728x90 반응형 SMALL 전체 글1632 [Data Engineering] Docker Compose Docker Compose Docker Compose는 다중 컨테이너 애플리케이션을 정의하고 공유하는 데 도움이 되는 도구이다. Compose를 사용하면 YAML 파일을 생성하여 서비스를 정의할 수 있으며 단일 명령으로 모든 것을 가동하거나 해체할 수 있다. Compose 사용의 가장 큰 장점은 어플리케이션 스택을 파일로 정의하고 이를 프로젝트 저장소의 루트에 보관하며 (이제는 버전 제어됨) 다른 사람이 프로젝트에 쉽게 기여할 수 있도록 할 수 있다는 것이다. 누군가는 저장소를 복제하고 Compose를 사용하여 앱을 시작하기만 하면 된다. Compose 파일 생성 getting-started-app 디렉터리에 compose.yaml 파일을 만든다. 이제, compose.yaml 파일에서 서비스를 정의한다.. 2024. 1. 23. [Data Engineering] 다중 컨테이너 앱 다중 컨테이너 앱 어플리케이션 스택에 MySQL을 추가하게 된다. 여기서 MySQL은 어디에서 실행되는지, 동일한 컨테이너에 설치하거나 별도로 실행하는지의 의문이 생긴다. 일반적으로 각 컨테이너는 한 가지 일을 잘 수행해야 한다. 컨테이너를 별도로 실행하는 몇 가지 이유는 다음과 같다. API와 프런트엔드를 데이터베이스와 다르게 확장해야 할 가능성이 높다. 별도의 컨테이너를 사용하면 버전을 별도로 버전화하고 업데이트할 수 있다. 로컬에서 데이터베이스용 컨테이너를 사용할 수 있지만 프로덕션 환경에서는 데이터베이스용으로 관리형 서비스를 사용할 수 있다. 그러면 데이터베이스 엔진을 앱과 함께 제공하고 싶지 않을 것이다. 여러 프로세스를 실행하려면 프로세스 관리자 (컨테이너는 하나의 프로세스만 시작)가 필요하므.. 2024. 1. 23. [Data Engineering] 데이터베이스 유지 데이터베이스 유지 컨테이너를 시작할 때마다 to do 목록이 비어 있다. 컨테이너 파일 시스템 컨테이너가 실행되면 파일 시스템에 대한 이미지의 다양한 레이어를 사용한다. 또한, 각 컨테이너에는 파일을 생성/업데이트/제거하기 위한 자체 "스크래치 공간"이 있다. 동일한 이미지를 사용하더라도 다른 컨테이너에는 변경 사항이 표시되지 않는다. 1에서 10000 사이의 임의의 숫자로 ubuntu이름이 지정된 ./data.txt 파일을 생성하는 컨테이너를 시작한다. docker run -d ubuntu bash -c "shuf -i 1-10000 -n 1 -o /data.txt && tail -f /dev/null" 컨테이너의 터미널에 액세스하여 출력을 볼 수 있는지 확인한다. 이를 위해 CLI 또는 Docker .. 2024. 1. 23. [Data Engineering] 어플리케이션 업데이트 어플리케이션 업데이트 src/static/js/app.js 파일에서 새로운 빈 텍스트를 사용하도록 56행을 업데이트한다. - No items yet! Add one above! + You have no todo items yet! Add one above! docker build 명령을 사용하여 업데이트된 버전의 이미지를 빌드한다. docker build -t getting-started . 업데이트된 코드를 사용하여 새 컨테이너를 시작한다. docker run -dp 127.0.0.1:3000:3000 getting-started docker: Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint p.. 2024. 1. 23. [Data Engineering] 도커 (Docker) 도커 (Docker) 신뢰할 수 있는 데이터 인프라 구축과 중복된 작업을 피하기 위해 데이터 엔지니어링은 필수이다. 모든 어플리케이션 및 패키징, 종속된 라이브러리를 어느 환경에서나 개발하기 위해서 쉽게 배포하고 안정적으로 구동할 수 있게 도와주는 도커를 사용한다. Dockerfile Dockerfile은 지정된 이미지를 빌드하는 데 필요한 모든 명령을 순서대로 나열한 텍스트 파일이다. Dockerfile은 Docker 빌드 명령에 의해 Docker 이미지를 생성하는 데 사용된다. Image 이미지는 읽기 전용이며 변경되지 않는다. Docker 이미지는 코드, 런타임, 라이브러리, 환경 변수, 구성 파일 등 소프트웨어를 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함하는 경량의 독립 실행형 실행 패키지다. Conta.. 2024. 1. 