728x90 반응형 분류 전체보기235 "새로 산 USB가 작동하지 않을 때, 시도해볼 8가지 방법" 새 USB가 인식되지 않는 문제는 여러 원인이 있을 수 있습니다.아래 단계를 하나씩 따라가면서 문제를 해결해 보세요. 1. USB 포트 확인다른 USB 포트에 꽂아보세요. 특히, USB 3.0 포트(파란색)와 USB 2.0 포트(검정색) 간에도 테스트해 보세요.다른 USB 기기(예: 마우스, 키보드)가 정상 작동하는지 확인하세요. 2. 다른 PC에서 테스트USB가 문제인지 확인하기 위해 다른 PC나 노트북에 연결해 보세요.다른 PC에서도 인식되지 않는다면 USB 자체의 결함일 가능성이 있습니다. 3. 디스크 관리 확인 (Windows 기준)디스크 관리 도구를 실행하세요:Win + R → diskmgmt.msc 입력 → Enter새 USB가 목록에 표시되는지 확인하세요.표시되지 않는 경우: USB나 포트.. 2025. 1. 11. "Google BigQuery에서 데이터 생성 및 ETL 프로세스 간소화하기" Google BigQuery는 대규모 데이터 분석을 지원하는 완전 관리형 데이터 웨어하우스입니다. 이를 통해 데이터 생성과 ETL(Extract, Transform, Load) 작업을 간소화할 수 있습니다. 아래에 단계별로 이를 구현하는 방법을 소개합니다. 1. 데이터 생성 간소화1.1 데이터셋 생성BigQuery에서 데이터를 관리하기 위해 먼저 데이터셋을 생성합니다.콘솔에서 데이터셋 생성Google Cloud Console에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.프로젝트를 선택한 후, 왼쪽 패널에서 + 데이터셋 만들기 클릭.데이터셋 이름, 위치, 만료 시간 등을 설정하고 만들기 클릭.gcloud CLIgcloud bigquery datasets create [DATASET_NAME] --location.. 2025. 1. 11. "Google Cloud 서비스 - 데이터 분석 및 AI/ML 및 네트워킹 그리고 보안" 앞부분에 이어, 3. 데이터 분석 및 AI/ML (Data Analytics & AI/ML)GCP는 데이터 중심 조직을 위한 강력한 분석 및 AI 도구를 제공합니다.BigQuery:Google의 Dremel 기술 기반으로 높은 확장성과 빠른 속도를 자랑.ML 모델(BigQuery ML)을 직접 작성하고 실행 가능.Vertex AI:통합 머신러닝 플랫폼으로, 모델 학습, 배포, 모니터링까지 한 곳에서 처리.AutoML, 커스텀 모델 학습 지원과 함께 실험 관리 및 모델 평가 도구 제공.Dataflow:스트리밍 데이터와 배치 데이터를 통합적으로 처리하는 Apache Beam 기반의 완전 관리형 서비스.데이터 처리 파이프라인 구축 시 지연 시간과 리소스를 효율적으로 최적화.Pub/Sub:대규모 메시징 큐 서비.. 2025. 1. 11. "Google Cloud 서비스 - 컴퓨팅 & 데이터 저장 및 관리" 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform, GCP)은 Google이 제공하는 확장 가능하고 신뢰성 높은 클라우드 컴퓨팅 서비스입니다. GCP는 인프라스트럭처(IaaS), 플랫폼(PaaS), 소프트웨어(SaaS) 전반에 걸쳐 다양한 제품과 솔루션을 제공하여 애플리케이션 개발, 데이터 처리, 머신러닝 및 분석, 그리고 기업 IT 환경의 현대화를 지원합니다. 1. 컴퓨팅 (Compute)GCP는 다양한 컴퓨팅 환경에서 요구되는 처리 성능과 확장성을 제공합니다.Compute Engine:완전 관리형 가상 머신(VM) 인스턴스를 제공하며, 맞춤형 머신 유형을 통해 비용 효율적인 리소스 할당이 가능합니다.GPU, TPU와 같은 고성능 하드웨어 지원으로 AI/ML 워크로드에 최적화.자동 확장(Au.. 2025. 1. 11. "Airflow 워크플로우를 이해하는 5가지 핵심 포인트" Airflow는 워크플로우 관리를 위한 강력한 오픈소스 플랫폼으로, 주로 데이터 파이프라인 작업에 사용됩니다. 아래는 Airflow 워크플로우를 이해하는 데 핵심이 되는 5가지 포인트를 자세히 설명한 내용입니다. 1. DAG (Directed Acyclic Graph) 구조설명:Airflow에서 워크플로우는 DAG(방향성이 있는 비순환 그래프)로 표현됩니다. DAG는 작업(task) 간의 순서를 정의하고, 데이터 파이프라인의 흐름을 나타냅니다.DAG는 비순환적이어야 하므로, 작업 간 의존성이 순환하지 않도록 보장됩니다.핵심 포인트:정의 방식: Python 코드로 작성되며, 작업 간의 순서와 의존성을 명확히 정의합니다.스케줄링: 특정 시간 또는 주기에 맞춰 자동 실행됩니다.DAG는 워크플로우의 "청사진".. 2025. 1. 10. "MLOps 도입이 필요한 5가지 이유" MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델 개발, 배포, 및 운영을 자동화하고 효율적으로 관하기 위한 프레임워크입니다. MLOps 도입이 필요한 이유는 다음 다섯 가지로 설명할 수 있습니다:1. 모델 배포 및 관리의 자동화문제점: 머신러닝 모델을 수동으로 배포하고 관리하는 경우, 다양한 환경(로컬, 개발, 테스트, 프로덕션)에 따라 설정이 다르며, 오류가 발생할 가능성이 높습니다.MLOps가 필요한 이유:지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인을 통해 모델 배포를 자동화할 수 있습니다.코드, 데이터, 모델의 변경 사항을 추적하여 일관성을 유지하고 버전 관리를 용이하게 합니다. 2. 재현 가능성 문제 해결문제점: 동일한 데이터를 사용하고도 환경 설정, 코드, 라이.. 2025. 1. 10. 이전 1 ··· 36 37 38 39 40 다음 728x90 반응형
