bong-u/til

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SQLD 대비 정리

🏫 학과 공부

과목 1 : 데이터 모델링의 이해 데이터 모델링을 할때 유의 사항 중복 : 여러 장소에 같은 정보 X 비유연성 : 데이터의 정의와 사용 프로세스를 분리 -> 데이터가 적게 변화되도록 비일관성 : 데이터 간의 상호 연관관계를 명확히 정의 데이터 모델링의 종류 개념적 데이터 모델링 물리적 데이터 모델링 데이터 베이스 모델링의 특징 추상화, 단순화, 명확화 데이터베이스 스키마의 구조 외부 스키마 : 사용자 관점의 데이터베이스 구조 개념 스키마 : 전체 데이터베이스의 논리적 구조 내부 스키마 : 물리적 저장장치에 대한 데이터베이스 구조 엔터티의 특징 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보여야한다.

프론트엔드(react) 면접 준비

🍌 Javascript

React의 특징 Component 기반 Virtual DOM JSX 단방향 데이터 흐름 생명주기 메소드 Hooks DOM HTML element를 tree형태로 표현한 것 Virtual DOM DOM을 직접 조작하지 않고, 가상의 DOM을 만들어서 조작한 후, 실제 DOM과 비교하여 변경된 부분만 업데이트하는 방식 Diffing : 이전 Virtual DOM과 현재 Virtual DOM을 비교 Reconciliation : 변경된 부분만 실제 DOM에 반영 Batch Update : 여러 개의 변경사항을 한번에 업데이트 React Component Class Component 생명주기 메소드를 포함 상속을 통해 Component를 생성 mutable state를 가질 수 있음 Functional Component immutable하다 stateless Hooks를 사용 LifeCycle Method Mounting constructor : 컴포넌트 생성자 static getDerivedStateFromProps : props로 state를 설정 render : 컴포넌트 렌더링 componentDidMount : 컴포넌트가 마운트된 직후 Updating static getDerivedStateFromProps : props로 state를 설정 shouldComponentUpdate : 컴포넌트 업데이트 여부 결정 render : 컴포넌트 렌더링 getSnapshotBeforeUpdate : 컴포넌트 업데이트 직전 componentDidUpdate : 컴포넌트 업데이트 직후 Unmounting componentWillUnmount : 컴포넌트가 언마운트되기 직전 React Hooks 함수형 컴포넌트에서 state와 생명주기 메소드를 사용할 수 있게 해주는 기능

네트워크 보안

🏫 학과 공부

네트워크 보안 개요 네트워크 보안의 요구사항 기밀성(Confidentiality) 정보를 권한이 없는 개인에게 노출되지 않도록 함 무결성(Integrity) 정보와 프로그램은 인가된 방식으로만 변경되도록 함 가용성(Availability) 정보 자산에 대해 적절한 시간에 접근 가능하도록 함 보안 공격의 종류 소극적 공격(Passive Attack) 정보를 도청하거나 감시하는 공격 방어방법 : 암호화 적극적 공격(Active Attack) 정보를 변조하거나 삭제하는 공격 방어방법 : 메시지 인증 보안 서비스 인증(Authentication) 사용자의 신원을 확인하는 과정

Git - Submodule

🔨 개발 도구

Git Submodule 레포지토리 하위에 다른 저장소를 관리하기 위한 도구 용어 슈퍼 프로젝트 : 상위 레포지토리 서브 모듈 : 하위 레포지토리 명령어 super-repository의 “dirA” 라는 디렉토리에 sub-repository를 등록하는 경우 1$ git submodule add https://github.com/bong-u/sub-repository.git dirA sub-repository의 변경상황을 반영해야하는 경우 1# 1번째 방법 : sub-repository내에서 pull 해야한다 2$ cd dirA 3$ git pull 4# 2번째 방법 5$ git submodule update --remote 서브모듈을 포함한 프로젝트 클론하기

Django - crud 기초

🐍 Python

개요 장고 프레임워크를 사용하여 기본적인 CRUD 기능과, REST API를 구현하는 방법을 알아보자. 프로젝트 구조 1. 2├── db.sqlite3 3├── djtest (메인 앱) 4│ ├── __init__.py 5│ ├── asgi.py 6│ ├── settings.py 7│ ├── urls.py 8│ ├── views.py 9│ └── wsgi.py 10├── manage.py 11├── paste (생성한 앱) 12│ ├── __init__.py 13│ ├── admin.py 14│ ├── apps.py 15│ ├── migrations 16│ ├── models.py 17│ ├── serializers.py 18│ ├── tests.py 19│ ├── urls.

