CS log

[백준] 9663 N-Queen

sj.cath — Sun, 19 Jan 2025 04:37:46 +0900

https://www.acmicpc.net/problem/9663

import sys

def dfs(n) :
    global ans
    if n==N : # N행까지 진행한 경우 경우의 수 가능 : 성공
        ans+=1
        return
    for j in range(N) :
        if v1[j] == v2[n+j] == v3[n-j] == 0: # 열/대각선 모두 없는 경우
            v1[j] == v2[n+j] == v3[n-j] = 1 # 표시
            dfs(n+1)
            v1[j] == v2[n+j] == v3[n-j] = 0 # 해제

N = int(input())

ans = 0

v1 = [0]*N
v2 = [0]*(2*N)
v3 = [0]*(2*N)
dfs(0)
print(ans)

[백준] 15663 : N과 M

sj.cath — Sun, 19 Jan 2025 04:10:06 +0900

https://www.acmicpc.net/problem/15663

import sys

def dfs(n,tlst) :
    if n==M : # 종료조건
        ans.append(tlst) # tlst : 현재까지 만들어진 순열
        return
    
    prev = 0 # 중복 안하기 위해서 설정한 값
    for j in range(N) : # 주어진 리스트에서 
        if v[j] == 0 and prev != lst[j] : 
            # 숫자가 이미 사용 안했는가? + 중복 확인
            prev = lst[j] # 이전 숫자와 같지 않은 경우만 선택해서 중복 방지
            v[j]=1 # 숫자를 선택했으므로 방문 상태를 1로 설정
            dfs(n+1, tlst+[lst[j]]) # 백트래킹
            v[j] =0 # 다른 순열 탐색 초기화
            
N,M = map(int, input().split())
lst = sorted(list(map(int, input().split())))

ans = []
v = [0]*N
dfs(0,[])

for lst in ans :
    print(*lst)

참고

https://www.youtube.com/watch?v=2Z7t0Prt2ng

[백준] 14225 부분 수열의 합

sj.cath — Sat, 18 Jan 2025 01:40:51 +0900

https://www.acmicpc.net/problem/14225

import sys
n = int(input())
init_arr = map(int, input.split())
plus_arr = []
for i in range(len(init_arr)) :
    for j in range() :
        plus_arr.append(init_arr[i] + init_arr[j])
set_data = set(plus_arr)
list_data = list(set_data)
init_arr.extend(list_data)
print(init_arr)

내가 처음 접근했던 방식은 일단 굉장히 robust하게.. 수열을 합치는 느낌이다.

그런데 부분 수열의 합으로 나올 수 "없는" 가장 작은 자연수 를 어떻게 구할 지가 다소 어렵게 느껴졌었다.

n = int(input())
num = list(map(int,input().split()))
visited = [0]*10000000

def dfs(idx,sum) :
    if idx == n : # 종료 조건
       return
    sum += num[idx]
    visited[sum] = 1
    dfs(idx+1, sum) # 현재 숫자를 포함하는 경우
    dfs(idx+1, sum-num[idx]) # 현재 숫자를 포함 안하는 경우

dfs(0,0)
print(visited[1:].index(0)+1)

그래서 DFS로 풀 수 있는 코드를 공부해보자면 다음과 같다.

* 이 문제를 왜 DFS로 풀어야 하는가? 가능한 모든 조합을 찾아야 하므로

[백준] 1695

sj.cath — Sun, 12 Jan 2025 10:02:06 +0900

import sys
input = sys.stdin.readline

n = int(input())
arr = list(map(int, input().split()))
dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]

for i in range(1, n + 1):
    for j in range(1, n + 1):
        if arr[-i] == arr[j - 1]:
            dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
        else:
            dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])

print(n - dp[-1][-1])

[백준] 11727번 2xn 타일링 2

sj.cath — Sun, 12 Jan 2025 10:01:49 +0900

https://www.acmicpc.net/problem/11726

이 문제에서는 이런 식으로 타일 그림을 그려봤는데, 솔직히 규칙성을 찾기는 어려웠다 ㅠ

그런데 이렇게 마구잡이로 찾지 말고

그 직전에 했던 것에 박스를 추가하는 방식을 사용하는 것이다.

