TODO list전체적인 개념 비유CPU 이론RAM 이론SSD, HDD 비교서론이번에는 잠깐 기초중에 기초 CS 지식인 CPU, RAM, SSD, HDD,더 나아가서 스왑 메모리와 스왑 메모리 설정하는 방법까지 설명하고자한다.실제로 GCP, AWS와 같은 클라우드 서비스를 사용하지 않고, 자신의 노트북, PC로만 개발을 하는 경우에는 CPU, 메모리 성능이 부족하다고 느끼기 어렵다.현대의 대부분의 대학생들, 특히 SW 전공 학부생들은 아무리 낮아도 4코어 CPU, 8기가의 메모리, 256기가 SSD가 달린 노트북을 구매하기 때문에 학부 수준의 과제, 프로젝트를 수행하는데에는 큰 무리 없이 수행되는 경우가 많다.(그나마 게임이 끊긴다고 느껴도 그냥 노트북 사양이 낮다고 생각할 뿐 CPU, 메모리 때문이라고..

[Docker] 도커 컴포즈? 그냥 컨테이너 동시에 올리는거 아니야?TODO List도커 컴포즈 필요성도커 컴포즈 파일 작성법 (docker_compose.yml)도커 컴포즈 관련 명령어 이전 포스트에서 도커 이미지를 빌드하고 실행(컨테이너화)하는 방법에 대해 알아보았다.이번에 설명할 도커 기능은 도커 컴포즈이다.이전과 마찬가지로 도커 컴포즈에 대해 공부하기 전에, 먼저 왜 필요한지를 이해해보자. 1. Docker Compose 필요성Docker compose의 필요성을 설명하기 위해서는 이전 포스팅에 언급했던"VM 활용 가상화와 컨테이너 활용 가상화의 차이"를 다시 되돌아볼 필요가 있다.VM은 각각의 하이퍼바이저 (OS빌드를 위한 기초)위에 각각의 OS를 올리고, 그 위에 앱을 실행하고컨테이너는 동일한..

Todo list도커 컨테이너 이론도커 파일 작성법도커 이미지 빌드도커 컨테이너 실행도커는 학부 시절 수강했던 마이크로서비스 프로그래밍 과목에서 맨 처음 접했던 기술 스택이다.수업에서는 '도커 컨테이너 두개를 올리고, 두 컨테이너간 무언가를 주고 받는 프로그램'을 만드는 것이 과제였고, 나는 A 컨테이너에서 검색할 제품을 넘기면, B컨테이너에서 해당 제품의 정보를 쿠팡 웹사이트에서 크롤링하여 CSV파일로 반환해주는 프로그램을 구현했다.처음 과제를 완성했을 때는 오 그냥 좀 신기하네..? 정도였는데,이후에 개인 프로젝트에서 개발한 서비스를 배포하면서 도커의 참맛을 깨달았다.Nginx와 Django 이미지를 도커 컴포즈로 빌드하기만하면 서비스가 돌아가고, 수정이 필요할때는 도커 허브에서 이미지를 pull 받..

실무...하면 대표적인 키워드 병렬처리... 특히 빅데이터가 핫해진 이유로 꼽히는 하둡도, 분산 처리 플랫폼... 결국 핵심은'백지장도 맞들면 낫다'이다. 한 사람이 1시간 걸리는 작업을두 사람이 하면 30분만에 끝낼 수 있다는 것즉, 소요 시간이 줄어든다는 것이다.그럼 무조건 병렬처리하면 좋은거 아닌가?이건 명백히 틀렸다.본인은 학부생시절 CPU, RAM 빵빵한 노트북, 데스크탑에서 개발을 진행할 때는 별 생각 없이 병렬처리로 코드를 구현했다.하지만 GCP, AWS와 같은 클라우드 서비스에서 1~2코어에 2기가 램을 가진 가상 머신에서 프로그램을 돌리면서병렬 처리의 Trade-off를 뼈저리게 깨달았다. 본론으로 돌아와서, 앞에서 말했듯 병렬처리는 기본적으로 '일하는 사람을 늘려서 소요 시간을 줄인다'..