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[Airflow] TriggerDagRunOperator 사용할 때 duplicate key value violates unique constraint "dag_run_dag_id_execution_date_key"
개요Airflow을 활용하여 크롤링을 진행하고 있었다.하나의 DAG가 특정 DAG를 한번에 여러번 trigger 하는 프로세스인데지금 계속 크롤링 사이트가 늘어나는 과정에 있었다. 크롤링 사이트가 300개 가까이 늘어나고, 하나의 DAG를 300개 가까이 호출하다가 오류가 발생했다. 에러는 trigger_internal_dag task가 Fail 확인해보자error message: run_id 중복 오류sqlalchemy.exc.IntegrityError: (psycopg2.errors.UniqueViolation) duplicate key value violates unique constraint "dag_run_dag_id_execution_date_key" trigger_internal_dag은..
2025.09.14
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PDF에 있는 text를 빠르게 가지고 오자 ! feat. 시간복잡도
회사 프로젝트 중 .. 크롤링을 하고 있었다뉴스 기사들을 가지고 오는 크롤링이었는데,기사 내에 pdf가 있으면 파일을 다운받아서 간단하게 text만 추출해서 DB에 넣어준다. 근데 pdf가 있는 기사와 없는 기사를 스크리핑하는데 시간 차이가 많이 난다고 느꼈다.그래서 함수를 찾아갔다. 기존에 있던 코드:def current_extract_pdf_text(pdf_url): start_time = perf_counter() response = requests.get(pdf_url, headers={'User-Agent': random.choice(user_agents)}) response.encoding = response.apparent_encoding response.rais..
2025.07.23
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[MySQL] 뉴스 기사 NER 검색 구조 개선기 - 성능과 유지보수성의 균형 맞추기
최근에 새로운 프로젝트에 투입이 되었다.혼자 1,000여개의 사이트를 크롤링해야하는 시스템을 만들어야했다.프로젝트에 배정되었을 때 너무 너무 많은 범위를 혼자 진행해야해서 막막했지만내가 처음부터 주도적으로 할 수 있다는게 얼마나 큰 기회인가! 좋은 기회이니 애정을 가지고 잘 진행해보려한다.완전 새로운 프로젝트는 아니고, 예전에 진행했던 것과 비슷하지만 맨땅부터 시작해야했다.그럼 더 좋다. 개선하고 싶은 부분들이 있었다. 처음으로 바로 개선하고 싶은 부분은 데이터 베이스 쪽이었다. 문제 상황 : 느린 NER 검색크롤링한 뉴스 기사 데이터를 DB에 저장하고, 각 기사별로 NER(Named Entity Recognition) 결과를 리스트 형태로 TEXT 컬럼에 저장하고 있었다. → ner에 ["키워드1", ..
2025.07.23
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[SSH] SSH 세션에 따라 환경 변수가 다른 이슈
개요같은 서버에서A PC → SSH 접속 → 앱 실행 시 cuDNN 에러 + core dumpB PC → SSH 접속 → 동일 앱 실행 시 정상 작동 확인B PC에서는 fastapi 앱이 정상적으로 실행되는데, A PC에서는 동일 앱 실행 시 아래와 같은 에러메세지가 출력된다.Unable to load any of {libcudnn_cnn.so.9.1.0, libcudnn_cnn.so.9.1, libcudnn_cnn.so.9, libcudnn_cnn.so}Invalid handle. Cannot load symbol cudnnCreateConvolutionDescriptorAborted (core dumped) → cnDNN 라이브러리를 찾지 못함→ 현재 세션에서 libcudnn_cnn.so.* 라이브러..
2025.06.27
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[gradio] 애플리케이션에 path parameter 붙여서 특정 경로로 서빙하기
개요gradio로 올린 애플리케이션이 하나 있었는데~애플리케이션 하나더 추가해서 2개 올리고,{domain}/a{domain}/b이렇게 path parameter로 구분해서 올리고싶어서 도전~ 확인기존에 코드가 어떻게 되어있었냐면,def greet(name): return f"Hello, {name}!"gr_app = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")gr_app.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=8003) 이렇게 단순하게 8003 포트로 올라가는 애플리케이션이었다. 시작할때, 챗지피티한테 물어보니Gradio Blocks 기반 앱 생성 후 `path` 설정하고FastAPI 앱에 마운트하는 방법을 알..
2025.06.20
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github으로 docker image 공유하기 (Docker packages > Containers)
개요Docker image를 github을 통해 고객에게 공유하려 함Docker packages > Containers 진행1. Access Token 발급https://github.com/settings/tokens → "Generate new token (classic)" 2. token name, expiration, scopes 입력 및 선택 3. 생성된 토큰 저장하기 (바로 hide됨) 4. Docker loginecho | docker login ghcr.io -u --password-stdinLogin Succeeded→ 확인되면 로그인 완료된 것 5. build imagedocker build -t ghcr.io//: . example:docker build -t ghcr.io/hyer..