그래서 발견한 규칙성은 dp[i] = 2*i 길이 직사각형 만드는 방법 수 = dp[i-1] + dp[i-2]*2

N = int(input())
# dp 배열 초기화
dp = [0]*(N+1)
dp[1], dp[2] = 1,3

for i in range(3,N+1) : 
    dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]*2

ans = dp[N]
print(ans%10007)

[백준] 14501번

sj.cath — Sun, 12 Jan 2025 01:50:59 +0900

https://www.acmicpc.net/problem/14501

처음 접근 방식

- 수기로 작성해보면서 해보니 "가능한 모든 경우를 다 실행해보고 그 중에서 max를 찾으면 될 수도 있겠다" 싶어서 완전탐색(백트래킹)도 생각났고, - "그림처럼 큰 문제를 여러 방식으로 쪼개는 느낌"이라 dp 도 적용가능하겠다. 라는 생각이 들었다.

➡️ 최대 15일까지로 정해져있기 때문에 연산량이 생각보다 그렇게 크지 않을 것이므로 완전탐색과 dp 모두 가능!

상담이 가능한 조건 : 항상 7일 내에 상담이 끝나야 하고, 만약 i일차에 상담을 했다면 T[i]일 동안은 상담이 불가

즉, 식으로 표현하면 n<=T[n]

그리고 가장 중요한 수익 ans는 갱신해주면 됨

여기까지는 생각했는데 코드로 구현하는 것이 헷갈렸었음

방법 1) 백트래킹

복잡도 2^15

def dfs(n,sum) : 
    global ans
    # 종료조건 : 가능한 n을 종료에 관련된 것으로 정의
    if n>=N : 
        ans = max(ans,sum)
        return
    
    # 하부 호출 : 화살표 개수만큼 호출
    if n+T[n] <= N : # 상담하는 경우 (퇴사일 전 상담이 완료 가능)
        dfs(n+T[n], sum+P[n])
    dfs(n+1, sum)# 상담하지 않는 경우 (항상 가능)

N = int(input())
T = [0]*N
P = [0]*N
for i in range(N) : 
    T[i], P[i] = map(int, input().split())
    
ans = 0
dfs(0,0)
print(ans)

참고로 그냥 return이라고 쓰면 그렇게 함수가 끝남. 그래서 print(ans) 라고 써준것.

방법 2)

역방향이 가끔 더 좋은 풀이를 만든다.

앞에서부터 체크하면 이중으로 체크해야할 일이 생긴다.

N = int(input())
T = [0] * N
P = [0] * N

for i in range(N): 
    T[i], P[i] = map(int, input().split())
    
dp = [0] * (N + 1)  # dp 배열 초기화

for n in range(N - 1, -1, -1):  # 뒤에서 앞으로 계산
    if n + T[n] <= N: 
        dp[n] = max(dp[n + 1], dp[n + T[n]] + P[n])  # 상담 가능
    else: 
        dp[n] = dp[n + 1]  # 상담 불가능

print(dp[0])  # 최대 수익 출력

Dynamic Programming

sj.cath — Wed, 8 Jan 2025 01:44:44 +0900

DP란

메모리 공간을 약간 더 사용하면 연산 속도를 더 비약적으로 증가시킬 수 있는 방법

top down과 bottom up 방식이 있다. + 메모이제이션 기법

대표적인 문제로는 피보나치 수열

이전 두 항의 합을 현재의 항으로 설정하는 수열

점화식(인접 3항간 점화식)을 이용하여 표현하면, a_n+2 = f(a_n+1 , a_n) = a_n+1 + a_n

최종적인 피보나치 수열은

프로그래밍에서는 이를 배열이나 리스트로 표현가능. 수열 자체가 여러 개의 수가 규칙에 따라 배열된 형태를 의미하기 때문이다.

f(n)을 표현할 때 f(2),f(1)은 항상 1이므로 호출을 정지한다. 이를 코드로 표현하면 아래와 같다.

def fibo(n) : 
	if n==1 or n==2 :
    		return 1
    	else : fibo(n-1) + fibo(n-2)

그러나 빅오표기법에 의하면 이 수열은 O(2^n) 시간이 소요된다. 즉, n이 커지면 기하급수적으로 연산량이 늘어나는 것이다.

왜냐하면...

재귀 호출 트리의 구조를 보면, 각 노드에서 두 개의 하위 노드를 생성한다. 이 때문에 호출 트리는 다음과 같이 증가합니다:

루트 노드(fibo(n))는 1개,
깊이가 1인 노드(fibo(n-1)와 fibo(n-2))는 2개,
깊이가 2인 노드(fibo(n-2)와 fibo(n-3) ...)는 4개,
깊이가 k인 노드는 2^k개.