Django - JWT 인증

🐍 Python

JWT(Json Web Token)는 웹 표준으로, JSON 객체를 사용하여 정보를 안전하게 전달하는 방식이다. JWT 인증 구현하기 장고에서는 djangorestframework-simplejwt 패키지를 사용하여 JWT 인증을 구현할 수 있다. requirements 1pip install djangorestframework-simplejwt settings.py 1INSTALLED_APPS = [ 2 ... 3 'rest_framework', 4 'rest_framework_simplejwt', 5] 1REST_FRAMEWORK = { 2 # 기본 인증 클래스를 설정 3 'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': ( 4 'rest_framework_simplejwt.authentication.JWTAuthentication', 5 ), 6 # 기본 스키마 클래스를 설정, CoreAPI를 사용하여 자동으로 API 문서화를 생성 7 'DEFAULT_SCHEMA_CLASS': 'rest_framework.

[모각코24하계] 01 : 결과

👨‍💻 모각코

django에서 swagger 문서화 구현하기 개요 장고 프레임워크를 사용하여 기본적인 CRUD 기능과, REST API를 구현하는 방법을 알아보자. 프로젝트 구조 1. 2├── db.sqlite3 3├── djtest (메인 앱) 4│ ├── __init__.py 5│ ├── asgi.py 6│ ├── settings.py 7│ ├── urls.py 8│ ├── views.py 9│ └── wsgi.py 10├── manage.py 11├── paste (생성한 앱) 12│ ├── __init__.py 13│ ├── admin.py 14│ ├── apps.py 15│ ├── migrations 16│ ├── models.py 17│ ├── serializers.

RAG 이론 정리 + OpenSearch

🤖 인공지능

RAG (Retrieval-Augmented Generation) RAG는 검색과 생성을 결합한 모델로, 검색을 통해 얻은 정보를 바탕으로 생성을 수행하는 모델 LLM의 문제점 할루시네이션: 생성 모델이 훈련 데이터에 없는 내용을 생성하는 현상 최신의 응답을 기대하는 상황에서 오래되었거나 일반적인 정보를 생성하는 문제 신뢰할 수 없는 출처로부터 정보를 생성하는 문제 RAG는 위에서 서술한 LLM 문제의 일부를 해결하기 위해 사용할 수 있는 수단이다. OpenSearch OpenSearch는 오픈소스 검색 및 분석 엔진으로, 엘라스틱서치의 포크 버전

OpenSearch를 활용한 RAG 실습

🤖 인공지능

배경 테커 부트캠프에서 팀프로젝트를 진행 중이다. 우리 팀의 주제는 특정 인물에게 상담을 받는 것 같은 대화를 할 수 있는 챗봇을 만드는 것이다. 이를 위해 특정 인물이 했던 말을 모아 데이터셋으로 만들고 이를 RAG 모델에 적용시키려고 한다. 순서 일론 머스크가 TED에서 한 인터뷰를 텍스트로 가져온다. OpenSearch 도커 컨테이너를 실행한다. 텍스트 데이터를 임베딩해서 OpenSearch에 저장한다. RAG 모델이 OpenSearch를 쿼리하여 대답을 생성한다. 1. 일론 머스크 인터뷰 텍스트 가져오기 유튜브에서 “스크립트 보기"를 통해 인터뷰 자막을 가져온다.

