ECR을 이용한 mysql/node.js on Docker (1)에 이어서 ECR에 도커 이미지를 Push하고 ECR에서 이미지를 받아 컨테이너를 실행하는 실습을 진행해보겠습니다. 01. ECR 01-01. 사용자 자격증명 우리는 본 실습에 AWS CLI를 사용할 예정이므로 자격 증명 정보가 필요합니다. 아래의 정책을 가진 사용자가 있다면 해당 사용자 자격 증명 정보를 사용합니다. 만약 없다면 아래의 정책을 추가해줍니다. AmazonEC2ContainerRegistryFullAccess AmazonECS_FullAccess AmazonEC2FullAccess 자격 증명 …
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00. 기본 설정 00-01. 디렉토리 구조 이번 실습에서 필요한 디렉토리 구조는 아래와 같습니다. 00-02. EC2 생성 실습을 위한 EC2를 생성해주겠습니다.OS는 Ubuntu 18.04를 이용하고 인터넷 통신이 가능한 서브넷에서 실습을 진행하겠습니다. 00-03. 패키지 설치 인스턴스를 생성했다면 SSH 접속 후 필요한 패키지를 설치합니다. 01. node js app 생성 및 Dockerfile 작성 01-00. 사전 준비 node js 애플리케이션을 위한 …
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00. 폐쇄망 및 Patch 폐쇄망이란? 폐쇄망이란 인터넷 연결이 되지 않는 망 분리 환경을 의미합니다. 망 분리란 외부 인터넷망을 통한 불법적인 접근과 내부 정보의 유출을 차단하기 위해 업무망과 외부 인터넷망을 분리한 것을 의미합니다. Patch란 운영 체제의 기능 개선이나 수정을 위해 설계된 업데이트 프로그램을 의미합니다. OS patch를 하는 방법은 아래와 같습니다. AWS Systems Manager (Patch Manager) AWS …
01. NO-SQL 이란? SQL(Structured Query language)? 구조화 된 질의 언어입니다. 관계형 데이터 베이스(RDBMS)에서 데이터 조회, 저장, 수정, 삭제 합니다. DB에 정해진 구조(Schema)에 따라 테이블에 저장 합니다. 테이블간 관계가 있으며 이관계를 이용하여 중복 없이 데이터를 다룰 수 있습니다. 대다수의 회사, 은행, 보험, 증권사, 공공기관에서 사용 합니다. Oracle, MySQL, PostgreSQL이 있습니다. NO-SQL(Non-RelationalSQL) SQL과 반대라 생각하면 됩니다. 비관계형 …
시작하기에 앞서 해당 게시글은 머신러닝에 대한 이야기 보다는 AWS 클라우드에서 SageMaker Studio를 활용하여 데이터 분석 작업을 쉽게 접근 하실 수 있는 방법에 대한 가이드를 제공합니다. <Amazon SageMaker Studio> 기계 학습을 위한 최초의 완전한 IDE(통합개발환경) 입니다. 탄력적이고 공유가능한 Jupyter노트북을 제공하며 빠른 작업 시작이 가능합니다. AutoPilot을 사용하여 인기있는 오픈소스 모델과 일반적인 사용 사례를 위한 솔루션이 포함된 기계 …
01. VPC란? 논리적으로 할당된 가상의 네트워크 공간입니다. 가상의 네트워크에서 AWS 리소스를 이용할 수 있는 서비스입니다. VPC는 독립적인 가상의 네트워크 공간으로 사용자의 설정에 따라 자유롭게 구성할 수 있는 공간을 의미합니다. 따라서 사용자는 서브넷 생성, 라우팅 테이블, 네트워크 게이트웨이 구성 등 네트워킹 환경을 사용자가 원하는 대로 완벽하게 제어할 수 있습니다. 만약 VPC가 없다면 AWS Cloud 안의 리소스들을 …
01. SageMaker란? SageMaker란 제품 추천, 맞춤화, 지능형 쇼핑, 로봇 공학, 음성 지원 디바이스를 포함하여 20년에 걸친 Amazon의 실제 기계 학습 애플리케이션 개발 경험에 기반하여 구축된 서비스입니다. Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts가 ‘Amazon SageMaker’라는 플랫폼을 중심으로 모두 협업할 수 있다는 개념입니다. 간단하게 RDS는 ‘EC2 인스턴스 위에 DB를 설치한 완전 관리형 서비스’라고 이해할 수 있는 것과 …
[AWS] Datalake DevOps [Hands On] Glue를 통한 Csv to Parquet 파일 변환하기 위 링크된 페이지의 Glue 실습을 통해 생성된 공공데이터 Glue Catalog Table을 Athena로 분석해봅니다. Athena workgroup 작업 그룹을 사용하여 사용자, 팀, 애플리케이션 또는 워크로드를 구분하고, 각 쿼리 또는 전체 작업 그룹에서 처리할 수 있는 데이터 양의 한도를 설정하고, 비용을 추적할 수 있습니다. 작업 그룹은 …
