최근에 각종 IT 세상의 아주 큰 화두 중 하나는 단연 인공지능입니다. 저는 소프트웨어 회사에 몸담고 있기 때문에 주변 사람들과 대화해보면 인공지능, 특히 딥러닝에 대한 관심이 매우 높습니다. 이거 하나만 좀 할 줄 알면 연봉이 1.5~2배는 뛴다더라 하는 우스갯소리도 많이 들어봤구요. 그럼에도 주변엔 아직 이런거 제대로 하는 사람이 많지는 않습니다. 그만큼 어렵기 때문이겠죠. 일단 저는 한번도 딥러닝이나 그 외 인공지능에 관련된 어떤 공부도 한적이 없습니다. 그런데 이 책을 선택한 이유는 관련 지식이 너무 어렵다 보니 어떻게 쉽게 좀 배워볼 수 있는 방법이 없나 하는 안일한 생각에서 부터 시작했습니다.
»docker를 계속 사용하다 보면 container의 데이터 휘발성 때문에 volume을 사용하게 됩니다. volume 사용할 수 있는 방법은 대표적으론 4가지 정도가 있습니다 이번에는 이 방법들 소개와 그 차이에 대해 다룹니다.
»Docker에서 image를 만드는 과정은 크게 2가지로 분류됩니다. 첫 번째는 Dockerfile을 작성하여 image를 생성하는 방법이 있습니다. 두 번째는 container로부터 docker commit 하여 image를 만드는 작업입니다. 사실 내부적으로 살펴보면 사실 둘 다 같은 방법입니다.
»Docker를 공부하면 가장 처음 등장하는 내용이 바로 docker vs. vm입니다. 사실 둘의 비교는 정확히는 container vs. vm 이긴 한데, 이 포스트에서는 docker container와 vm은 서로 어떻게 다른지 장점 단점에 대해 아주 ‘자세하지 않게’ 다룹니다.
이번에 Docker captain중 한명인 John Zaccone이 Docker를 쓸 때의 5가지 이점에 대한 포스팅을 올렸더군요.. 그래서 못쓰는글 창작하느니 잘쓰여진 글 한번 번역해봤습니다.. 솔직히 크게 새로운 내용이 있는 post는 아니긴 한데 재미로 보기에 좋은 것 같습니다.
»얼마전 Gitlab 8.2 버전이 릴리즈되며 git-lfs를 지원한다는 말에 진행중인 프로젝트에 적용해보기로 했습니다. 결과적으로는 꽤 오랜 시간이 걸려서야 lfs를 이용한 git 사용이 가능하도록 세팅하는데 성공했습니다. 이 삽질기는 gitlab에 깊이 관여되어 있어서 다음에 기회가 되면 공유하고 이번엔 삽질하며 공부한 git lfs 대해 아주 얇게 다뤄보려 합니다.
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