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네트워크를 공부하다 보니 이제 사설망 공인망에 대한 이해가 거의 확실히 잡혀간다. 사실상 우리는 무조건 사설 ip대역대를 쓰고 있다. 192.168.53.x라던가 172.16.x.x라던가 뭐 다른 ip를 공유기에서 지정해서 쓸 수 있다. 내가 연구실을 다니던 시절에 이런 망자체를 모르던 시점에 포트포워딩이라던가 이런 개념을 모를때 접속하던 방식중에 하나가 VPN을 사용해서 연결해서 들어갔다. 그때까지만 해도 왜 이걸써야하는지 이게 왜 되는지를 몰랐는데 이번에 한번 정리해보려고 한다. 일단 우리는 접속하려면 같은 대역대끼리 밖에 못들어간다. 192.168.53.2 / 24 의 주소를 가지고 있는 네트워크는 192.168.53.x 끼리만 통신할 수 있다. 그리고 이건 사설 네트워크여서 밖에서 접속하거나 ..

한참 데이터 공부를 쉬고, 인프라 학원을 다니다가 오히려 현재 스택이 데이터엔지니어랑 더 적합하다고 최근 느끼고 있다. 그리고 Graph DB도 이야기가 많고 그래서 오랜만에 프로젝트를 하나 진행하려고 한다. 일단 하면서 공부할 수 있는걸 정리하자면 1. DW 구축해보기 ( api를 가져와서 DW구축하면서 고민할거리들 해결하기)2. 이 데이터를 graph DB로 넣어서 그래프로 분석해보기 3. 구성한 graph DB를 통해서 Rag해보기4. 전에 추천 ai모델 학습했던거 원래 그래프로 해보려했는데 이번에 해보기 이거 하나로 여러 스택을 공부할 수 있을꺼 같아서 시작해보려고 한다. 빨리만들면 현재 학원에서 올린 k8s에 올리고 싶지만 시간상 아마 어려울꺼같다 ㅠ 1번의 경우 약간 지속적으로 DW구축할 ..

grahp와 관련한 기술을 한번 공부하고 정리해보려고 한다. 원래도 학부연구생때 석사친구의 분야가 graph로 하는 머신러닝이였는데,, graph가 워낙 어려워야지.. 개념자체는 쉬운데 이게 데이터를 다루기가 상당히 까다롭다. 근데 요즘 안티그래비티에서도 그래프로 다루고 기업에서도 Rag를 그래프로 다룬다하니 한번 공부해보려고 한다. 실상은 LLM이 성능이 너무 좋아져서 필요가 있을까 하는데,, 뭐 공부하면 언젠가 득이되지 않을까.. 그래프란? 그래프는 자료구조중에 하나이다. 사실 여기서 딥하게 다루면 끝도 없어서 간단하게 정리하자면 간선(edge)와 정점(vertex)로 이루어져 있다. 일단 이 자료구조의 장점은 형상이없다. 무슨뜻이나면 각 노드들의 관계를 간선으로 이어서 구조가 보다 자유롭고 간..

+ 3월의 첫주에서 중순으로 바뀌었다.. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 쓰다가 안썼는데 2주가지났넹 벌써 2026이 시작한지 3개월차에 들어오고 있다.. 시간이 참빠르다. 아버지 말로는 사람나이대의 시속으로 간다는데,, 아직 20대인 나의 속도가 이리도 빠르면 30대 40대는 얼마나 빠를지 예상하기가 힘들다. ㅋㅋㅋ 그리고 요즘 액션캠 작은거 옷에 붙히거나 할 수 있는거 하나를 살까 생각중이다. 맨날 캡쳐하고 사진찍고를 까먹는다.. 근데 괜히 그런거 찍으면 불편해할까봐 쉽게 사지는 못하는 느낌 그래도 하나 사볼까 고민중.. 드디어 이 귀요미가 왔다. 텅장을 넘어선 마통을 뚫어서 산 맥미니 ㅎ,ㅎ 근데 생각보다 크기가 조금 크더라 나는 공유기보다 작은 사이즈 일줄 알았는데 공유기보다는 조금 더 큰듯? 근데 확실히 맥..

배포 전략 (Deployment Strategies)Rolling Update (기본 전략)원리: 구버전 Pod를 하나씩 제거함과 동시에 신버전 Pod를 하나씩 생성하여 교체특징: 추가 자원이 거의 들지 않지만, 배포 중에는 구버전과 신버전이 공존실습 포인트: maxSurge(동시 생성 허용량)와 maxUnavailable(동시 삭제 허용량) 값을 통해 배포 속도를 조절 kubectl rollout undo로 즉시 이전 버전 복구가 가능 kubectl rollout undo deploy nginx-deploy 1. Blue/Green Update원리: 신버전(Green)을 구버전(Blue)과 동일한 규모로 미리 다 띄워놓고, 서비스(LoadBalancer)의 selector를 수정해 트래픽을 한꺼번에..