트리의 최대 깊이는 n, 따라서 총 노드 수는:

1+2+4+⋯+2n−1

이러한 문제에서 다이나믹 프로그래밍을 사용하면 효율적으로 문제를 해결할 수 있다.

다만, 다이나믹 프로그래밍은 항상 사용할 수 있는 건 아니고 다음 조건을 만족할 때 사용할 수 있다.

1) 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있다.

2) 작은 문제에서 구한 정답은 그것을 포함하는 큰 문제에서도 동일하다.

메모이제이션은 다이나믹 프로그래밍을 구현하는 방법 중 한 종류. 한번 구한 결과를 메모리 공간에 메모해두고 같은 식을 다시 호출하면 메모한 결과를 그대로 가져오는 기법. = 캐싱

한 번 구한 정보를 리스트에 저장하는 것이다. 그리고 한번 저장했던 문제는 답을 저장해놓고, 이 문제는 이미 해결됐던 것이므로 다시 해결할 필요가 없다고 하고 반환하는 것이다.

참고로 퀵 정렬은 정렬을 수행할 때 정렬할 리스트를 분할하며 전체적으로 정렬이 될 수 있도록 한다. 이는 분할 정복 알고리즘으로 분류된다. 다이나믹 프로그래밍과 분할 정복의 차이점은 다이나믹 프로그래밍은 문제들이 서로 영향을 미치고 있다는 점이다.

1) 탑다운 방식 (하향식)

큰 문제를 해결하기 위해 작은 문제를 호출

따라서 시간복잡도는 O(N)이다. 왜냐하면 f(1)을 구한 다음 그 값이 f(2)를 푸는 데 사용되고, f(2)의 값이 f(3)을 푸는 데 사용되는 방식으로 이어지기 때문이다. 한 번 구한 결과는 다시 구해지지 않는다. 따라서 다음과 같이 방문한다.

2) 보텀업 방식 (상향식) - 다이나믹 프로그래밍

반복문을 사용하여 아래에서 위로, 작은 문제부터 차근차근 답을 도출한다.

예를 들어 d(3) =d(2) + d(1) 부터 구하므로 d(1)부터 위로 올라가는 방식임을 알 수 있다.

dp는 코테에서 간단한 형태로 출제되므로 완전 탐색 알고리즘으로 접근했을 때 시간이 매우 오래 걸리면 다이나믹 프로그램을 적용할 수 있는지 해결하고자 하는 부분 문제들의 중복 여부를 확인해보자!

클라우드 컴퓨팅 9~10강 ; network

sj.cath — Sat, 19 Oct 2024 23:03:33 +0900

9강

networking 구조

server(sw service 제공), router(network 형성해줌), hub&switch, ISP, cloud, network nodes(client)

network lyr가 높아질 수록 user쪽, 낮아질 수록 physical 구성요소

network models

peer-to-peer : 중앙 서버 없이 서로서로 연결되어있음 ex) 토렌트
client-server : 서버 - nodes ex) aws ec2-internet-nodes

network types

LANs : router는 한 area만 커버한다는 전제하에 여러개 일수있음 ex) ewha campus
WANs : 광선 및 인공위성으로 연결 ex) internet

IP address

- router 안에서 node들이 유니크한 ip 가져야 (ip 가짐)
- switch : ip 안가짐

- ip addr는 중간에 바꿀 수 없음

ipv4 vs ipv6

ipv4 : 32bits, VPN이 IPv4를 사용하는 네트워크 트래픽을 처리하고 전달할 수 있다

ipv6 : 128 bits, unlimited

subnet

- network 안에 network

- 타 subnet으로 가려면 router을 꼭 거쳐야 함.

- ip 부여가 subnet mask 최대 개수보다 적은건 괜찮음. 대신 overlap 되면 안됨

type

- public subnet : internet gateway로 라우팅해줌. traffic from everywhere 그래서 website를 유저에게 서비스해주면 이 서브넷을 이용하길

- private subnet : 다른 곳에서 오는 트래픽 deny

VPC(virtual private cloud)

cloud in cloud. AWS에서 제공하는 가상 사설 네트워크 서비스

- region specific : region 하나만!

