생성형 AI의 개요와 활용
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 창작물을 만들어내는 인공지능 기술로, 딥러닝의 한 분야에 속합니다. 생성형 AI는 사용자가 원하는 정보나 스타일을 제공하면 이를 기반으로 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 방식으로 작동합니다. 머신러닝이나 딥러닝 모델이 주로 ...
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 창작물을 만들어내는 인공지능 기술로, 딥러닝의 한 분야에 속합니다. 생성형 AI는 사용자가 원하는 정보나 스타일을 제공하면 이를 기반으로 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 방식으로 작동합니다. 머신러닝이나 딥러닝 모델이 주로 ...
Podman은 Kubernetes의 Pod 개념을 빌려와 좀 더 유연한 컨테이너 관리를 제공합니다. Pod라는 개념을 사용해 다수의 컨테이너를 논리적으로 묶어 관리할 수 있습니다. Kubernetes에서 사용하는 Pod와 유사하게, Podman의 Pod는 여러 컨테이너가 같은 네...
컨테이너 기반의 애플리케이션 배포는 최근 몇 년간 IT 업계에서 매우 중요한 기술로 자리 잡았습니다. Docker는 이러한 컨테이너 기술의 선두주자였지만, Docker Daemon에 대한 의존성 및 라이선스 문제로 인해 많은 대안이 등장했습니다. 그 중 하나가 바로 Podman입니...
서론 데이터 분석이 점점 중요해지는 오늘날, 사용자들이 어떤 주제에 관심을 가지고 있는지 파악하는 것은 매우 유용합니다. Google Trends는 특정 키워드에 대한 검색 트렌드를 분석할 수 있는 유용한 도구입니다. 이를 Python에서 활용할 수 있게 해주는 라이브러리가 바로 ...
Docker는 컨테이너 기술을 통해 애플리케이션을 가볍고 빠르게 배포할 수 있는 장점을 제공합니다. 그러나 서버의 리소스를 효율적으로 관리하지 않으면 컨테이너가 과도한 자원을 사용하여 다른 애플리케이션에 영향을 줄 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 Docker 컨테이너의 CPU와 ...
Docker는 컨테이너 기반의 애플리케이션 개발 및 배포를 위해 많이 사용되고 있으며, 네트워킹 역시 중요한 부분입니다. Docker 네트워크는 다양한 네트워크 드라이버를 통해 컨테이너 간의 통신과 외부와의 연결을 지원합니다. 이번 글에서는 Docker의 주요 네트워크 드라이버와 ...
Docker 사용시 재시작되거나 문제가 생길 때 컨테이너가 자동으로 시작되도록 설정하는 것은 매우 중요합니다. 이를 통해 시스템 관리의 효율성을 높이고 서비스의 안정적인 제공을 보장할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Docker 컨테이너의 자동 시작 옵션에 대해 자세히 알아보겠습니...
장애 대응 방안을 제시함에 있어서 모니터링 솔루션과 AIOps(AI for IT Operations) 솔루션의 장애 예측은 접근 방식과 기능에서 중요한 차이가 있습니다. 두 솔루션 모두 시스템 장애를 예방하거나 최소화하는 것을 목표로 하지만, 그 방법과 활용 측면에서 차별화됩니다.
서론 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 AI와 관련된 뉴스도 매일 새롭게 쏟아지고 있습니다. 특히 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 LLM(Large Language Model) 기술이 대중화되면서, 이 분야에 대한 최신 정보를 지속적...
서론 뉴스 수집 자동화는 중요한 정보를 빠르고 효율적으로 얻기 위한 강력한 방법입니다. 특히 GNews는 구글 뉴스를 기반으로 뉴스 기사를 스크래핑하는 파이썬 라이브러리로, 특정 키워드나 언어, 지역에 맞춘 뉴스를 수집하는 데 유용합니다. 이번 글에서는 GNews 모듈에서 제공하는...