분류 전체보기351 Colab에서 외부로 IP 노출하여 웹 서비스하기 Colaboratory (Colab)은 구글에서 제공하는 클라우드 기반의 Jupyter Notebook 환경입니다. Colab을 이용하면 브라우저에서 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 이번 가이드에서는 Colab을 이용하여 웹 서비스를 구축하고 외부에서 접근할 수 있도록 IP를 노출하는 방법을 알아보겠습니다. 1. Colab에서 Flask 웹 어플리케이션 작성하기 Flask는 Python으로 웹 어플리케이션을 작성하기 위한 마이크로 웹 프레임워크입니다. 먼저 Colab에서 Flask를 설치한 후 웹 어플리케이션을 작성해보겠습니다. !pip install flask 위 명령어를 실행하여 Flask를 설치합니다. 이제 아래 코드를 실행하여 간단한 웹 어플리케이션을 작성해보겠습니다. from .. 2023. 3. 12. IoTDB IoTDB는 대규모 시계열 데이터를 처리하는 데이터베이스 엔진으로, 데이터 수집, 저장 및 분석에 대한 다양한 서비스를 제공합니다. IoT 산업 분야에서 필요한 고성능, 대용량 데이터 저장 및 복잡한 데이터 분석 요구를 충족시키기 위해 설계되었습니다. IoTDB는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 효율적으로 처리하기 위해 분산 데이터베이스 시스템을 사용합니다. 시계열 데이터의 특징에 맞게 최적화된 데이터 저장 및 처리 방식을 적용하여, 빠른 쿼리 처리와 효율적인 데이터 압축 기술을 제공합니다. 또한, IoTDB는 다양한 데이터 수집 방법을 지원하며, 사용자는 자신이 원하는 데이터 수집 방식을 선택할 수 있습니다. IoTDB는 Hadoop, Spark 등 다양한 빅데이터 생태계와의.. 2023. 3. 4. 웹 스크래핑 도구 및 무료 웹 크롤러 웹 스크래핑 도구와 무료 웹 크롤러는 웹사이트에서 자동으로 데이터를 추출할 수 있는 소프트웨어 프로그램입니다. 이러한 도구는 시장 조사, 데이터 분석, 콘텐츠 집계 등 다양한 목적으로 사용할 수 있습니다. 다음은 웹 스크래핑 도구 및 무료 웹 크롤러의 몇 가지 예입니다. BeautifulSoup: BeautifulSoup은 HTML 및 XML 문서를 구문 분석하고 데이터를 추출할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 웹 스크래핑에 널리 사용되는 도구이며 Python에 익숙한 개발자가 사용하기 쉽습니다. Scrapy: Scrapy는 Python 기반 웹 크롤링 프레임워크로 다음을 수행할 수 있습니다. 사용자 지정 스파이더를 작성하거나 사전 구축된 스파이더를 사용하여 웹 사이트에서 데이터를 추출합니다. 다.. 2023. 2. 24. Data Fabric 및 Data Mesh: 조직에 적합한 균형 찾기 데이터 패브릭과 데이터 메시는 조직이 분산되고 확장 가능한 방식으로 데이터를 관리하는 데 도움이 되는 두 가지 아키텍처 개념입니다. 두 접근 방식 모두 고유한 이점이 있지만 조직의 요구 사항에 맞는 데이터 아키텍처를 생성하려면 중앙화와 분산 사이의 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다. 데이터 패브릭: 조직 전반에 걸쳐 통합된 데이터 보기 데이터 패브릭은 여러 위치와 시스템에서 데이터에 액세스하고 데이터를 관리하는 일관된 방법을 제공하는 통합 데이터 아키텍처입니다. 본질적으로 기본 기술 및 데이터 소스에 관계없이 사용자에게 원활한 경험을 제공하기 위해 함께 작동하는 상호 연결된 데이터 서비스 집합입니다. 데이터 패브릭을 사용하면 일관성을 유지하고 데이터 사일로를 줄이고 데이터 액세스를 단순화합니다. 또한 .. 2023. 2. 23. 이전 1 ··· 19 20 21 22 23 24 25 ··· 88 다음