- vpc 안 여러개 availability zones > az안 여러개 subnet

- aws acc 만들면 자동으로 vpc 생성 > 그 안에 az > 각 az 안에 public subnet 있음

- region 하나 당 vpc 5개 제한

중요! 각 세개는 subnet임

10강

CIDR block은 나중에 바꿀 수 없음

Amazon VPC default components (계정 생성 시 자동으로 생성되는 것)

: route table, network ACL, security group

바꿀 수 없는 VPC id도 자동 부여됨. 근데 너무 어려우니까 tag를 달음

Subnet

계산문제 나올듯

: VPC 내에서 IP 주소 범위, VPC 안 작은 network라고 생각하면 됨

AWS에서 5개의 IP를 고정으로 가져감
사이즈는 가장 큰걸로 하는게 좋고(더 많은 ip addr 확보하기 위해서) 근데 이후 change 불가
subnet id도 부과되며, 기존 vpc에서 attach하고 다른 vpc로 attach하는 것도 가능

Network gateway

- internet gateway : vpc가 internet gateway가 있어야 internet과 소통 가능

- virtual private gateway : site-to-site / on-premise랑 내 vpc 연결

Route tables

subnet - route tables = many to one

NACL vs Security Group (족보 선지 적어가기)

둘다 vpc를 보호하기 위한 것!

ACL - Stateless
- 좀 더 outer
- subnet level (subnet이랑 연결 안시키면 default acl이랑 됨)
- 특정한 IP, Port, Protocol allow
- Deny 가능
- 순서에 따라 달라질 수 있음
Security Group - Stateful
- instnace level , subnet level(x)
- by default : 모든 들어오는 트래픽 다 막음, 모든 나가는 트래픽 다 나가도 됨
- 특정한 IP, Port, Protocol allow & deny
- Connection Tracking 지원

Managing your network

- VPC 삭제 전 안에 리소스들을 삭제해야함

- VPC 만들면 그안에 모든 인스턴스는 private ip addr가 자동 부여. 근데 public ip addr도 받을 수 있게 설정 가능

Elastic IP addr

- static public ipv4 addr

- public ip는 instance를 중지했다가 다시 시작하면 바뀔 수 있다. 근데 elastic ip를 부여하면 고정 아이피가 됨

- 만약 instance하나가 다운되면 다른 아이피에 elastic ip 부여 ➡️ 그리로 라우팅 가능

- region lv : any vpc in the region

- instance부여 안되고 둥둥 떠다니면 과금됨

NAT Gateway

NAT가 머물 public subnet 무조건 있어야 함.

NAT 만을 위한 elastic ip address 무조건 있어야 한다.

VPN vs direct connection

VPN

AWS direct connect로 vpc 더 private하게

VPC endpoints

gateway endpoints는 vpc endpoints 중에서도 amazon s3, amazon dynamodb에 집중

VPC peering

- 같은 네트워크에 있는 vpc 끼리 private하게 연결

- your own vpcs, vpcs in other acc, vpcs in different regions

- transitive peering 안됨 (모든 vpc 끼리 연결이 다이렉트로 되어있어야만 가능)

근데..

AWS transit gateway

를 쓰면 위의 불편함과 복잡함이 해결됨! 일종의 hub

- hub that controls how traffic is routed among all the connected networks

aws route 53 : 도메인은 따로 사고 ip와 jaysim.com을 바인딩

클라우드 컴퓨팅 6강~8강

sj.cath — Sat, 19 Oct 2024 17:03:37 +0900

6강

EC2 Lifecycle

not billed : pending, shutting down, terminated, stopping(stop하려고 하면), stopped, stop-hibernated

billed : running, rebooting, stopping(hibernate 하려고 하면)

scaling option - 여러 scaling 간 차이

vertical scaling

: 일단 stop하고 type 바꿀 수 있음

- parallelize 안된다고 가정 + 너무 헤비한 app일때

horizontal scaling

: 서비스 중에 scale in/out 가능

- auto scaling 으로 가능(ec2가 health check기능이 있어서 주기적으로 ec2 instance가 서비스 할 수 있는지 체크, elb도 optionally check ➡️ unhealthy 감지 ➡️ terminate하고 computing rsrc는 유지 ➡️ healthy한걸로 대체)

- request가 계속 들어올 때 (인스턴스 멈추면 사용자가 불편하니까) / cpu 개수 증가시키면 알아서 분산됨

auto scaling

: 특정 조건에서 자동으로 로드밸런서와 진행되어서 인스턴스 추가

- across availability zones

- unhealthy 한걸 healthy 한걸로 대체 혹은 추가 / demand가 줄어들면 instance 삭제

- auto scaling group(에서는 min, max number of instances, desired capacity)을 auto scaling 하기 전 먼저 생성해줘야 함.