22. [Chronobiology] 심부체온 (Core Body Temperature) 심부체온 (Core Body Temperature) 사람의 경우, 일주기 리듬은 일주기 시스템의 타이밍을 평가하는 데 사용되어 왔으며, 수년 동안 가장 일반적으로 사용되는 방법이었다. 일반적으로 심부체온 (CBT)리듬의 정점은 일주기 단계의 마커로 사용된다. 멜라토닌이 발견되고 멜라토닌 수집 및 분석 방법이 개발되면서 멜라토닌이 일주기 마커로 선택되는 방향으로 전환되었다. 이러한 변화의 이유는 적어도 부분적으로는 활동과 식사 등이 핵심 체온에 미치는 마스킹 효과와 CBT 측정이 일반적으로 직장에 삽입된 프로브를 통해 수집되었기 때문이다. 이러한 주의 사항에도 불구하고 CBT의 일주기 리듬은 일주기 리듬을 측정하는 데 유용하며, 일반적으로 최소 7 ~ 10일이 소요되는 분석 결과의 반환을 기다릴 필요 없이.. 2024. 1. 17. [Chronobiology] 멜라토닌 (Melatonin) 멜라토닌 (Melatonin) 멜라토닌은 송과선에서 합성 및 분비되는 내인성 호르몬으로, 멜라토닌 생성의 시작은 일반적으로 내인성 일주기 시스템의 타이밍을 나타내는 지표로 사용된다. 멜라토닌 분비는 교감 신경으로 구성된 다중 시냅스 신경 경로를 통해 상부 경추 신경절의 SCN, pre-ganglionic 뉴런 및 post-ganglionic 섬유를 통해 제어된다. 멜라토닌은 일주기 시스템의 마커로 사용되는 것 외에도 일주기 리듬의 타이밍을 변경하고 (위상 이동) 멜라토닌이 SCN 뉴런의 발화 속도를 억제하여 수면 허용 상태를 만들기 때문에 SCN에 미치는 영향을 통해 수면을 촉진하는 데 도움을 줄 수 있다. 멜라토닌은 혈장 및 타액에서, 멜라토닌의 주요 대사 산물인 6-sulphatoxy 멜라토은 소변에.. 2024. 1. 16. [Chronobiology] 일주기 시간 유형 (Circadian Chronotype) 일주기 시간 유형 (Circadian Chronotype) 일주기 시스템의 타이밍을 측정하는 데 자주 사용되는 도구는 설문지를 통해 평가하는 일주기 선호도 또는 크로노타입이다. 일주기 시간 유형은 일반적으로 개인이 선호하는 일상 활동 시간 또는 수면 시간에 의해 정의된다. 가장 일반적으로 사용되는 설문지는 아침-저녁형 설문지, 뮌헨 크로노타입 설문지 (MCTQ), 교대 근무자를 위한 뮌헨 크로노타입 설문지 (MCTQShift)이다. 이러한 설문지는 건강한 대조군에서는 일주기 시스템의 다른 측정치 (ex: CBT 및 멜라토닌 수치)와 상당히 잘 일치하지만, 환자 집단에서는 이러한 관계가 명확하지 않다. 이러한 설문지는 일주기 리듬 자체를 측정하지는 않지만, 극단적인 조기 또는 후기 유형을 식별하고 '사회적.. 2024. 1. 16. [Chronobiology] 수면 평가용 설문지 (Sleep Log / Diary) 수면 평가용 설문지 (Sleep Log / Diary) 개체의 행동을 토대로 일주기 리듬을 간접 적으로 평가할 수도 있다. 어떤 개체는 일찍 취침을 시작하 고 일찍 기상하여 활동을 시작하고, 어떤 개체는 늦게 잠자리에 들고 늦게 일어나 활동을 시작한다. 인간에게 있어서 보통 자신의 활동 시기가 앞당겨져 있는 사람과 반대로 뒤로 밀려져 있는 사람이 있다. 즉, 남들보다 일찍 자고 일찍 일어나는, 일명 ‘아침형 인간’과 남들에 비해 늦게 자고 늦게 일어나는 ‘저녁형 인간’으로 나뉠 수 있다. 아침/저녁형의 개인별 특성, 수면 주기의 지연 혹은 전진이 유전적 요인의 영향을 받는다는 결과들이 보고되고 있다. 이러한 패턴을 평가하기 위한 간단한 방법은 수면 일기를 사용하는 것이다. 취침 시간과 기상 시간 등을 개.. 2024. 1. 16. 임베딩 훈련 (Training Embedding) 임베딩 훈련 (Training Embedding) 레스토랑 리뷰를 긍정 또는 부정에 따라 분류하는 신경망을 만든다. 이 신경망은 여기에 주어진 것과 같은 문자열을 입력으로 받을 수 있다. 이 코드에는 각 리뷰에 대한 긍정 또는 부정 레이블도 포함된다. from numpy import array from tensorflow.keras.preprocessing.text import one_hot from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Flatten, Embedding, Dense # .. 2024. 1. 11. 이전 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 ··· 164 다음 728x90 반응형 LIST
