Concave Up Concave Up

Machine Learning 모델을 개발하다보면 개발 완료된 모델에 대한 지속적인 통합, 지속적인 배포 및 지속적인 학습을 고려해서 개발이 필요하며 처음에 시간이 좀 더 걸리더라도 이러한 MLOps 또는 GitOps 환경을 구축해두면 모델을 개발 및 유지보수 하는데 시간을 많이 절약할 수 있으며 이러한 시간 절감으로 인하여 같은 시간에 더욱 더 많은 모델을 개발 가능하게 된다. 이번 글에서는 Continouse Machine Learning 환경을 구축하기 위한 Lab 환경을 구축하여 간단한 모델을 개발해보고 MLOps와 GitOps를 이용한 지속적인 통합, 배포 및 학습 환경을 구현해보도록 한다. 전체적인 시스템 아키텍쳐는 아래 이미지와 같으며 시스템은 보안을 고려하여 최소한의 외부 접속을 고려하여 ..

PostgreSQL 13 Streaming Replication with PGPool 4.2 최근 많이 사용되는 PostgreSQL Database의 Streaming Replication 구성 방법에 대해서 정리해보았다. 9버전에서 도입된 Streaming Replication 구성 방법이 13에서는 조금 달리 설정되어야 하지만 구글에서 검색되는 자료의 대부분이 9버전 기준으로 정리된게 많았고 잘못된 구성은 나중에 어떤 문제가 생길지 모르기 때문에 13 버전에 최적화된 설정을 찾기 위해 읽어보았던 내용을 중심으로 정리하였다. 모든 구성은 PostgreSQL 13과 Pgpool-II 4.2에서 테스트되었다. prerequisite Proxmox Ansible Virtual Machine X 3ea Pos..