# rolling

kws60000

🤔 적용 이유 AutoScaling, LoadBalancer EB를 사용해본 적은 없으나 사용율이 증가하면 scale out 했다가, 다시 줄어들면 scale in 을 할 수 있는 AutoScaling Group과 서버의 부하를 나누어 주는 LoadBalancer를 간편하게 설정할 수 있는 점이 장점으로 느껴졌습니다. 다른 여러 장점은 사용해보기 전에는 와닿지 않아서 '사용해보고 느껴보자' 해서 사용했습니다. ⚙️ 설정 방법 1. IAM 역할 추가 Elastic beanstalk(이하 EB) 의 환경을 구성하기 위해 각 역할에 권한이 필요합니다. 1.1 서비스 역할 EB를 서비스로 사용하므로 담당할 IAM 역할을 부여합니다. Elastic Beanstalk 서비스 역할 관리

nandong1104

최근 어느 커뮤니티에서 대화를 나누는 도중 ci/cd에 대해서 어떻게 구현한 것인지에 대한 질문이 있었는데 그에 대한 답변에 대해서 스스로 바로 떠오르지 못했기 때문에 이번 글을 작성하게 되었다. 고민에 빠지게 된 질문 > 무중단 배포가 뭘까요? 그래서 여러가지 키워드가 나왔었는데 blue-green, canary 등등의 키워드가 나왔는데 처음 들었다. 솔직히 말해서 그래서 이번 기회에 정리하고 이와 관련해서 무중단 배포를 어떻게 진행하는지 알아보기 위해서 이 글을 작성하게 되었다. 먼저 무중단 배포도 중요하긴 하지만 어쩌다 이런 단어가 나온지 확인하자. 가장 많이 듣는 키워드로는 CI/CD 라는 키워드에서 계속가다가 무중단 배포라고 나오게 되었다. 먼저 알고가면 좋은 용어 용어 정리 온 프레미스 >기업의 서버를 클라우드와 같이 '가상의 공간'이 아니라, 자체적으로 보유하고 있는 서버에 직접 설치하고 운영하는 방식 로드 밸런싱

yeonheedong

전체 데이터에 대한 평균, 최소/최대값 등을 알고 싶은 게 아니라 window 창이 이동하듯 x축의 창을 이동하면서 y값의 각 계산값을 알고싶을 때. for문을 여러 번 사용하는 대신 pandas의 rolling()을 사용하면 편하고 한다. mean(평균), min(최소값), max(최대값), sum(총합), median(중간값), std(표준편차)와 같은 수식을 계산할 수 있다. Reference 1) https://scribblinganything.tistory.com/386#[Python]Pandas%EC%9D%B4%EB%8F%99%ED%8F%89%EA%B7%A0%ED%95%A8%EC%88%98%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95(Rolling):%EC%98%88%EC%A0%9C(minperiods,wintype)

dev_yong

배포전략 과거에는 배포라는 작업이 아주 큰 이벤트였다. 하지만 최근에는 유연한 아케텍쳐 설계로 이전보다 더 자주 배포를 하게된다. 이러한 과정에서 배포전략들이 다양하게 발전해왔는데 가장 대표적인 배포전략 몇가지만 소개해보겠다. Recreate 모든 서버를 중지하고 새로운 버전으로 배포한 후 다시 서비스를 올리는 방법이다. 다운타임이 발생하는 배포전략이기 때문에 테스트서버 및 서비스가 중단되어도 문제가 없는 서버등에서 사용한다. 일반적으로 사용되는 배포전략은 아니다. Rolling

otzslayer

🌃 배경 데이터를 다루다보면 필연적으로 Group-by Operation을 자주 접하게 됩니다. 일반적인 Group-by Operation들은 단순합니다. 그룹마다 평균을 구한다거나 중앙값을 구하거나 최댓값, 최솟값을 구합니다. 하지만 타임스탬프가 존재하고 그룹마다 타임스탬프가 서로 다르며, 단순 연산이 아닌 Rolling Mean과 같은 특정 Time Window에 대한 Aggreagation을 하게 되는 경우를 만나게 되면 문제는 복잡해집니다. 🤔 케이스 스터디 이런 경우가 있다고 생각해봅시다. 네 명의 사용자가 임의로 특정 페이지를 클릭함 클릭한 타임 스탬프가 초 단위로 기록됨 사용자의 페이지 클릭과 관련된 새로운 Feature를 만들기 위해 매 클릭 시점 기준 최근 30초간 클릭한 횟수의 합을 집계하고자 함 요약하자면 사용자별로 매 클릭 시점의 30초 Rolling Sum을 생성해야 합니다. Pandas는 `rolling(

dev_osj

신규 프로젝트를 개발을 한 뒤 실 서버에 배포를 진행합니다. 이때, 배포에서도 전략이 있습니다. 이들 중 대표적인 전략에 대해 간단히 정리하고자 합니다. 롤링 (Rolling) 롤링 배포는 서버를 한 대씩 구버전에서 새 버전으로 교체해가는 전략입니다. 서비스 중인 서버 한 대를 제외시키고 그 자리에 새 버전의 서버를 추가합니다. 이렇게 구 버전에서 새 버전으로 트래픽을 점진적으로 전환합니다. 이와 같은 방식은 서버 수의 제약이 있을 경우 유용하나 배포 중 인스턴스의 수가 감소되므로 서버 처리 용량을 미리 고려해야 합니다. Blue/Green ![](https://images.velog.io/images/dev_osj/post/285aaf11-2e03-45c3-9bd8-05122889e