Fastapi, RabbitMQ, Celery 연동

🐍 Python

배경 테커 부트캠프에서 팀프로젝트를 진행 중이다. 웹소켓을 통해 클라이언트로부터 받은 데이터를 gpt를 통해 처리하고, 결과를 다시 클라이언트로 보내는 서비스를 구현하고 있다. 여러 사용자의 요청을 원활하게 처리하기 위해 분산 비동기 시스템을 구축하려고 한다. 목표 Fastapi, RabbitMQ, Celery를 각자 docker 컨테이너로 구동시키고 연동한다. docker-compose.yml 1version: '3' 2 3services: 4 rabbitmq: 5 image: rabbitmq:3 6 ports: 7 - "5672:5672" # RabbitMQ의 AMQP 포트 8 - "15672:15672" # RabbitMQ 관리 인터페이스 포트 9 volumes: 10 - rabbitmq_data:/var/lib/rabbitmq 11 expose: 12 - "5672" 13 - "15672" 14 15 celery_worker: 16 build: 17 context: .

[모각코24하계] 02 : 결과

👨‍💻 모각코

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 이론 정리 RAG는 검색과 생성을 결합한 모델로, 검색을 통해 얻은 정보를 바탕으로 생성을 수행하는 모델 LLM의 문제점 할루시네이션: 생성 모델이 훈련 데이터에 없는 내용을 생성하는 현상 최신의 응답을 기대하는 상황에서 오래되었거나 일반적인 정보를 생성하는 문제 신뢰할 수 없는 출처로부터 정보를 생성하는 문제 RAG는 위에서 서술한 LLM 문제의 일부를 해결하기 위해 사용할 수 있는 수단이다. OpenSearch OpenSearch는 오픈소스 검색 및 분석 엔진으로, 엘라스틱서치의 포크 버전

[모각코24하계] 03 : 결과

👨‍💻 모각코

Fastapi, RabbitMQ, Celery 연동 배경 테커 부트캠프에서 팀프로젝트를 진행 중이다. 웹소켓을 통해 클라이언트로부터 받은 데이터를 gpt를 통해 처리하고, 결과를 다시 클라이언트로 보내는 서비스를 구현하고 있다. 여러 사용자의 요청을 원활하게 처리하기 위해 분산 비동기 시스템을 구축하려고 한다. 목표 Fastapi, RabbitMQ, Celery를 각자 docker 컨테이너로 구동시키고 연동한다. docker-compose.yml 1version: '3' 2 3services: 4 rabbitmq: 5 image: rabbitmq:3 6 ports: 7 - "5672:5672" # RabbitMQ의 AMQP 포트 8 - "15672:15672" # RabbitMQ 관리 인터페이스 포트 9 volumes: 10 - rabbitmq_data:/var/lib/rabbitmq 11 expose: 12 - "5672" 13 - "15672" 14 15 celery_worker: 16 build: 17 context: .

Github Actions에서 pytest 실행하기

🐍 Python

배경 테커 부트캠프에서 팀프로젝트를 진행 중이다. 현재 비즈니스 로직을 수행하는 함수를 대상으로 Unit Test가 필요하다. Unit Test 코드를 작성하고, Github Actions를 이용하여 자동으로 테스트가 수행되도록 설정하고자 한다. run-pytest.yml 1name: Run pytest 2 3# main 또는 dev 브랜치에 pull request가 발생하면 실행 4on: 5 pull_request: 6 branches: 7 - main 8 - dev 9 10jobs: 11 test: 12 runs-on: ubuntu-latest 13 14 steps: 15 - name: Checkout code 16 uses: actions/checkout@v2 17 18 - name: Set up Python 19 uses: actions/setup-python@v2 20 with: 21 python-version: '3.

[모각코24하계] 04 : 계획

👨‍💻 모각코

오늘의 목표 Github Actions를 이용하여 pytest 자동화 테스트 환경 구축

[모각코24하계] 04 : 결과

👨‍💻 모각코

배경 테커 부트캠프에서 팀프로젝트를 진행 중이다. 현재 비즈니스 로직을 수행하는 함수를 대상으로 Unit Test가 필요하다. Unit Test 코드를 작성하고, Github Actions를 이용하여 자동으로 테스트가 수행되도록 설정하고자 한다. run-pytest.yml 1name: Run pytest 2 3# main 또는 dev 브랜치에 pull request가 발생하면 실행 4on: 5 pull_request: 6 branches: 7 - main 8 - dev 9 10jobs: 11 test: 12 runs-on: ubuntu-latest 13 14 steps: 15 - name: Checkout code 16 uses: actions/checkout@v2 17 18 - name: Set up Python 19 uses: actions/setup-python@v2 20 with: 21 python-version: '3.

