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[JAVA 8] 형식 검사, 형식 추론, 제약 람다로 함수형 인터페이스의 인스턴스를 만들 수 있으며 람다 표현식에는 람다가 어떤 함수형 인터페이스를 구현하는지 정보를 가지고 있다. 따라서 람다 표현식을 더 제대로 이해하려면 람다의 실제 형식을 파악해야 한다. 1. 형식 검사 - 람다에 사용되는 내용을 바탕으로 람다의 형식을 추론할 수 있다. - 대상 형식 ? 람다가 전달될 파라미터나 람다가 할당되는 변수 등에서 기대되는 람다 표현식의 형식을 대상 형식이라 부른다. (예: Predicate) - filter() 함수의 정의를 보면 파라미터로 Predicate로 정의 되어 있다. - 즉, Predicate라는 대상 형식에 만족하는 람다 함수를 기대하는 것이다. 1-1.같은 람다, 다른 함수형 인터페이스 - 대상 형식이라는 특징 때문에 같은 람다 표현식이..
[AWS] 스케일링 알아보기 시스템으로의 접속수가 늘어나면 처리 능력을 키울 방법이 필요하다. 이와 같이 시스템의 처리 능력을 키우는 것을 스케일링이라고 한다. AWS는 스케일링하는 구체적인 방법으로 두가지 방법이 있다. 스케일 업(scale-up)과 스케일 아웃(scale-out)이 여기에 속한다. 스케일 업은 두가지의 커다란 제약이 있다. 하나는 단일 노드의 스펙 상한이 시스템의 처리 성능 한계가 되어버리는 것이다. 두번째는 인스턴스 용량을 변경할 때 일시적으로 중단을 해야 한다는 단점이 있다. 이에 비해 스케일 아웃은 노드 수를 늘리는 것으로 스케일링을 하기 때문에 상한선 제약 없이 동적으로 적용할 수 있다. 이와 같은 스케일 아웃 기능을 AWS에서는 제공하고 있다. 스케일 아웃을 전제로 하면 처리 능력을 확장시키는 작업을 자..
[AWS] 인스턴스 설계하기 (웹사이트) 오늘은 웹사이트 운영하는데 적합한 인스턴스 설계하는 방법을 알아보자. 웹사이트의 가정은 안정적인 응답이 요구되고 몇년 단위로 장기 이용한다는 요구사항이 있는 상태이다. 안정적으로 서비스를 운영하기 위해서는 성능이 안정된 EC2 인스턴스와 EBS를 선택해야 한다. 장기간 서비스가 될 예정이라면 장기 이용을 약정하여 할인 받을 수 있는 EC2 인스턴스가 적합하다. 1. 성능의 안정성과 관련해서는 스토리지 I/O 대역폭에 주의해야 한다. EC2인스턴스와 EBS 볼륨 사이는 다른 사용자와 공유하는 네트워크로 연결되어있다. 트래픽이 대역폭의 한계치에 이르게 되면 스토리지에서 데이터를 읽는 데 시간이 걸리고 응답도 불안정해진다. 이와 같은 이유로 EC2 인스턴스 생성시 네트워크 대역폭에 맞는 타입을 선정하는 것이 ..
[AWS] 클라우드프론트와 S3를 사용한 정적 콘텐츠 배포하기 방문자가 많은 시스템에서 이미지, 동영상, 자바스크립트, HTML, CSS 등의 정적 콘텐츠를 제공하는데는 많은 비용이 발생할 수 있다. 대량의 트래픽을 처리하려면 고성능의 웹 서버가 여러대 필요하게 된다. 그리고 EC2는 다운로드 통신량에 따라 종량 과금이 부과되므로 정적 콘텐츠의 전달이 많게 되면 비용 또한 많이 발생하게 된다. 이와 같은 상황에서 클라우드프론트와 S3를 사용하여 정적 콘텐츠 전달 비용을 줄일 수 있다. 오늘은 이와 같은 방법에 대해서 알아 보겠다. 클라우드프론트는 CDN(Content Delivery Network)의 일종으로 세계 각지에 배치된 서버에서 콘텐츠를 캐시하고 전달한다. 캐시에 히트한 경우에는 웹서버와 DB 서버에 접속하지 않게 되므로 서버의 부하를 줄이게되고 자연스레 ..
[Tensorflow] 텐서보드 사용하기 현재 딥러닝 라이브러리와 프레임워크는 너무나 많이 존재한다. 그 중 유독 텐서플로를 사용하는 것이 급증한데에는 텐서보드의 역할도 크다고 한다. 딥러닝을 현업에서 활용하다 보면 학습하는데 걸리는 시간이 아주 상당하다. 따라서 모델을 효과적으로 실험하려면 학습 과정을 추적하는 일이 매우 중요해진다. 하지만 학습 과정을 추적하는데에도 별도의 추가 작업이 많이 필요한 실정이다. 이러한 개발자의 어려움을 덜어주고자 텐서플로는 텐서보드라는 도구를 기본적으로 제공하고 있다. 텐서보드는 학습하는 중간중간 손실값이나 정확도 또는 결과물로 나온 이미지나 사운드 파일들을 다양한 방식으로 시각화해 보여준다. 더 놀라운 점은 이러한 도구를 사용하는데 코드 몇줄만 추가하면 된다는 것이다. 1. 데이터를 읽고 필요한 변수를 pla..
