Ddos 공격에는 어떻게 대응해야할까요? 순서대로 알려주세요Sql 인젝션 설정해보셨나요? 어떻게 하죠?DB의 데이터가 탈취되었을 때 해야하는 액션 순서대로 쭉 말해주세요오케스트레이션을 왜 하는거죠?Applicaton Load Balancer IP고정 할당하는법 아시나요

주니어 개발자는 간단한 요구사항을 받아 복잡한 코드로 만들곤 한다.시니어 개발자는 복잡한 요구 사항을 간단한 코드로 만들 수 있다.주니어 개발자는 모든 요구사항과 문제점을 코드로 마술처럼 해결할 수 있다고 생각합니다.코드는 일단 생성되면, 전체 개발팀의 책임이 되기 때

요구사항이란 무엇이며, 어떤 것들이 있나요?기능적 요구사항( Functional Requirements ): 반드시 구현되어야 하는 사항 ( 사용자 입장에서 A를 요구하면 B가 된다. ) 비기능적 요구사항( Non-Functional Requirements ): 그 기

데이터베이스 주 서버와 부 서버의 역할은 어떻게 다른가요?데이터베이스 수평 확장에 등장하는 샤딩의 개념을 알고 있나요?캐시 데이터의 만료시간이 너무 길거나, 너무 짧을 경우에 발생하는 문제를 알고 있나요?dynamoDB와 통신할 때, 데이터 전송 비용을 효율적으로 사용

리소스가 성공적으로 생성되지 않은 경우, 해당 리소스는 잠재적으로 손상되었거나 재생성이 필요한 것으로 간주됩니다. 리소스에 tainted 표시를 하는 것은 Terraform에게 해당 리소스의 상태가 신뢰할 수 없으며 다음 apply 작업에서 재생성되어야 함을 알려줍니다

프로비저너는 리소스가 생성되거나 업데이트된 후에 해당 리소스에서 수행할 작업을 정의하는 구성 블록입니다. 이는 Terraform 배포 과정에서 원격 리소스 인스턴스에 대해 스크립트 또는 명령을 실행하는 데 사용됩니다.프로비저너는 초기 구성 및 부트스트래핑 목적으로 사용

팀이 적을 경우 하나의 인프라로 이용 가능하지만, 복잡해질수 있는 잠재 우려가 있다.모듈은 Terraform 구성 파일을 모아 재사용 가능하고 독립적인 인프라 코드 단위를 만들기 위한 기능입니다. 이를 통해 인프라 자원과 구성을 단일 개체로 정의하고 패키지화하여 배포할

Lambda authorizer(구 custom authorizer)는 API Gateway 메소드에 대한 접근 제어를 관리하기 위해 제공하는 AWS Lambda 함수입니다.이 함수는 들어오는 토큰과 사용자에 대한 정보를 검증하고, API 메소드에 대한 접근을 허용하거

우선 저희 팀의 아키텍처 - Task Management 는 기능적으로 칸반보드로 업무 관리를 하는 툴의 역할을 하도록 설계했습니다. 해당 아키텍처로 구성되는 프로그램은 Supervisor - PIC로 유저가 나뉘고, Supervisor 유저가 로그인을 하고나면 담당자

[ 인프라 요구사항 ] - 사용되는 애플리케이션들은 컨테이너로 구동되어야합니다. - 시스템 전반에 가용성, 내결함성, 확장성, 보안성이 고려된 서비스들이 포함되어야 합니다. - 하나 이상의 컴퓨팅 유닛에 대한 CI/CD 파이프라인이 구성되어야합니다.

Where, Select, From 절에 들어가는 Subquery에 대한 이해

Join 에 대한 이해

Group by, Order by, 오름차순, 내림차순 등에 대한 내용을 다룬다.

쿼리문 SELECT, WHERE 등에 대한 이해를 한다.

주식 종목에 대한 정보를 저장하는 Stock 클래스를 정의해보세요. 클래스는 속성과 메서드를 갖고 있지 않습니다.Stock 클래스의 객체가 생성될 때 종목명과 종목코드를 입력 받을 수 있도록 생성자를 정의해보세요.객체에 종목명을 입력할 수 있는 set_name 메서드를

객체를 만들어 내기 위한 설계도 혹은 틀연관되어 있는 변수와 메서드의 집합소프트웨어 세계에 구현할 대상클래스에 선언된 모양 그대로 생성된 실체‘클래스의 인스턴스(instance)’ 라고도 부른다.객체는 모든 인스턴스를 대표하는 포괄적인 의미를 갖는다.oop의 관점에서

진행하는 프로젝트 에서 INPUT에 대하여 이미지 유사도를 계산하여 비슷한 이미지를 뽑아줄 수 있는 딥러닝 기반의 이미지 추출 방안이 필요하여 멘토님께서 추천해주신 방법이다.해당코드는 한 쪽에서는 이미지를 더 작은 차원으로 압축하도록 Autoencoder를 훈련시킨 다

합성곱 기반， 레이어를 16개 쌓은 것이다. 이전에 학습을 했던 기억을 가져와 새로운 표본에서 특징을 추출하는 방식이다.특징 추출과 미세 조정을 한다.필터로 3x3 Convolution을 쓰는데, VGG16의 처리