로컬 컴퓨터의 ssh-key 생성 ssh-keygen cat ~/.ssh/id_rsa.pub 원격저장소에 복사한 ssh-key 등록 [Edit Profile] - [SSH Keys] - [Add an SSH key] 원격저장소와 로컬컴퓨터 동기화 셋팅 git config --global user.name "이름" git config --global user.email "이메일" mkdir 프로젝트이름 cd 프로젝트이름 git init touch README git add README git commit -m 'first commit' git remote add origin git@gitlab.com:demun/저장소이름.git git push -u origin master
gitlab 설치시SSL configuration (Lets encrypt ::: The ACME server can not issue a certificate for an IP address) + CloudFlare
https 로 url을 정하고 설치시 gitlab-ctl 가동작되는 동안 에러가 있다는 메세지가 뜨며 설치가 완료되지 않는다 letsencrypt 설치하기 apt-get install -y letsencrypt letsencrypt --version #certbot 0.40.0 인증에 사용 할 설정 추가하기 vim /etc/gitlab/gitlab.rb letsencrypt['enable'] = true # GitLab 10.5 and 10.6 require this option external_url "https://gitlab.example.com" # Must use https protocol letsencrypt['contact_emails'] = ['foo@email.com'] # Optiona..
sudo apt-get update sudo apt-get install -y curl openssh-server ca-certificates tzdata perl sudo apt-get install -y postfix curl https://packages.gitlab.com/install/repositories/gitlab/gitlab-ce/script.deb.sh | sudo bash sudo EXTERNAL_URL="https://gitlab.example.com" apt-get install gitlab-ce https 프로토콜을 사용할 것이라서 letsencypt 관련 에러가 났다. gitlab은 https를 사용하게되면 자동적으로 letsencrypt 에 요청한다 Running handle..
[클라우드 CI/CD (1) ] argo
workflows & pipelines continuous delivery rollouts events Argo Workflows는 Kubernetes에서 병렬 작업을 조정하기위한 오픈 소스 컨테이너 네이티브 워크 플로 엔진입니다. Argo Workflows는 Kubernetes CRD로 구현됩니다. 쿠버네티스용 선언적 GitOps 지속적 배포 도구 Argo Rollouts는 고급 배포기능을 쿠버네티스에 제공하는 컨트롤러 및 CRD임 쿠버네티스를 위한 이벤트 기반의 의존성 관리자임 참고: 공식홈페이지
제너레이터 파이썬에서 고성능이면서도 메모리를 적게 사용하는 반복을 위한 방법(PEP-255) 모든 제너레이터 객체는 이터러블(iterable) -- for루프와 같이 사용 제너레이터 표현식 제너레이터를 사용하면 많은 메모리를 절약할 수 있음 제너레이터는 이터레이터이므로 리스트나 튜플, 세트처럼 많은 메모리를 필요로 하는 이터러블이나 컨테이너의 대한이 될 수 있음 컴프리헨션에 의해 정의될 수 있는 리스트나 세트, 사전처럼 제너레이터도 제너레이터 표현식으로 정의할 수 있음 [ x**2 for in range(10) ] ( x**2 for x in range(10) ) sum( x**2 for x in range(10) )
read_excel data_frame: DataFrame = pd.read_excel("C:\\example\\ex.xlsx") excel 파일을 읽어오기 header data_frame: DataFrame = pd.read_excel("C:\\example\\ex.xlsx", header=[0,1,2,3]) 음식 떡볶이 샐러드 불고기 파스타 컬럼이 (떡볶이, 샐러, 불고기, 파스타)가 됨 stack body_dataframe : DataFrame = body_dataframe.stack(level=[0,1,2]) >>> df_multi_level_cols1 weight kg pounds cat 1 2 dog 2 4 >>> df_multi_level_cols1.stack() weight cat kg 1..
서버 가상화 및 클라우드는 네트워크 트래픽의 급속한 증감 및 변경을 초래함 네트워크를 가상화하고 네트워크 구성과 기능 설정 등을 소프트웨어로 프로그래밍할 수 있게 만들어줌 => 기존 네트워크가 장비마다 가지고 있던 통신의 전송 기능(데이터 플레인)과 제어 기능(컨트롤 플레인)을 분리하여, 제어 기능을 컨트롤러에 논리적으로 집중시켜 데이터의 흐름을 소프트웨어로 정의함 1.서버 가상화와 마찬가지로 물리적 네트워크가 추상화되므로, 하나의 물리적 네트워크 위에 컨트롤러 별로 여러 개의 가상 네크워크를 구축할 수 있음 2.네트워크 장비의 아키텍텨가 수작 통합형 아키텍터에서, 각 기능별 레이어를 분리해서 오픈형 인터페이스로 연결하는 아키텍쳐로 바뀌고 있음 3.네트워크 장비는 컨트롤러가 집중적으로 제어하게 되며, 기..
[DevOps] 개발과 운영이 함께 협력하여, 완성도 높은 소프트웨어를 더욱 신속하게 만들어가는 문화 old) 개발 부서 - 고객의 니즈에 부응하는 최신 어플리케이션과 서비스를 빠르게 제공하길 원함 운영 부서 - 고객에게 불편을 끼치지 않는 안정적인 운영 new) 새로은 서비스의 빠른 시장 투입이 요구되고 있어, 개발과 운영의 콜라보레이션이 중요시 되고 있음 ☆배경 1.개발 방법 => 서비스의 전체 그림 안에서 결정된 부분을 먼저 개발해서 배포하는 개발 속도 우선적인 방법 => 애자일 2.클라우드 => 애플리케이션 개발/운영환경을 지원하는 PaaS 서비스와 컨테이너 서비스가 완비되었기 때문 3.자동화 =>많은 수의 서버를 소규모 인원으로 운용할 수 있게되어, 운영 부서의 리소스를 개발 부서로 이전하고 있..