TCP 공부하기
TCP(전송 제어 프로토콜) 개요 TCP는 불안정한 네트워크 환경에서도 신뢰성 있고 순서가 보장된 데이터 전송을 가능하게 하는 핵심 인터넷 프로토콜이다. IP가 호스트 간 패킷 전달만을 담당한다면, TCP는 포트 기반 프로세스 간 통신, 오류 복구, 재전송, 순서 제어를 제공한다. 흐름 제어와 혼잡 제어를 통해 TCP는 수신 버퍼와 네트워크 대역폭의 고갈을 방지한다.
JHL
GitLab에서 제작한 GitOps 초보자 가이드
소개 소프트웨어 애플리케이션의 복잡도가 증가함에 따라 인프라에 대한 요구도도 함께 증가하고 있습니다. 인프라 팀은 다양한 서비스를 빠르고 안정적으로 제공해야 하지만, 인프라 구축은 여전히 수동 프로세스에 의존하는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위한 핵심 접근 방식이 인프라 자동화이며, 그중 하나가 GitOps입니다. 1. 인프라 자동화의 필요성 * 애플리케이션 개발은 CI/CD로 자동화되었지만 인프라
Builder.AI 의 몰락
한때 15억 달러의 가치를 인정받으며 AI 혁신의 선두주자로 불렸던 영국 스타트업 Builder.ai가 충격적인 진실과 함께 파산 위기에 직면했습니다. 마이크로소프트와 소프트뱅크 같은 거대 기업들로부터 4억 4,500만 달러라는 천문학적 투자를 받았던 이 회사가 어떻게 이런 상황에 이르게 되었는지, 그리고 그 뒤에 숨겨진 충격적인 진실을 파헤쳐보겠습니다. 화려했던 시작: "AI가 모든
Dify 소개
DEMO Link Dify란? Dify는 오픈소스 기반의 LLM 애플리케이션 개발 플랫폼으로, 생성형 AI 서비스를 구축하는 데 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다 노코드/로우코드 개발: 직관적인 웹 UI를 통해 복잡한 코드 작성 없이도 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 필요시 API를 활용한 커스터마이징도 가능합니다 . 다양한 LLM 지원: OpenAI의 GPT 시리즈,
AI 시대, 개발자 스킬 위축을 피하는 법 (Avoiding Skill Atrophy in the Age of AI) - 초보자도 쉽게 이해하는 가이드
ChatGPT, GitHub Copilot 같은 AI 코딩 도구가 등장하면서 개발자들의 작업 방식은 크게 바뀌고 있습니다. 코드 자동완성, 버그 수정, 문서 요약, 리팩터링까지… 반복적이고 지루한 작업은 AI가 척척 처리해주고, 개발자는 더 빠르게 더 많은 일을 할 수 있게 되었죠. 하지만 이런 편리함 뒤에는 한 가지 위험이 숨어 있습니다. 너무 편한 AI에 의존하다
ollama 없이 모델 파일을 ollama에서 다운 받기
import json import os import sys from urllib.parse import urljoin, urlunparse import requests import urllib3 urllib3.disable_warnings() DEFAULT_REGISTRY = "registry.ollama.ai" DEFAULT_NAMESPACE = "library" DEFAULT_TAG = "latest" DEFAULT_PROTOCOL_SCHEME = "https" class Manifest: def __init__( self, schema_version, media_
Mamba: 더 빠르고 가벼운 Conda의 대안
Python 개발을 하다 보면 conda를 통해 환경을 관리하거나 패키지를 설치하는 일이 많습니다. 하지만 conda의 느린 설치 속도, 긴 종속성 해결 시간, 높은 메모리 사용량에 답답함을 느껴본 경험이 있다면, 이제 _mamba_를 고려해볼 때입니다. mamba는 conda 사용자에게 거의 동일한 사용 경험을 제공하면서도 속도·성능·안정성 면에서 압도적으로 우수한 대안입니다. 🐍 Mamba란 무엇인가?
ci/cd
기업이 CI/CD를 반드시 도입해야 하는 10가지 이유
소프트웨어 개발 환경은 점점 복잡해지고, 고객 요구는 더 빨라지고 있습니다. 이 변화 속에서 기업들이 공통적으로 도입하고 있는 핵심 기술이 바로 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 입니다. CI/CD는 단순히 “빌드/배포 자동화”가 아니라, 기업의 개발 조직이 더 빠르게, 더 안전하게, 더 높은 품질로 제품을 제공할 수 있게 해주는
Streamlit 포트가 갑자기 8502로 뜰 때 — 좀비 프로세스 추적 및 해결 방법
Streamlit으로 OAuth 기반 데모 앱을 테스트하다 보면, 의도치 않게 서버가 8501 대신 8502 포트에서 실행되는 상황을 겪은 분들이 많을 것입니다. 저 역시 GitHub OAuth 리디렉션 URI를 8501로 설정해 두었기에 반드시 8501에서 실행해야 했습니다. 그런데 명령을 다시 실행해도 Streamlit은 고집스럽게 8502 포트를 선택했습니다. 처음엔 “이미 8501 포트를 사용 중인 프로세스가 있나?