- lanuch template : ec2 launch할 때 ami, security group, instance type을 template 형태로 만듦

- life cycle

scale-in : low demand ➡️ terminate
terminate : unhealthy or redundant ➡️ terminate ➡️ replace

scaling policy

scheduled scaling : workload 변화 알고 있을 때
dynamic scaling : workload 변화 몰라도 후조치.
predictive scaling : ml로 ec2 workload 예측. 선조치 (cpu 사용량에 따른 파라미터 조정 안해도 됨)

ELB

horizontal scaling 하려면 새로 생성된 instance로 distribute된다는 전제가 있어야 함.

특징)

health check : unhealthy 하면 traffic routing 을 멈추고 redirect to healthy instance

cross-zone load balancing

auto scale하면 elb가 거기에 알아서 분산을 시켜줌

types

application load balancer(alb)
- os의 application layer(7)에서 동작
- http/https traffic (traffic 내용을 보고 해당 사이트로 routing)
- microservice, container-based app
network load balancer(nlb)
- tcp, udp, tls(layer 4)
- 성능 더 좋고 faster
- real-time, 성능좋고 low latency 요하는 app

7강

우리가 말하는 storage : dram아니고 ssd, hd 같은거

cloud storage

- data is saved across multiple servers (해킹 당해도 part만 가져가게 됨)

- s3는 global : different availability zone에 copy되어 있어서 안전

Type

- block storage : id 가진 block, 여러 sys에 저장하는 flexibility & fast, os & san에 의해 관리

- file storage : 계층 구조, metadata, over the network에서 사용 시(공유) protocol(nfs, smb)로 접근

- object storage : data & metadata& object key, api(http,https)로 object id에 접근

object storage

bucket 안에 object가 저장됨 : bucket name, object's key, object's version id

flat address space : 진짜 폴더 구조는 아니지만 prefix를 앞에 붙임

physical storage를 붙이는 방식 / replicated across multiple nodes

EBS, EFS, instance storage 그리고

S3

- region 고르고 relicated across a minimum of 3 az : durability, availability

- fully scalable service : 크기 개수 형식 제한 없음

- data 양에는 제한이 없지만, 각 object는 5tb를 넘으면 안됨

- GB per month

- 5GB of S3 1년동안

S3 Storage classes

얼마나 자주 데이터에 access 하느냐?에 따라 구분

active storage
- you use all the time, 접근은 덜하는데 중요한 데이터
- ex) 웹사이트를 위한 static files, html(항상 access될 수 있어야 함)
archive storage
- 거의 접근 안하는데 꼭 유지되어야 하는거
- ex) 방송사 테이프

storage class of object : 언제든지 바꿀 수 있음

8강

bucket

- globally unique 근데 region을 택하긴 해야 함 (일단은 내가 속한 region으로 됨)

- https://photobucket.s3.amazons.com/2021-04-13/myphotos.zip 에서 photobucket은 prefix, 2021-04-13/myphotos.zip 은 object를 구별할 수 있는 key

- object ownership (acl) : 누가 어떤 object에 접근할 수 있는지 list. 각 object가 가짐. 설정 안하면 자동으로 꺼짐

- block public access : aws acc 밖에 사람들이 object를 어떻게 보고 사용할 수 있는지 / 디폴트는 다 block public access

versioning

- 실수, 고친 거, 최종, 찐최종 이런 느낌. 혹은 임시저장. 잘못되면 돌아가기.

- default : 불가, 한번 versioning 하면 돌아갈 수 없음. 잠깐 중단은 가능

- 가장 최근 거는 key가 url에 없음

- versioning 하면 유니크 Id 부여

- tag를 달아서 track your storage costs (tag는 unique, key는 유니크 아니어도 됨)

uploading objects

- storage 언제든 바꿀 수 있음

- multipart upload : fully utilize nw bandwidth 하면 speed를 높일 수 있음 (세개 파트로 나눠서 object는 upload하고 동시에 s3 bucket에 업로드하면 s3가 모아서 obejct 생성해줌)

working with objects

- 진짜 aws 작업 area에서는 rename, move api가 없고 실제로는 copy하는 거. 왜냐면 http api 베이스여서.