2025.06.06
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nginx에 mTLS 인증서 발급하고 검증하기
mTLS 란?mTLS는 "Mutual Transport Layer Security"의 약자로, 클라이언트와 서버 간의 상호 인증을 위한 TLS(Transport Layer Security) 프로토콜의 확장이다. 일반적인 TLS는 서버만 인증하는 반면, mTLS는 클라이언트와 서버 모두가 서로를 인증하는 방식이다. 이를 통해 더 높은 수준의 보안이 제공된다. mTLS의 작동 방식은 서버 인증, 클라이언트 인증, 상호 인증 완료 로 진행되어야 한다. 1. 서버 인증 : 클라이언트 서버의 SSL/TLS 인증서를 확인하여 서버의 신원을 검증한다. 이는 일반적인 TLS 연결에서 이루어지는 단계이다.2. 클라이언트 인증 : 서버 또한 클라이언트로부터 인증서를 요청한다. 클라이언트는 자신의 인증서를 서버에 제출하여 ..
2024.08.16
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정보처리기사 필기 핵심 요약 | 2과목 : 소프트웨어 개발
✨ 자료 구조- 선형 구조 : 배열, 선형 리스트(연속 리스트, 연결 리스트), 스택, 큐, 테크- 비선형 구조 : 트리, 그래프 ✨ 선형 리스트(1) 연속 리스트- 배열과 같이 연속되는 기억장소에 저장되는 자료 구조- 기억장소를 연속적으로 배정받기 때문에 기억장소 이용 효율은 밀도가 1로서 가장 좋다.- 중간에 데이터를 삽입하기 위해서는 연속된 빈 공간이 있어야 하며, 삽입/삭제 시 자료의 이동이 필요(2) 연결 리스트- 자료들을 반드시 연속적으로 배열시키지는 않고 임의의 기억공간에 기억시키되, 자료 항목의 순서에 따라 노드의 포인터 부분을 이용하여 서로 연결 시킨 자료 구조- 노드의 삽입/삭제 작업 용이- 기억 공간이 연속적으로 놓여 있지 않아도 저장할 수 있다.- 연결을 위한 링크(포인터) 부분이 ..
2025.01.13
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[docker] docker.errors.APIError: 500 Server Error for http+docker://~/start: Internal Server Error ("write /home/~/tmpfile: no space left on device)
잘 운영되던 docker가 down 되면서 서비스가 중지되었다. docker가 떨어뜨린 에러 메세지는 다음과 같다 docker.errors.APIError: 500 Server Error for http+docker://localhost/v1.42/containers/11f76378c2673eed151a57ac10227a419decbbee234c52c9afe74c7643754ad8/start: Internal Server Error ("write /home/ubuntu/.local/share/docker/containers/11f76378c2673eed151a57ac10227a419decbbee234c52c9afe74c7643754ad8/.tmp-hostconfig.json1581200925: no sp..
2024.03.04
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[python] 네이버 카페 크롤링
네이버 카페 게시글을 크롤링 하려 한다. python requests를 이용해서 가지고 오려고 했으나 회원님의 안전한 서비스 이용을 위해 비밀번호를 확인해 주세요. IP가 자주 변경되는 네트워크 환경에서 로그인하는 경우 IP보안을 해제 후 이용하시기 바랍니다. 다시 한번 비밀번호 확인 하시면 이용중인 화면으로 돌아가며, 작성 중이던 내용을 정상적으로 전송 또는 등록하실 수 있습니다. 이렇게 접근할 수 없음을 알 수 있다. 이렇게 되면 selenium을 이용해서 동적으로 접근하기로 한다. 로그인 id 와 password를 입력해서 아래의 코드를 실행하면 로그인이 진행됨을 알 수 있다. import time from selenium import webdriver import csv import pandas ..
2024.01.30
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[Celery] 적절한 concurrency 값 설정하기
개요Celery에서 concurrency 값은 한 번에 몇개의 작업을 동시에 실행할지 결정하는 중요한 설정이다.적절한 concurrency 값은 어떻게 설정할까 .. (하드웨어, 워크로드, 작업 특성에 따라 다르다!)확인concurrencyCelery는 기본적으로 Prefork (multiprocessing) 모드를 사용concurrency는 각 worker가 동시에 처리할 수 있는 작업 개수를 의미한다.worker는 실제로 Task를 실행하는 프로세스(작업 단위)를 의미한다.1️⃣ CPU 코어 수Celery가 CPU 연산을 많이 사용하는 작업(예: 머신러닝, 이미지 처리 등)을 실행한다면, CPU 코어 수 기준으로 설정 CPU 코어 개수적절한 concurrency 값2 코어2~44 코어4~88 코어8~..
