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022. OpenVPN 설정에 DNS를 추가하는 방법

VPN 클라이언트로 OpenVPN을 많이 사용하는데요, 사용자 정의 DNS를 추가해야 할 때가 있습니다. OpenVPN 설정 파일에 다음과 같이 DNS를 추가할 수 있습니다. # openvpn-config.ovpn ... dhcp-option DNS dns_server_ip_address 부분에 설정하고자 하는 DNS IP주소를 추가하면 됩니다.

021. [ETF] GDX: 금에 투자해보자 그런데 광부들을 곁들인...

보통 금 ETF에 투자를 한다고하면, GLD ETF를 주로 생각하게 된다. 오늘 소개해드릴 GDX는 조금 특별한 금 관련 ETF인데 바로 금에 직접 투자하는 것이 아닌 금광을 개발하고 채굴하는 금광 기업에 투자하는 ETF이다. GDX VanEck Vectors Gold Miners ETF 운용사: VanEck Vectors ETF Trust 수수료: 0.51% 기초자산: NYSE® Arca Gold Miners Index® (기초 원자재) 배당: 0.53$ (1.92%) 출시일: 2006년 5월 16일 자산규모: 10억 달러 수익률: -20.74% (최근 1년) 1. 기초자산 앞서 소개한대로 GDX의 기초 자산은 기초 원자재로 분류되는 금이다. 다만 금에 직접 투자하는것이 아니라 금광을 가지고있는 회사에..

022. 옵시디언 여러 장치에서 사용하기 (구글 드라이브, AutoSync Drive로 동기화하기)

요약: Google Drive로 원격 저장소를 구축하고 AutoSync 앱을 이용하여 스마트폰에 원격 저장소를 동기화한다. 소개 최근 개인지식관리(Personal Knowlege Management) 측면으로 다양한 노트앱이 등장하고있다. 1세대 노트앱인 에버노트부터 노션, 롬리서치, 옵시디언, 타입드 등 노트 앱은 지속적으로 발전해 오고 있다. 그 중에서 나는 주로 옵시디언을 사용한다. 다양한 플러그인과 그래프 뷰, 강력한 사용자층이 있어 정보 찾기도 용이하고 사용도 직관적이다. 옵시디언은 대다수의 노트앱과는 다르게 로컬저장소를 사용한다. 대부분은 원격저장소 그러니까 외부서버에 노트와 정보가 저장이 된다. 이러한 특징으로 옵시디언은 실행 속도가 빠르고, 오프라인 상황에서도 언제든 기록할 수 있으며, 모..

021. VHS: CLI 명령을 GIF 데모영상으로 만들어주는 툴

소개 개발을 하다보면 터미널에 사용한 명령어를 데모로 만들 필요가 생길 때가 있다. 이럴 때는 주로 비디오 녹화를 켜고 터미널에서 명령어를 순차적으로 입력하는 작업을 녹화하는데, 이 방식은 여러가지 문제가 있다. 첫번째는 가장 큰 문제로 영상 녹화 도중에 잘못 입력할 경우 깔끔한 영상을 위해서는 처음부터 다시 찍어야한다. 기존 방식의 제일 크고 심각하게 시간을 많이 잡아먹게 만드는 문제라고 봐도 무방하다. 특히 명령어가 길고 연속적인 작업을 할 경우 오타 하나 나는 순간 깔끔한 영상은 물건너간다. 이를 위해 수많은 노력 혹은 붙여 넣기를 위한 준비를 해야한다. 다음으로 동영상 촬영을 하는 방식이기 때문에 영상 앞 뒤로 쓸모없는 공백 시간이 발생한다. 이를 깔끔하게 만들어주기 위해서 영상 편집을 해야하는 ..

020. [Kubeflow][KServe] 인증문제 해결하기 (Istio-Dex)

KServe on Kubeflow with Istio-Dex Kubeflow KServe 인증문제 해결하기 KServe를 Kubeflow와 함께 배포했다면, [[KServe First InferenceService 처음배포하기]]에서 예상하지 못한 인증문제를 겪으셨을 것입니다. 인증 문제가 발생한 이유는 Kubeflow내 외부로 통하는 모든 트래픽이 Istio-Dex를 통해 인증과 인가(AuthN/AuthZ)를 거치기 때문입니다. 따라서 KServe로 추론 요청을 보낼 때에도 인증정보가 필요합니다. [[KServe First InferenceService 처음배포하기]]에 이어서 인증정보를 추가하여 추론요청을 보내는 방법을 알아보겠습니다. 인증정보 받아오기 Istio-dex는 ID / Password로 ..

019. [Kubeflow][KServe] InferenceService 처음 배포하기!

이번 튜토리얼에서는 ScikitLearn InferenceService를 배포할 것입니다. 이 InferenceService는 간단한 [iris] ML model을 서빙합니다. 속성 리스트를 InferenceService에 전송하면, 붓꽃(iris)의 종(species)을 예측해서 보여줍니다. 모델은 원시(raw) 쿠버네티스 서비스가 아닌 InferenceService로 배포되고 있기 때문에, 훈련된 모델을 제공하기만 하면 바로 사용이 가능합니다 마치 초능력을 가진것처럼 말이죠! 1. 테스트 InferenceService 생성하기 apiVersion: "serving.kserve.io/v1beta1" kind: "InferenceService" metadata: name: "sklearn-iris" sp..

018. [Kubeflow][KServe] SKLearn model InferenceService 배포하기

[!NOTE] 이 문서는 KServe v0.7을 기준으로 작성되었습니다. 이번글에서는 SKLearn 모델을 학습하고 KServe의 InferenceService로 배포해보겠습니다. 모델 학습, 로컬 테스트, Inferece Serivce 배포 순서로 진행합니다. 모델 학습과 로컬 배포테스트는 건너 뛰셔도 무방합니다. 모델 학습하기 학습할 모델은 머신러닝에서 매우 유명한 Iris 데이터셋, 붓꽃 종 분류 문제를 해결하는 모델입니다. 다음 코드를 수행해서 모델을 학습하고 'model.joblib'으로 학습한 모델을 저장합니다. from sklearn import svm from sklearn import datasets from joblib import dump iris = datasets.load_iris..

017. [Kubeflow][KServe] Model Serving Control Plane

Control Plane Kserve의 컨트롤 플레인은 인퍼런스 서비스를 제어하는 역할을 합니다. 일반적으로 KServe는 Serverless 플랫폼인 Knative를 사용하여 구현합니다. 그리고 Knative의 serverless 배포를 이용하여 인퍼런스 서비스의 구성요소인 predictor, transformer, explainer가 들어오는 요청에 기반하여 autoscaling되도록 합니다. 요청트래픽이 없다면 인스턴스가 하나도 뜨지 않도록 하는 Zero scaling도 가능합니다. Knative를 사용하지 않는 Raw 배포를 사용한다면, kubernetes의 deployment, service, ingress, HPA가 사용됩니다. Control Plane Components KServe Cont..