컨테이너 생성 후 실행하기 - docker run docker run [OPTIONS] IMAGE[:TAG|@DIGEST] [COMMAND] [ARG...] docker run -d -p 80:80 httpd:latest # run : 이미지를 사용해 컨테이너를 실행시킵니다. # -d : 컨테이너를 데몬(백그라운드)으로 실행시킵니다. # 80:80 : 80번 포트로 접속했을 때 컨테이너에 접근할 수 있도록 포트포워딩 설정을 해줍니다. # httpd:latest : httpd의 가장 최신 이미지를 사용해 컨테이너를 생성합니다. # run 시 이미지가 존재하지 않으면 다운받고 컨테이너를 생성하고 바로 실행 해준다. docker run 옵션 옵션설명 -i 사용자가 입출력 할 수 있는 상태 -t 가상 터미널 환..
Docker란? 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼. : 컨테이너 기술을 사용하여 다양한 어플리케이션을 컨테이너 환경에서 신속하게 구축하고 테스트 및 배포할 수 있는 소프트웨어 플랫폼. 💡 MSA(Micro Service Architecture) : MSA는 서비스간의 의존성을 없애고 기능을 쪼개는 것을 중점적으로 설계한 아키텍처. 예를 들어, 은행 시스템을 하나의 통합된 프로그램으로 개발하지 않고 입/출금 서비스, 조회 서비스, 대출 서비스 등 기능별로 작게 쪼개서 MSA 형태로 되어 있다면, 이 때 새로운 대출 유형이 생겨 개발이 필요할 때 은행 시스템 전체를 수정할 필요 없이 대출 서비스의 수정만으로 작업을 경량화 할 수 있다. - 서비스 단위의 개발 가능 - 지속적인 통합과 배포(CI/CD)를..
EC2 환경에서 설치하기 sudo apt install docker.io -y # 만약 아래와 같은 에러가 발생한다면 # E: Package 'docker.io' has no installation candidate # sudo apt update 명령어 실행 후 docker 패키지를 다시 설치해주세요 sudo docker --version # 도커 버전이 출력되는지 확인합니다. # Docker version 20.10.12, build 20.10.12-0ubuntu2~20.04.1 - 정상 # command not found: docker 와 같은 문구가 출력될 경우 docker가 설치되었는지 확인해야 합니다. Docker-compose 설치하기 sudo mkdir -p /usr/lib/docker/c..
🎵 Na-dle(나랑 들을래?)🎵 프로젝트소개 사용자의 취향을 반영하여 취향에 맞는 음악을 추천해주고, 취향이 비슷한 다른 사용자의 플레이리스트를 보여주는 추천시스템 와이어프레임 기능명세서 기능명세서 구분 기능 세부기능 내용 회원관리 로그인 아이디 비밀번호 회원가입 아이디 비밀번호 이름 프로필 편집 프로필이미지 이름 아이디 이메일 내 리뷰 목록 회원가입 후 첫 로그인 선호도 조사 음원목록 랜덤하게 음원에서 20개 목록 출력 평점 체크 들은 음악이면 선호도 평점(5점) 체크 메인화면 추천 노래 추천 음원 목록 추천시스템 결과에 따른 음원 목록 출력 총평점 해당 음원의 총 평균 평점 출력 비슷한 취향 유저 비슷한 취향 조회 추천시스템 결과로 비슷한 취향(similarity가 높은)을 가진 유저 5명 목록 출..
KPT 회고 Keep : 이번 프로젝트에서 진행한 과정 중 다음 프로젝트에서도 유지했으면 하는 부분 Git branch를 이용한 협업 commit 메세지 컨벤션, issue, PR 컨벤션를 아예 템플릿으로 관리한점. 깃모지를 활용한 점. 기능별로 branch를 잘 나눠서 협업한 점 전부가 CRUD 구현 경험 협업 의사소통이 너무 좋았어요. 문서작업도 했다. Problem 아쉬운 점 wiki를 제대로 사용 못함. 있던 기능도 구현이 삭제한 점 머신러닝을 정확히 이해하지는 못하고 두서없이 시도해서 얻어걸린 점. 다른 팀원의 파트를 코드단위로 파악하지 못한 점. 타임어택을 하자고 했지만 제대로 시행되지 못했다. 현지님 빨리 못주무시게한 점 -중요- 짜증많이내심.. 조심 오류 발생시 몇시간씩 잡고 있는 점. 기..
🐶마이 펫 감정일지 PEMOTION🐶 프로젝트 소개 반려견의 사진을 기반으로 감정 angry/ happy / sad 로 판별하여 감정일지를 작성하는 서비스 입니다. 프로젝트 목표 Django 배운 내용 기반으로 필수기능 완벽하게 복습하기 Git branch를 이용한 협업 방식 익숙해지기 머신러닝 자체 학습시키기 역할 파트 머신러닝 : 이현지, 주세민 머신러닝 학습 : 주세민 머신러닝 로드 : 이현지 Django : 손상훈, 유승주 로그인/회원가입 : 유승주 감정일지 : 손상훈 와이어프레임 IA 화면구성 Figma Created with Figma www.figma.com 기능명세서 구분 기능 기능분류 세부항목 로딩 로그인(회원가입) 로그인 아이디 패스워드 회원가입 아이디 패스워드 / 확인 메인 펫 감정일..
B5팀 - OB ⭐팀장⭐ : 이현지 ⭐팀원⭐ : 손상훈 , 유승주, 주세민 ✨마이펫 감정일지 PEMOTION✨ 프로젝트 소개 반려견의 사진을 기반으로 펫의 감정을 판별하여 감정일지를 작성하는 서비스 입니다. 파트 머신러닝 : 이현지, 주세민 Django : 손상훈, 유승주 와이어프레임 IA 화면구성 프로젝트 기능 머신러닝 강아지 감정 판별 학습 로그인/회원가입 로그인 회원가입 로그아웃 펫 감정일지(게시글) 개인 일지 목록 일지 작성 이미지 업로드 (추가기능) 비밀글 설정 일지 수정 일지 삭제 구분 기능 기능분류 세부항목 로딩 로그인(회원가입) 로그인 아이디 패스워드 회원가입 아이디 패스워드 / 확인 메인 펫 감정일지 일지작성 이미지업로드 작성자 펫이름 일지내용 일지상세 이미지 작성자 펫 일지내용 머신러닝..
