발자취

Apache Spark 개념 및 특징 정리Apache Spark는 대규모 데이터 분석과 분산 처리를 위해 만들어진 오픈소스 프레임워크입니다.빅데이터 환경에서 빠른 속도, 다양한 데이터 처리 기능, 그리고 확장성을 제공합니다.특징1. High Performance (고성능)In-Memory 연산을 통해 기존 Hadoop MapReduce보다 훨씬 빠른 속도를 제공합니다.MapReduce는 디스크 기반으로 데이터를 저장하고 네트워크를 통해 데이터를 주고받는 과정이 많아 속도가 느립니다.Spark는 데이터를 메모리에 올려서 연산을 수행하고, 꼭 필요할 때만 디스크나 네트워크를 사용합니다.덕분에 최대 100배 이상 빠른 성능을 보여주기도 합니다.머신러닝용 라이브러리(MLlib), 그래프 연산 라이브러리(Grap..

VPN(Virtual Private Network)란?VPN은 공용 네트워크(예: 인터넷)를 통해 사설 네트워크에 안전하게 접속할 수 있도록 하는 암호화된 터널로 인터넷을 통해도 내부망처럼 동작가능합니다 이런 동작이 가능한 이유는 IP마스킹을 통해 사용자 IP를 숨기고 사내망 IP로 대체 하기 때문입니다. 즉 VPN은 인증된 사용자만 원격 접속을 가능하게 하는 고급 암호화 및 인증 기법입니다. 기업에서 VPN을 사용하는 이유는 보통 원격 근무 지원, 보안 통신, 내부망 리소스 접근 제어, 지사 간 통신 보안 확보를 위해 사용됩니다.사용 목적설명 원격 근무 지원 외부 직원이 사내망에 안전하게 접속 가능보안 통신내부 시스템이나 파일 서버 접속 시 데이터 보호내부망 리소스 접근 제어VPN을 통해서만 접근 가능..

요청별 추적과 구조화된 로깅이 필수적입니다. 이번 글에서는 FastAPI와 Mixin 패턴을 활용하여 효과적인 로깅 시스템을 구축하는 방법을 소개하겠습니다. 1. 구조화된 JSON 로깅 시스템1.1 핵심 구성 요소먼저 JSON 형식의 구조화된 로그를 생성하는 시스템을 만들어보겠습니다.비동기 환경에서의 요청 추적: FastAPI나 다른 비동기 웹 프레임워크에서는 여러 요청이 동시에 처리됩니다 요청별 로그 분리: 각 HTTP 요청마다 고유한 request_id를 부여하여, 하나의 요청과 관련된 모든 로그를 쉽게 추적할 수 있습니다 자동 로그 태깅: 모든 로그 레코드에 현재 컨텍스트의 request_id를 자동으로 추가합니다 일관성 보장: 개발자가 매번 수동으로 request_id를 로그에 추가할 필요가 없습..

vLLM은 대형 언어 모델(LLM)의 추론 및 서빙을 효율적이고 고속으로 처리할 수 있는 오픈소스 라이브러리입니다. 특징고성능 추론 및 서빙OpenAI 호환 API 서버다양한 모델 지원하드웨어 및 분산 추론 지원vllm web 서버 생성먼저 로컬 모델이나 허깅페이스에서 사용할 모델을 다운로드하거나 정해야 한다.chat-template ./qwen3_nonthinking.jinja은 https://qwen.readthedocs.io/en/latest/deployment/vllm.html 에서 다운로드할 수 있다. qwen3의 nothink를 위한 chat template이다 think를 사용하고 싶으면 안 해도 된다.vllm serve 로컬 모델경로 or 허깅페이스 가능 --served-model-nam..

