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Apache Flume이란?대용량 데이터를 실시간으로 수집하고 집계하는 분산 시스템입니다. Flume의 주요 특징실시간 데이터 수집:웹 서버 로그, 센서 데이터, 소셜 미디어 데이터 등 다양한 소스로부터 실시간으로 데이터를 수집할 수 있습니다.데이터 수집 과정에서 필터링, 변환, 집계 등의 전처리 작업을 수행할 수 있습니다.확장성 및 신뢰성:수집된 데이터를 Hadoop, Kafka, HBase 등의 데이터 저장소로 안정적으로 전송할 수 있습니다.노드 장애 발생 시에도 데이터 손실 없이 지속적인 데이터 수집이 가능합니다.유연한 아키텍처:소스, 채널, 싱크 등의 구성 요소를 플러그인 형태로 구현하여 다양한 환경에 적용할 수 있습니다.복잡한 데이터 수집 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있습니다.모니터링 및 관리..
Apache Spark란?빅데이터 처리를 위한 오픈소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크입니다. Spark의 주요 특징빠른 데이터 처리 속도:메모리 기반의 데이터 처리 방식을 사용하여 기존 하둡 MapReduce 대비 빠른 처리 속도를 제공합니다.다양한 데이터 처리 작업(ETL, 분석, 머신러닝 등)을 빠르게 수행할 수 있습니다.통합된 데이터 처리 기능:배치 처리, 스트리밍 처리, 대화형 쿼리, 그래프 처리 등 다양한 데이터 처리 기능을 제공합니다.Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib, Spark GraphX 등의 모듈을 통해 통합된 데이터 처리 환경을 제공합니다.다양한 데이터 소스 지원:HDFS, Amazon S3, Cassandra, HBase, Hive 등 다양한 데이터..
Kubeflow란?Kubernetes 환경에서 머신러닝(ML) 워크플로우를 배포하고 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. Kubeflow의 주요 기능모델 학습 및 실험:Jupyter Notebook, TensorFlow, PyTorch 등의 ML 프레임워크를 지원합니다.모델 학습 및 실험을 Kubernetes 클러스터에서 실행할 수 있습니다.모델 배포:학습된 모델을 Kubernetes 클러스터에 배포하여 실시간 추론 서비스로 제공할 수 있습니다.다양한 서빙 옵션(TensorFlow Serving, KFServing 등)을 제공합니다.파이프라인 관리:데이터 전처리, 모델 학습, 모델 평가, 배포 등의 ML 워크플로우를 Kubeflow 파이프라인으로 정의할 수 있습니다.파이프라인을 Kubernetes 클러스..
Kubernetes란? 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 스케일링 및 관리를 자동화하는 오픈소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. 주요 특징자동화된 배포와 스케일링:컨테이너화된 애플리케이션의 배포와 스케일링을 자동으로 관리합니다.수요에 따라 리소스를 동적으로 할당하고 관리합니다.서비스 디스커버리와 로드밸런싱:컨테이너화된 애플리케이션 간의 통신을 자동으로 관리합니다.네트워크 트래픽을 자동으로 분산시켜 애플리케이션의 가용성을 높입니다.자동화된 복구와 롤아웃:컨테이너 장애 발생 시 자동으로 복구합니다.새로운 버전의 애플리케이션을 안전하게 배포할 수 있습니다.저장소 관리:영구적인 데이터 볼륨을 제공하여 애플리케이션의 상태를 유지할 수 있습니다.보안 및 접근 제어:사용자 및 서비스 계정에 대한 접근 제어를..
마우스 모양* {cursor: url(https://cur.cursors-4u.net/cursors/cur-11/cur1054.cur), auto !important;} 클릭시 파동 효과 HTML - 위에 복사/*마우스 클릭 효과*/div.clickEffect{ position:fixed; box-sizing:border-box; border-style:solid; border-color:#828282; border-radius:50%; animation:clickEffect 0.8s ease-out; z-index:5;}@keyframes clickEffect{ 0%{ opacity:1; width:0.5em; height:0.5em; margin:-0.25em; border-width:0.3..