- 복사본 만들기, rename object, move an object, change object metadata

- url로 download object 혹은 from url, console

- deleting objects : multi-fator authentication

additional features

transition actions : storage class to another

expiration actions : objects expire and are deleted (1년후 자동으로)

replication rules : automatic copying of objects across s3 buckets / availability, durability를 높임

cross-region repliaction & same-region replication

cross-region repliaction : copy objects across amazon s3 buckets in different aws regions / compliance requirements(재해 생겼을 때 회복하기 위해서), minimize latency 요구될때
same-region replication : 하나의 버킷, 하나의 지역으로 aggregate logs 를 한다. / production과 test 사이에 같은 데이터를 쓰기 위해 replication 생성.

bucket security

: grant access 하는 방법

1. IAM role이 IAM policy를 define해서 EC2나 acc에게 부여

왜냐면 amazon s3는 private by default 심지어 스스로도 부여해야함

2. bucket policy : json 형식, bucket에 붙어있음

클라우드 컴퓨팅 2강~5강

sj.cath — Sat, 19 Oct 2024 02:03:08 +0900

2강

1. 비교 : on-premise vs 클라우드 (장단점)

1) on-premise의 문제점

- over-provisioning, under-provisioning / maintenance 못함

- scaling up / scaling down(capacity를 높이기, 줄이기) 가 어려움

2) 클라우드

: computing as utility - 누구에게나 제공

장점

pay-as-you-go

increased scalability

모든 것이 at scale하게 갖춰져 있음

SLA (service level agreement)에 availability, reliability 명시

단점

overlapped boundary

infrastructure service는 선택권이 적음

limited portability : migrate하기가 어려움

multi-regional compliance and legal issues (cloud는 worldwide인데 국가별로 상황이 다름. src code를 바꿔야 할 수도)

2. cloud 구성요소

SNS ; Servers, Networking equipment, Storage

1) Server

장점 : reliability, large number of requests
blade server : 1u server * 42 = 1 rack
heterogeneous servers
- 이걸 모아주는게 cluster : top에 network switch가 서버(=머신=노드)끼리 연결해주고(1u), 그 밑에 노드들(37u), 그 밑에 스토리지(4u)
hdd vs ssd(nvm flash)
- hdd : mechanical, magnetic, random access, cheaper but slow
- ssd : electrical, speedy, expensive

2) networking

- 3-party providers

- data 구조 : bus, tree, ring, star

3) storage

- disk trays(hdd) vs ssd & nvm flash

- computing server는 따로, 얘네들이 storage server를 share해서 쓰기도 함

- cluster : 비슷한 machine(internet끼리, 데이터 서버끼리) 묶어서 rack에 저장

- 데이터 센터 : 쿨링 팬이 굉장히 중요(air conditioning), rebundant power(비상시 backup power) / underwater datacenter

- coast에 위치한 이유? 사람이 많아서, 바다를 건널 경우 latency가 적어서, 싸서

3강

1) cloud platforms : 어떤 서비스 형식으로 deliver? 각 서비스별로 뭘 제공하는지

SaaS : 인터넷 커넥션만 있으면 됨. csp manager가 모든 걸 관리 ex)word, gmail, calendar

PaaS : 개발 환경 제공, 유저가 cloud app + data 작성해야함 ex) Google App Engine

Faas : FaaS는 특정 작업이나 이벤트에 대해 코드를 실행할 때 효율적인 서버리스 모델인 반면, PaaS는 인프라에 대한 부담을 줄이면서도 전체 애플리케이션을 개발하고 관리하는 데 유리. AWS lambda(파이썬 코드 작성하는 거)

IaaS : 가상화 서버 자체를 빌려줌 원격 접속할 수 있게끔. 단일 서버를 많은 고객들이 공유. aws ec2

2) cloud deployment models

public cloud(누구나), community cloud(특정집단. 국가 기관들이 공유), private cloud(only for samsung 직원)

3) aws에 접근하기

- aws cli(command line interface)

- api가 아니라 sdk로 접근 (앱 만들어서 sdk로 aws에 접근)

EC2

정의

- IaaS

- hourly base

- virtual machine

AMI(OS, default software, configuration, virtualization type)
instance type(vCPU, memory, instance storage, network performance)

ec2 instance type = instance family -> 그냥 써가기

인스턴스를 launch한 후에 바꿀 수 있다. vertical scaling 가능!