1. Milvus 다운로드Milvus는 vectordb로 리눅스 환경에서 동작한다.https://milvus.io/docs/ko/install_standalone-docker-compose.md Docker Compose로 Milvus 실행하기(Linux) | Milvus 문서화Docker Compose를 사용하여 Milvus를 독립형으로 설치하는 방법을 알아보세요. | v2.6.xmilvus.io Docker Compose를 다운로드하기 위해 https://github.com/milvus-io/milvus/releases/ 에 접속해서 원하는 버전의 Docker Compose 파일을 다운로드한다.docker-compose.yaml은 Milvus를 실행시키기 위해 필요한 3개의 서비스 컨테이너 서비스를 ..

Docker Hubhttps://hub.docker.com/ Docker Hub Container Image Library | App ContainerizationIncrease your reach and adoption on Docker Hub With a Docker Verified Publisher subscription, you'll increase trust, boost discoverability, get exclusive data insights, and much more.hub.docker.com [컨테이너 명령어]컨테이너 생성이미지가 로컬 PC에 있는지 확인 후 없다면 DockerHub에서 이미지를 다운로드하여 컨테이너 생성 ( 실행 x )docker create [이미지 이름] 컨테이너..

[Doker란]컨테이너라는 개념을 사용하여 각각의 프로그램을 분리된 환경에서 실행 및 관리할 수 있는 툴이다. [Doker를 사용하는 이유]Docker를 사용하는 이유는 이식성 때문이다. 이식성이란 특정 프로그램을 다른 곳으로 쉽게 옮겨서 설치 및 실행할 수 있는 특성이다. ( 프로그램을 그대로 보존하 이사시키는 느낌 ) 예를 들어 서로 다른 2대의 컴퓨터에 DB를 설치하기 위해 먼저 한대의 컴퓨터에 DB를 깔았고 에러 없이 잘 동작하였다. 이후 2번째 컴퓨터에 똑같은 방법으로 DB를 설치하였지만 에러가 나며 작동하지 않았다. 이런 이유는 버전에 따른 문제일 수 있고 운영체제종류의 문제일 수 있고 보안프로그램의 문제등 다양하다. 그리고 새로운 컴퓨터가 생겨 똑같이 DB를 설치한다고 가정했을 때 설치 과정..

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LangGraph는 상태 기반 LLM을 만들기 위한 프레임워크입니다. 쉽게 말해 LLM의 현재 상태에 따라 조건문 반복문 등을 사용하여 유연한 LLM 워크플로우를 만들 수 있는 기능으로 StateGraph, MessageGraph, ReAct 등이 있습니다.  구성요소구성요소설명노드(Node)실행 단위. LLM 호출, 함수 실행 등.엣지(Edge)다음에 어떤 노드로 갈지 정의. 조건 분기, 루프 가능.상태(State)전체 흐름에서 공유되는 데이터. 상태를 기준으로 흐름 결정 가능. 상태(State) - 모든 노드가 공유하는 데이터상태는 전체 그래프 에서 사용하는 공용 데이터로 그래프가 처리하는 데이터 구조를 정의하는 객체입니다. 일반적으로 StateGraph에서는 기존 상태를 ovrride(덮어쓰기)합니..

[Tool Calling 이란?]Tool Calling(도구 호출)은 LLM이 단순 텍스트 응답을 넘어서, 등록된 함수나 프로그램을 직접 실행하고 그 결과를 응답에 반영하는 기능이다. 즉, LLM이 사용자의 질문을 분석해 필요한 툴을 스스로 판단하고 실행하는 구조이다. 예시 질문필요한 툴LLM에게 질문LLM이 선택한 필요한 툴“서울 오늘 날씨 어때?”날씨 API“파스타 요리법 알려줘”위키백과 검색 도구“삼성전자 주가 알려줘”주식 데이터 API“23 + 45는?”계산기 함수“내 회사 문서에서 찾은 요약 보여줘”벡터 DB 툴 (RAG) Tool Calling 흐름Tool Calling 흐름[User 입력] ↓[LLM 판단: "이건 툴이 필요하군!"] ↓[툴 이름 + 인자 → Tool 호출] ↓[결..