2025.02.19
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정보처리기사 필기 핵심 요약 | 5과목 : 정보시스템 구축 관리
✨ CASE (Computer Aided Software Engineering)소프트웨어 개발 과정에서 사용되는 요구 분석, 설계, 구현, 검사 및 디버깅 과정 전체 또는 일부를 컴퓨터와 전용 소프트웨어 도구를 사용하여 자동화하는 것 ✨ LOC (원시 코드 라인 수, source Line Of Code)예측치 = (낙관치 + 4*기대치 + 비관치) / 6 ✨ 수학적 산정 기법상향식 비용 산정 기법- COCOMO: 보헴, LOC를 예측한 후 이를 소프트웨어 종류에 따라 다르게 책정되는 비용 산정 방정식에 대입하여 비용 산정- Putnam: 소프트웨어 생명 주기의 전 과정 동안에 사용될 노력의 분포를 가정해주는 모형- 기능 점수(FP) ✨ PERTProgram Evaluation and Review Tech..
2025.01.15
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정보처리기사 필기 핵심 요약 | 1과목 : 소프트웨어 설계
✨ 소프트웨어 생명 주기 Software Life Cycle소프트웨어 개발 단계와 각 단계별 주요 활동, 그리고 활동의 결과에 대한 산출물로 표현한다. ✨ 폭포수 모형 Waterfall Model소프트웨어 개발은 이전 단계로 돌아갈 수 없다.각 단계를 확실히 매듭짓고 그 결과를 철저하게 검토하여 승인 과정을 거친 후에 다음 단계를 진행 (선형 순차적)전통적, 고전적 ✨ 나선형 모형 Spiral Model, 점진적 모형보헴Boehm이 제안한 것나선을 따라 돌듯이 여러번의 소프트웨어 개발 과정을 거쳐 점진적으로 완벽한 최종 소프트웨어를 개발 ✨ 애자일 모형 Agile Model고객 요구사항 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 일정한 주리를 반복하는 개발과정좋은 것을 빠르고 낭비 없게 만들기 위해 고객과의 소통..
2025.01.11
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[gRPC] gRPC과 websocket 비교 정리
기존에 개발했던 서비스에서 클라이언트와 서버 통신을 websocket 으로 구현했다.다 끝내고나서 클라이언트, 서버 통신하는 방법을 좀 더 서치해보고 싶었다그렇게 알게된 gRPC. 정리해보자 ✅ gRPC와 WebSocketgRPC와 WebSocket은 둘 다 네트워크 통신 프로토콜로, 실시간 데이터 전송과 클라이언트-서버 간 상호작용을 가능하게 함gRPCGoogle이 개발한 RPC(Remote Procedure Call) 프레임워크HTTP/2 기반으로 동작하며, 프로토콜 버퍼(Protocol Buffers, Protobuf)를 사용하여 데이터 직렬화를 수행클라이언트는 서버의 메서드를 호출하듯이 원격으로 기능을 실행WebSocketHTML5 표준으로, TCP 소켓 연결을 통해 양방향 통신을 가능하게 함프로..
2024.11.25
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MQTT와 Kakfa 비교
개요최근에 진행한 프로젝트 중에 socket 통신으로 데이터를 보내고, responce를 받는 기능을 개발했는데네트워크가 불안정한 환경에서 진행하니까 socket 연결 불안정, 연결 지연 등등 이슈들이 발생해서다음에는 mqtt 혹은 kafka를 사용해봐야겠다 싶어서 서치해보았다.간단한 비교· MQTT : 경량 메시징, 낮은 대기 시간 및 낮은 데이터 트래픽에 적합하다. IoT나 간단한 애플리케이션에 유리하다.· Kafka : 높은 데이터 트래픽 및 메시지 유지 관리가 필요한 대규모 애플리케이션에 적합하다. 안정성과 성능이 중요할 때 유리하다. 좀 더 자세하게 정리✅ MQTT· Message Queuing Telemetry Transport· 제한된 리소스를 가진 장치나 IoT(사물인터넷) 장치 사이에 통..
2024.10.23
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[Airflow] airflow ui에서 arguments 전달하기
개요Airflow의 Task들은 스케줄링으로 관리하고 있다.하지만 단발성으로 실행되어야하는 Task들도 존재한다.초기 데이터 적재 혹은 재적재 이슈로 인해..이러한 경우에 Arguments을 전달하고 싶을 때 어떻게 해야할까 찾아보았다.진행BashOperator, PythonOperator 두가지 방법으로 테스트해보았다.from datetime import datetime, timedeltafrom airflow import DAGfrom pendulum.tz.timezone import Timezonefrom airflow.operators.bash import BashOperatorfrom airflow.operators.python import PythonOperatorfrom airflow.ope..
2024.07.11