4강

computing? cpu, ram, hd, network

network : bandwidth(양- 스트리밍 서비스 넷플릭스), latency(속도 - 빠른 서비스)

ram vs hard drive

ram : main memory를 위한 기술. app이 실행 중에만 켜짐. temporary storage
hard drive : boot files(부팅 로그), files(강의 pdf), Long-term storage

ec2 instance가 클라우드에서 이 computing resource임.

aws ec2

- full control over ec2

- any size(elastic computing), anywhere

- security group, elb를 통해 traffic을 제어할 수 있음

subnet,

ec2 instance purchasing options -> 각 type별 특징, 언제 쓰이는지 암기

1) on-demand instance

- os 구분없이 초단위 pay

- no long-term commitments (오랜 시간 use 한다고 해서 discount 안됨)

- no upfront pay

- demands 에 따라 pay

- 가장 비쌈, 가격은 고정되어 있음

- short-term, spiky, unpredictable workloads / app 개발 및 테스트

2) reserved instance 미리 싸게 구매

- 가장 쌈. pay by year, no upfront / partial upfront / all upfront

- predictable workload, flexibility가 요구되지 않는 compute power , 1년 이상, upfront 낼 수 있는 부자 유저~

3) saving plans instance 선택권이 많이 필요하거나 speficied하거나

compute saving plans : 가장 선택권이 많아서 cost 줄일 수 있음, 자동으로 family, size, az, region, os, tenancy 설정
ec2 instance saving plans : 특정 instance family, 특정 region 안, 가장 discount 많이!

- long time workloads / flexibility 요구하는 computing (지역, instance power) / RI를 coordinate할 필요 없음

4) spot instance 경매

- pay by min

- 일종의 경매형식 (가격이 시시각각 변함)

- supply가 demand보다 많으면 discount, 아니면 spot instance 꺼질 수 있음

- flexible start & end time, low compute price만 할 수 있는 app, 급하게 computing 해야하는 경우

EC2를 리조트라고 생각하면,

On-Demand : Walk-In. 그냥 주말에 쉬려고 예약도 안하고 리조트에 가서 방을 잡는 것
Reserved : 리조트 방 1개를 1년 ~ 3년 회원권을 구매
Savings Plans : 월 300달러만큼만 리조트에서 지낼거야. 근데 나중에 바꿀수도 있다 (대신 1년 ~ 3년 약정)
Spot Instance : 떨이. 예약 잘 안되는 방 (전망이 안좋다던가..)을 입찰받아서 싸게 내놓는다. But, 나보다 돈 더내겠다 는 사람이 나오면 나가야한다. batch Job, stateless, 안정성 낮음
Dedicated Hosts : 만수르 옵션. 리조트 걍 통째로 빌린다
Capacity Reservations : 내가 리조트 갈지 안갈진 몰겠는데 일단 예약

Tenancy

1) share tenancy

2) dedicated instance : 전용 서버에서 instance 실행, instance 배치는 aws가 담당

3) dedicated host : 사용자가 전용 서버 직접 관리

5강

ec2 설정 시 해줘야 하는 것들

1) instance name and tags

- default tag - value가 생성됨 : name - {the name you give the instance}

- 최대 50개

- aws cost explorer에 연결해서 cost management / automatically scaling / iam로 관리(attribute-based control) 시

2) AMI

: 도커 이미지와 비슷. ami 고르기만 하면 특정 setup 그대로 ami 만들어 재현할 수 있음

- 인스턴스를 생성 후, snapshot을 찍어서 ami 생성

- template for root volume이고, os, app server, app을 포함

- 계정이 여러개이면 각 계정에게 ami 쓸 수 있게 할지 말지 결정 가능

- 같은 용도를 가진 Instance들끼리 ami template를 나눠서 쓸 수 있게 (너무 무거운 딥러닝 모델을 위한 여러개 인스턴스가 ami 나눠서)

- 인스턴스 생성 후 한번 만들면 바꿀 수 없음.

- 장점 : ami를 사서 sw를 ec2에서 동작하면 install 같은거 걱정 안해도 됨. (비행기 컨트롤 타워 boeing)

3) key pairs

ssh나 rdp에 접속할 때 사용할 수 있다. 인스턴스가 launch되고 나서는 add할 수 없다.

4) network settings

- public ip addr 쓸 건지 말건지 정한다.

region

: physical location of computing resources (ec2 instance가 succeed될)

vpc & subnets

default vpc, public subnet이 지역의 각 availability zone에 생긴다. 따라서 instance를 vpc 안에 생성할 수 있다.

