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쿠버네티스 3장 발표 대본 정리 안녕하세요. 쿠버네티스 3장 발표를 진행하게 된 김종훈 입니다. 순서는 도커 네트워킹과 쿠버네티스 네트워킹의 차이, 노드포트, 로드밸런서, 멀티포트, 클러스터ip/headless, endpoint, 인그레스, 멀티 테넌시 순으로 진행하겠습니다. 도커는 설치 시 docker0라는 브릿지가 생성이 됩니다. 이 브릿지를 통해 각 네트워크는 서로 통신하는 구조입니다. 도커는 기본적으로 앞의 그림에서 나타내듯, eth0라는 랜카드에 ip를 부여받게 됩니다. 이 eth0라는 랜카드와 docker0의 veth가 서로 1:1로 매핑되면서 통신하는 구조입니다. 도커0의 정보는 ifconfig를 통해 확인할 수 있습니다. 또한 eth0와 veth역시 확인이 가능한데, eth0의 경우 컨테이너 안에 존재하다보니, 컨테이너안.. 2022. 1. 22.
데이터 전처리 스케일러에 관해 좋은 글이 있어서 2개를 들고와봤다. 요즘 그동안 공부한것을 정리하고 있다. https://mkjjo.github.io/python/2019/01/10/scaler.html [Python] 어떤 스케일러를 쓸 것인가? * 본 포스트는 개인연구/학습 기록 용도로 작성되고 있습니다. By MK on January 10, 2019 데이터를 모델링하기 전에는 반드시 스케일링 과정을 거쳐야 한다. 스케일링을 통해 다차원의 값들을 비교 분 mkjjo.github.io https://homeproject.tistory.com/3 데이터 스케일링 (Data Scaling) 데이터 스케일링이란 데이터 전처리 과정의 하나입니다. 데이터 스케일링을 해주는 이유는 데이터의 값이 너무 크거나 혹은 작은 경우에 .. 2021. 7. 21.
데이터분석 3 df.groupby('neighborhood')['rent'].mean().to_frame('mean').sort_values(by='mean', ascending=False) df.groupby('neighborhood')['rent'].mean() 2021. 7. 21.
데이터분석 2 drink_df['continent'] = drink_df['continent'].fillna('ETC') fillna : 결측값을 특정값으로 채운다. plt.pie(데이터의 실질적인 값, labels=데이터의 레이블 리스트) plt.pie(pie_values, labels=pie_labels, autopct='%.02f%%') plt.title('Percentage of each continent') 이름.groupby('보고자 하는 열')['그룹핑 기준이 되는 열'].통계 함수 drink_df.groupby('continent')['beer_servings'].mean() drink_df.groupby('continent')['wine_servings'].describe() # 전체 평균보다 많은 알.. 2021. 7. 21.

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