아리아 날다

올해가 가기 전에 이 책보다 더 재밌는 책을 또 찾을 수 있을까? 2월 초엔가 읽은 책인데 포스트잇 붙여놓은 부분만 다시 읽어보았다. 초반엔 주인공의 이해할 수 없는 생각들 때문에 몇차례 답답함을 느끼기도 했는데, 끝까지 다 읽고나니 여운이 엄청났다. ('왜 나는 너를 사랑하는가' 보다 재밌다) 알랭 드 보통은 '좋은 작가 = 좋은 심리학자' 라고 말하며 심리적인 진실을 발견하기 위해 글을 쓴다고 했다. 알랭 드 보통이 표현하는 인물의 심리상태와, 한 걸음 물러나 바라본 인간 관계의 불편한 진실들을 마주하며 나도 깨닫는 바가 많았다. 이 책은 뻔한 연애 소설도 아니고, 어려운 철학 소설도 아니다. '사람'에 대해서 더 알고 싶다면 추천한다. p.245 앨리스는 사는 데 도움을 주는 책만 가치 있다고 평가..

| 들어가며 | 안녕하세요, 인생의 고수가 되고 싶은 아리아입니다. 오늘은 지난 게시글에서 말씀 드렸던 이미지 데이터를 크롤링한 후 저장하는 기능을 구현하면서 만났던 문제상황과 해결과정에 대해서 작성해보려고 합니다. 데이터 수집이 끝나면 TensorFlow를 이용해 이미지를 카테고리별로 AI가 구분할 수 있도록 학습시키는 작업을 할 예정입니다. 효과적인 AI학습을 위해선 최대한 많은 양의 이미지 데이터를 다운로드 받아야 하고, 경우에 따라선 AI가 제대로 인식할 수 있도록 이미지를 가공하는 작업도 필요합니다. 그럼 이제부터 이미지를 다루는데 어떤 문제가 있었고, 어떻게 해결했는지에 대해서 알아보겠습니다. | 문제 상황 | ⚠️ 하나의 이미지에 여러장의 이미지가 들어있다. 더베를린과 포르테나 사이트의 경우..

| 들어가며 | 안녕하세요. 인생의 고수가 되고 싶은 아리아입니다. 최근 프로젝트를 새로 시작하면서 사용하고 싶은 기술, 만들고 싶은 기능은 많은데 어느 것 하나 쉬운게 없다는 걸 몸소 깨달았습니다. 그래서 실패와 성공에 일희일비 하지 않고 고수처럼 초연하게 나만의 서비스를 만들고 싶다는 생각을 자주 했는데요. 이번 블로그를 시작으로 다양한 문제상황을 마주하며 그만큼 의미있는 경험들도 할 수 있었던 프로젝트인 JBLY를 진행하면서 겪은 문제 상황과 해결 방법에 대해서 세 차례에 걸쳐 다음 순서로 연재해보려고 합니다. 1️⃣ 셀레니움을 이용한 동적 크롤링, 잘 알고 쓰시나요? 2️⃣ 쇼핑몰 크롤링시 뭉쳐있는 이미지 OpenCV로 crop해서 저장하기 3️⃣ 20,000장의 사진을 몇 분 안에 크롤링하고 다..

"그래, 이렇게 살아서는 안 돼! 내 인생에 나의 온 생애를 다 걸어야 해. 꼭 그래야만 해!" 모순 1장 ‘생의 외침’은 "내 인생에 나의 온 생애를 다 걸어야해! 꼭 그래야만 해!"라는 안진진의 독백으로 시작한다. 나는 인생에 내 생애를 다 걸었는지, 걸었다고 착각하고 있는 건 아닌지 고민할 틈도 없이 빠르게 이 소설에 몰입했고, 교감했다. 나는 소설책을 읽을 때, 읽으며 그들의 삶에 비판하고 공감할 때, 다 읽은 후 좋아하는 친구에게 줄거리를 얘기 할 때, 별안간 접어놓은 페이지를 다시 들춰볼 때, 그 순간은 잠시 천천히 흘렀으면 좋겠다는 생각을 한다. 내가 태어난 해 여름에 쓰여진 이 책이, 소설을 바라보는 내 태도가 어떠한지 다시금 알려주었다. 작가보단 안진진에게 좀 더 감사하다. p.22 그랬..

들어가며지난 포스팅에서는 Scale-Up과 Scale-Out에 대해 알아보았습니다. 서버 확장 방법이 쉬운 Scale-Up 방식을 이용하면 데이터 정합성 문제에 자유롭다는 장점이 있지만, 하나의 서버에서 모든 트래픽을 처리해야 하기 때문에 부하가 걸렸을 때 서버가 복구되기 전까지 서비스를 중단해야 하는 상황에 빠질 수 있다는 치명적인 단점이 있었습니다. 따라서 대용량 트래픽 처리와 병렬 프로그래밍이 중요한 이번 프로젝트에서는 Scale-Out 방식이 적합할 것이라고 했는데요. 오늘은 이어서 앞서 말씀드린 Scale-Out 방식에서 일어나는 세션의 데이터 정합성 문제와 해결 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. *병렬 프로그래밍: 여러 대의 컴퓨터 또는 CPU내의 여러 코어를 사용하여 동시에 작업을 실행할 ..

온라인 서비스 서버 확장현재 온라인으로 플리마켓을 구현해보는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 오프라인 플리마켓은 정해진 시간에 한정적인 제품을 저렴한 가격에 판매하기 때문에 동시간에 수많은 구매자가 몰려 대기하고, 입장이 늦어지면 원하는 제품을 구매할 수 없다는 단점이 있는데요. 이번 프로젝트는 그런 오프라인 플리마켓의 단점을 보완하고자 진행하게 되었습니다. 이번 프로젝트를 포함해 무신사, 지그재그, 에이블리 등과 같은 온라인 패션플랫폼은 앞으로도 사용자가 계속해서 증가할 것으로 전망하고 있습니다. 그렇다면 과연 사용자가 늘어남과 동시에 생기는 트래픽 문제를 서버는 어떻게 감당하는 걸까요?  서버를 확장하는 방법, Scale-Up & Scale-Out블랙 프라이데이같은 할인 시즌에 수많은 사용자의 트래픽을..