1 region - 여러 vpc 생성 가능(~5개) - vpc 안에 여러 public subnet 생성 가능

public ip address

: internet에 접근할 수 있음. / private ip는 접근 불가

public server : user server가 internet gateway를 거쳐서 ssh protocol로 접근 가능
private subnet은 public ip addr을 거친 후 ssh로 접근 가능

public addr는 인스턴스 자동으로 부여되나? 놉!

default vpc - default subnet : public ip addr가 인스턴스 생성 시 자동으로 부여됨 (근데 자동 부여 안되게 설정도 가능)

default vpc - custom public subnet, custom vpc - custom subnet : public ip addr 자동 부여 안됨. (근데 되게 설정도 가능)

security group

- 어떤 ssh 접근을 allow할지 결정

- 언제든 바꿀 수 있음, 실시간으로 반영됨

- stateful : ex) inbound rule만 있으면 응답이 오고 받을 수 있긴 함. 근데 outbound call은 못함

- 인스턴스 레벨 O, subnet 레벨 X, 한 인스턴스가 여러 개 가질 수 있음

- 트래픽이 통과하기 전에, security group들이 동시에 열리고 모든 security groupd이 한번에 evaluate됨

rule component

type(허용하려는 특정 서비스, 통신유형), protocol(그 서비스가 data를 전송하는 방식), port range, source

inbound rules : default로 없음 / 일단 다 block하고 본다는 뜻
outbound rules : 일단 다 allow하고 봄. allow rule을 제거해나가는 방식

6) configure storage

EBS, EFS, Instance storage 비교! 인스턴스 하나에만 붙는거 / 여러개 공유 / 임시로 특정 상황 fast

EBS(Elastic block store)

- usb 같이 ec2에 붙임, 반도체 기반 기술, 빠르고, for any computing requirements / 대신 비싸고 용량 한계

- default는 자동으로 삭제 안됨. 직접 지워야 됨.

- 보안 : aws key management service(aws kms) 근데 너무 다 보안하면 시간이 오래 걸려서 성능 저하

volume type 4개

ssd(자주 접근하는 data 저장용, 반도체 기반, fast, 비쌈) : general purpose, provisioned IOPS (general purpose보다 빠름)
hdd (자주 안 접근, root volume 안됨, boot 할 수 없음 = os 쓸 수 없음) : throughput optimized(hdd중에서도 빠르고 자주 사용하는 데이터 넣을 때), cold(lowest cost, less frequently)

EBS 사이에 네트워크 만들어서 Mount EBS through NFS ... 귀찮음 근데 EFS로 해결가능!

AWS EFS(Elastic file system)

- 자동으로 크기 조절

- throughput and IOPS

- 여러개의 인스턴스를 붙였다 뗐다 할 수 있음. 이때 데이터는 loss 없음. 그들이 share하는 공간.

- root volume (x), block storage (x), work above block storage layer. ec2 instance가 자기만의 root volume(os) 갖고 그 위에 있는 거임

- aws cloud service and on-premise(도 가능!) rsrc

- durability, availability

AWS EC2 Instance store (block storage)

- temporary block lv storage. 임시라서 버퍼, 캐시 같은 것에 적합.

- ec2 끄면 data 다 날라감

- host 컴퓨터에 물리적으로 있는 disk에 존재하는 storage

- root volume 될 수 있음

- 빠르지만, 임시라서 data loss 있을 수도, certain combination of ami & instance type,

instance launch 이후에는 add volume할 수 없음(ebs는 launch 후에도 가능), detach volume 안됨, instance store volume not configurable

EBS와 비교

ec2 is(서버에 바로 붙어 있음) vs ebs는 network를 통해 붙어있음

EBS	EC2 IS
network를 통해 EC2에 붙어있음	EC2 서버에 바로 붙어 있음
instance launch 후 add,detach volume 가능	불가능

7) advanced details

IAM Role

인증 및 권한 관리 서비스 ; 어떤 유저가 어떤 aws resource에 어떤 환경에서 엑세스 할 수 있는지 설정

flexible하다 : add, remove, update 인스턴스 생성 후에도 가능

Roles: 사용자, 서비스에 대한 액세스 권한 관리, Policy의 집합
Policy: 사용자, 서비스에 대한 권한 부여
Group: 여러 사람에게 동일한 액세스 권한 부여 및 관리
User: AWS 계정 하나

User data

처음에 인스턴스를 run하면 스크립트도 run되고, 인스턴스가 시작될 때마다 스크립트도 실행되게 구성 가능

ami 설정 바꾸기, sw license key install, sw install

1) 인스턴스가 멈춰도, 다시 시작하면 스크립트도 다시 실행됨

2) auto scaling 명령 가능 : 자동으로 ec2 launch하고 싶을 때, web server 세팅하는 cmd를 스크립트로 설정 가능

spot instance

shut down behavior

termination protection(console,api,cli에서 함부로 종료 못하게)

헷갈릴 수 있는 부분! 적어가기