[부스트캠프 AI Tech]WEEK 17_DAY 76

🌌 개별학습

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[2-4] Cloud

1. Cloud

1) Cloud 서비스를 사용하는 이유

- 자신의 컴퓨터로 서비스를 만들 수 있지만, 컴퓨터가 종료되면 서비스도 종료됨

- 전통적으로 물리적 공간, 확장성을 고려한 서버실을 만들고 운영했음

- IDC(Internet Data Center)

- 클라우드 서비스가 발전하면서 개발자가 직접 설정해야 했던 작업도 쉽게 가능

- Apache Spark를 쉽게 운영할 수 있도록 AWS EMR, GCP Dataproc 등을 활용

2) 다양한 Service

https://rubygarage.org/blog/iaas-vs-paas-vs-saas

 

2) Cloud 서비스의 다양한 제품

(1) Computing Service(Server)

- 연산을 수행하는 서비스

- 가상 컴퓨터, 서버

- CPU, Memory, GPU 등 선택 가능

- 인스턴스 생성 후 인스턴스에 들어가서 사용 가능

(2) Serverless Computing

- 코드를 클라우드에 제출하면 서버가 실행하는 형태

- 요청 부하에 따라 자동으로 확장(Auto Scaling)

- 마이크로서비스(Micro Service)로도 많이 활용

(3) Stateless Container

- Docker를 사용한 Container 기반으로 서버를 실행하는 구조

- Docker Image를 업로드하면 서버를 실행하는 형태

- 요청 부하에 따라 자동으로 확장(Auto Scaling)

(4) Object Storage

- 다양한 Object를 저장할 수 있는 저장소

- API를 사용해 데이터에 접근할 수 있음

- pkl, csv, 실험 log 등을 Object Storage에 저장할 수 있음

(5) Database(RDB)

- 클라우드에서 제공하는 Database

- MySQL, PosgreSQL 등

(6) Data Warehouse

- Database 데이터는 서비스에서 활용하는 Database

- Data Warehouse 데이터는 데이터 분석에 특화된 Database

- Database, Object storage에 있는 데이터를 모두 모아서 Data Warehouse에 저장

(7) AI Platform

- AI Research, AI Develop 과정을 편리하게 해주는 제품

- MLOps 관련 서비스 제공

- Google Cloud Platform: TPU

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🌌 오늘의 회고

오전에 데일리 스크럼 하는 줄 알고 팀 회의실에서 기다렸다가 아차(!) 하고 라운지룸으로 갔다. level 3에 대한 전반적인 설명과 일정에 대해 안내해주셨는데 이제 진짜 부캠.. 한 달 반 정도가 남았다...(ㅠㅠ)  지난 주까지 했던 segmentation 대회 wrap up report 작성했따. 점심 먹고 차량 파손 데이터 다운 받아서 이것저것 살펴보았다. 데이터 설명이랑 데이터들이랑... 피어세션 때에는 프로젝트 어떻게 할지 전반적으로 회의하고 데이터 다운 받아서 서버에 올렸다(!!)