궁금한게 많은 개발자 노트

Python으로 AWS와 연동할 때, boto3라이브러리를 사용하여 애플리케이션이나 스크립트를 Amazon S3, EC2, DynamoDB등의 서비스와 쉽게 연결하여 사용할 수 있습니다.그 중 비동기적으로 파이썬 애플리케이션과 AWS 서비스를 연동하기 위해 asyncio 패키지와 boto3를 사용하여 패키징한 aiobotocore를 사용하여 비동기적으로 FastAPI와 AWS S3를 연동해보려 합니다. 이 때, aiobotocore를 사용할 수도 있지만, aioboto3를 사용할 수도 있습니다. 두 라이브러리의 차이점은 무엇일까요? 두 라이브러리의 공통점은 모두 Python에서 AWS 서비스에 접근할 수 있도록 해주는 비동기 라이브러리입니다.하지만, aiobotocore는 비교적 저수준 라이브러리로 기본..

쿠버네티스상에 서버나 앱서비스를 배포할 때, Persistent Volume을 마운트해야 하는 경우가 종종 있습니다. 이전에 쿠버네티스에서 Persistent Volume사용하기라는 글을 게시한 적이 있는데, 해당 게시글에서는 Persistent Volume으로 AWS EBS(Elastic Block Store)를 사용하였습니다. 이처럼 컨테이너화된 애플리케이션이 동작할 때 데이터 지속성을 위해 외부 Storage에 대한 액세스가 필요할 수 있습니다. 고가용성과 확장성을 보장하기 위해 EKS를 사용하고 S3를 외부 Storage로 사용한다면 다양한 환경에서도 원활하게 서비스를 제공할 수 있을 것입니다. 특히 MLOps환경에서 GenAI의 경우에는 매우 큰 LLM Model을 Container내부에 가져가..

Terraform에서 tfstate 파일은 인프라스트럭처의 현재 상태를 저장하는 중요한 파일입니다. 이 파일은 Terraform이 관리하는 리소스의 상태 및 구성 정보를 추적하고 관리하는 데 사용됩니다. 로컬에서 관리하면 유실이나, 여러 사람이 협업할 때 동기화 문제가 발생할 수 있으므로 Terraform의 tfstate 파일을 원격으로 관리하면 여러 사람이 여러 환경에서 인프라스트럭처를 공유하고 협업할 때 유용합니다. Remote State Backends: 원격 tfstate 관리를 위한 가장 일반적인 방법은 Terraform의 "Remote State Backends"를 사용하는 것입니다. 이러한 백엔드는 tfstate 파일을 중앙 원격 위치에 저장하고 여러 사용자 또는 환경 간에 공유할 수 있도록..