Fastapi - 통합테스트 In-Memory DB에서 테이블이 없다는 문제

🐍 Python

상황 테커 부트캠프에서 팀프로젝트를 진행 중이다. 단위테스트 코드는 작성이 완료되었고, 통합테스트 코드를 작성 중이다. sqlite in-memory db를 사용해서 테스트 중인데, 테이블이 없다는 에러가 발생했다. 테스트 전에 테이블을 생성하는 코드가 실행됨에도 불구하고, 에러가 발생한다. 인메모리가 아닌 파일로 저장하는 방법을 사용하면 에러가 발생하지 않는 것을 보고 문제의 원인을 파악할 수 있었다. 코드 1from database import Base, engine 2from fastapi.testclient import TestClient 3 4from main import app 5from models import * 6 7# 테이블을 생성하는 코드이다 8Base.

Nginx에서 HTTPS 설정하기

🔨 개발 도구

배경 테커 부트캠프를 진행중이다. 모든 프로그램은 docker-compose로 구성되어 있다. AWS EC2에 구동 중인 서버에 HTTPS를 적용하려고 한다. 도메인 구매 없이 시도를 했으나, AWS에서 제공하는 도메인으로 SSL 인증서를 발급받을 수 없었다. 따라서, 도메인을 구매하고, Route 53을 통해 도메인을 연결했다. 목표 Nginx를 이용하여 HTTPS를 적용한다. 방법 1. docker-compose.yml에 certbot 컨테이너를 추가한다. 1certbot: 2 image: certbot/certbot 3 container_name: certbot 4 volumes: 5 - ./certbot/conf:/etc/letsencrypt 6 - ./certbot/www:/var/www/certbot 7 depends_on: 8 - nginx 9 10 # certbot을 무한루프로 돌리기 위해 사용 11 entrypoint: "/bin/sh -c 'trap exit TERM; while :; do sleep 6h & wait $${!

Issue - fastapi에서 websocket 404 문제

🐍 Python

배경 테커 부트캠프 최종발표 전날이다. gpt 프롬프트 부분 수정을 main 브랜치에 반영하고, EC2 서버에 배포했다. 문제 배포한 서버에서 websocket 연결이 404 에러를 반환한다. (내일이 최종 발표인데,,,) 다른 http 요청은 정상적으로 처리되지만 웹소켓만 처리되지 않는 것을 확인했다. nginx의 log 1{IP주소} - - [02/Aug/2024:10:59:04 +0000] "GET /ws/chatrooms/294?user_id=296 HTTP/1.1" 404 22 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.5 Safari/605.1.15" 2{IP주소} - - [02/Aug/2024:10:59:05 +0000] "GET /ws/chatrooms/294?

[모각코24하계] 06 : 계획

👨‍💻 모각코

오늘의 목표 웹소켓 연결 에러 해결하기

[모각코24하계] 05 : 결과

👨‍💻 모각코

배경 테커 부트캠프를 진행중이다. 모든 프로그램은 docker-compose로 구성되어 있다. AWS EC2에 구동 중인 서버에 HTTPS를 적용하려고 한다. 도메인 구매 없이 시도를 했으나, AWS에서 제공하는 도메인으로 SSL 인증서를 발급받을 수 없었다. 따라서, 도메인을 구매하고, Route 53을 통해 도메인을 연결했다. 목표 Nginx를 이용하여 HTTPS를 적용한다. 방법 1. docker-compose.yml에 certbot 컨테이너를 추가한다. 1certbot: 2 image: certbot/certbot 3 container_name: certbot 4 volumes: 5 - ./certbot/conf:/etc/letsencrypt 6 - ./certbot/www:/var/www/certbot 7 depends_on: 8 - nginx 9 10 # certbot을 무한루프로 돌리기 위해 사용 11 entrypoint: "/bin/sh -c 'trap exit TERM; while :; do sleep 6h & wait $${!

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