[Tensorflow] 학습 모델 저장하고 재사용하기 1. 모델 저장하기에 앞서 파일에 있는 데이터를 가져오는 것부터 알아보자. import tensorflow as tf import numpy as np data = np.loadtxt('file path', delimiter=',',unpack=True,dtype='float32') x_data = np.transpose(data[0:2]) y_data = np.transpose(data[2:]) [참고] numpy 라이브러리의 loadtxt함수를 이용하여 간단히 데이터를 읽어 올 수 있다. loadtxt의 unpack 매개 변수와 transpose함수는 읽어드린 데이터의 행과 열을 뒤바꿔주는 옵션과 함수이다. 특히 딥러닝에서는 다양한 학습 알고리즘을 적용하거나 행렬 연산을 효율적으로 하기 위해 데이터의..
[AWS] RDS를 이용하여 DB 서버 이중화 하기. AWS에서 제공해주는 RDS를 통해 DB서버를 이중화 하는 방법을 알아보자. AWS에 RDS를 구성하는 방법은 크게 두가지이다. EC2인스턴스에 RDBMS를 설치하는 방법과, 관리형 서비스인 아마존 RDS를 이용하는 방법이다. 전자는 직접 DB서버를 설치 및 관리하는 것으로 local 서버 환경을 AWS의 가상환경으로 옮긴 것 이외에는 크게 차이점이 없다. 그러므로 OS와 RDBMS를 자유롭게 선택하고 설정할 수 있는 장점이 있다. 하지만 OS와 DB환경을 사용자가 직접 관리해줘야 하는 부담이 있다. 후자는 패치 적용과 백업이 자동화 되어 있기 때문에 운영상에 큰 도움을 받을 수 있다. 가능한 한 아마존 RDS를 사용하는 편이 설정과 운영에 들어가는 수고를 줄여줄 수 있지만 DB운영에는 제약이 있다. 무..
[AWS] ELB(Elastic Load Blancer) 개념 및 사용법 알아 보기 소프트웨어 서비스 운영에 있어 안정화는 아주 중요한 요소 중 하나이다. 많은 사람들의 눈높이가 높아진 만큼 안정적으로 고객들에게 서비스를 제공해 줄 수 있는 방법을 알아보자. AWS에 가상 서버인 EC2와 가상 저장소인 EBS를 사용하여 구축한 웹서버는 로드 밸런서[ELB]를 사용하여 다중으로 구성할 수 있다. 1. AMI [Amazon 머신 이미지] : - AWS에서 준비한 서버 이미지로 AMI를 이용하여 간편하게 EC2를 생성할 수 있지만 사용자가 운영하고 있는 EC2를 기반으로 AMI를 생성할 수 있다. - 사용자가 직접 생성한 AMI를 활용한다면 동일한 EC2 가상 서버를 손쉽게 여러대의 서버로 만들 수 있다. - 규모가 큰 시스템을 구축하거나 같은 환경을 반복해서 사용하는 경우에 작업을 간소화 ..
AWS Summit 2일차 따끈따끈한 후기!! ​ 인공지능 기술에 대한 관심과 기대는 시간이 지날수록 더해가고 있습니다. 이와 같이 전 세계가 인공지능의 기술에 대해 관심을 가지고 시간이 지날수록 기술의 발전이 가속화되고 있는 이유는 지금까지 한계에 부딪혀 더 이상의 발전이 힘들것이라고 생각해왔던 많은 영역들이 인공지능이라는 기술을 만나 돌파구를 찾고 있으며 그로 인해 수많은 사람들이 더 나은 삶을 살 수 있게 되었기 때문이라 생각합니다. 이렇게 온 세상에 관심을 한 몸에 받고 있는 인공지능이 바로 AWS Summit 2일 차의 주제였습니다. ​ ​ 2일 차 Summit에는 금융, 유통 등... 다양한 분야에서 AWS가 활용되는 사례도 소개되었지만 가장 많은 사람들이 참여하고 관심을 가졌던 분야는 역시나 인공지능이었습니다. 이제부터 제가 느끼고 경험..
Microsoft Congnitive Toolkit 알아보기! Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)는 마이크로 소프트에 오픈소스 딥러닝 툴킷이다. ​올해에 가장 HOT한 IT분야는 누가 뭐라고 해도 AI 분야인 것 같다. 수없이 많이 쏟아 지는 지식 공유의 장인 세미나의 주제들만 보아도 쉽게 알 수 있고 여러 언론 매체에도 빠지지 않고 등장하는 주제 이다. 다양한 통로를 통해 AI에 한걸음 다가가 살펴 보자. AI가 적용된 다양하고 폭넓은 사례에 대해 알아가고 AI기술의 매력을 알아 갈수록 많은 문제를 해결해 줄 것 같은 마법과도 같다고 느낄 것이다. 이와 같이 많은 시선의 집중은 그만큼 관련 분야의 기술이 빠르게 변화하고 발전하고 있다는 것을 말한다. ​특히 요즘 AI 기술에 발전 방향을 살펴 보면 '보다 쉽게 보다 효율적으로' 인 것 같..

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