인 레이어는 필요에 따라 생략할 수 있다고 알고 있어요
@richpa-ij6 ай бұрын
좋은 강의네용 감사합니다
@bibibicc6 ай бұрын
개그 포인트와, 실렉트(SELECT)에서 어떤 사람인지 파악 완료 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
@kibumkim86876 ай бұрын
제 짧은 생각에는 컴퍼넌트 간의 파이프라인 역할을 하는 큐를 외부 별도 프레임 워크에 의존하는 것보다는 각 컴퍼넌트가 자신의 큐를 관리하는 방식이 더 효과적이고 관리 측면에서 용이하지 않을까?라는 의문이 생깁니다. (물론 구현의 난이도는 올라가겠지만)
@조병규-y2w7 ай бұрын
그 사람들 언젠가 아플 거예요 ㅋㅋㅋㅋㅋ
@배고픈쿠야7 ай бұрын
정말 도움되었습니다
@hjhduckcom7 ай бұрын
OX 퀴즈 1. X (공인 IP 주소에 대한 설명인 것 같아요) 2. O 3. O
@hjhduckcom7 ай бұрын
이해하기 쉽게 비유를 잘 들어서 설명해주시는 것 같아요! OX 퀴즈 1. O 2. X (사설 네트워크 범위에 속하지 않는 것 같아요) 3. O
@진우이-x6u7 ай бұрын
1. O 2. O 3. X -- 인터넷 정보를 전체 가지고 있진 않고 각 라우터가 관리하는 네트워크와 접근할 수 있는 네트워크 정보만 가집니다
@NHNCloud7 ай бұрын
정답입니다 🙆♂
@bystep33707 ай бұрын
감사합니다.
@ddak-gu7 ай бұрын
이게 되네...
@devsudong7 ай бұрын
와 재미있다. 전역실행컨텍스트, 콜 스텍, 스코프 체인, 클로저 주머니
@주창원-d5l8 ай бұрын
유익한 강의 감사합니다.
@주창원-d5l8 ай бұрын
유익한 강의 인것 같습니다
@주창원-d5l8 ай бұрын
유익한 강의 인 것 같습니다
@김흥주-q6q8 ай бұрын
영상 너무 잘봤습니다! 혹시 사용한 데이터셋(cpu 사용률)은 따로 만드신걸까요? 아니면 어디데이터셋을 사용하셨는지 궁금하네요
@NHNCloud8 ай бұрын
안녕하세요. NHN Cloud입니다. 궁금하신 데이터셋이 언급되는 PPT 페이지 혹은 정확한 영상 시간을 알려주시면 감사하겠습니다. 더 정확한 답변을 제공하도록 노력하겠습니다. 고맙습니다.
@김흥주-q6q7 ай бұрын
@@NHNCloud 모델을 만드실때 트랜스포머 사용하셨다고했는데요. 트랜스포머 구조 설명(23:36)에서 임베딩되기전의 데이터(그래프)는 어떤 시계열 데이터(cpu,메모리사용률?)인가요? 또는 직접 수집하신 데이터인지 특정 데이터셋 이용하신건지.. 특정 데이터셋를사용하신거라면 출처라도 알고싶네요^^
@NHNCloud7 ай бұрын
@@김흥주-q6q 안녕하세요. NHN Cloud입니다. 해당 페이지(23:36)의 그래프는 실제 데이터를 시각화한 것은 아니고 이해를 돕기 위해 만든 예시입니다. 다만 이후(대략 34:00 이후)에 나오는 데이터들은 CPU, 메모리 등 컴퓨터 자원과 관련된 지표로 팀에서 직접 수집한 데이터입니다. 혹시 참고하실만한 데이터가 필요하시다면 Server Machine Dataset(SMD)라고 하는 오픈 데이터셋을 살펴보시면 도움이 될 것 같습니다. 고맙습니다.