The Twelve Factor - 프로세스 

애플리케이션은 하나 이상의 프로세스로 실행됩니다.가장 간단한 케이스는 코드가 stand-alone 스크립트인 경우입니다. 이 경우, 실행 환경은 개발자의 언어 런타임이 설치된 로컬 노트북이며, 프로세스는 커맨드 라인 명령어에 의해서 실행됩니다.(예Twelve-Factor 프로세스는 무상태(stateless)이며, 아무 것도 공유하지 않습니다. 유지될 필요가...

The Twelve Factor - 빌드, 릴리즈, 실행 

코드베이스는 3 단계를 거쳐 (개발용이 아닌) 배포로 변환됩니다. 빌드 단계는 코드 저장소를 코드 저장소를 빌드라는 실행 가능한 번들로 변환시키는 단계입니다. 빌드 단계에서는 커밋된 코드 중 배포 프로세스에서 지정된 버전을 사용하며, 종속성을 가져와 바이너리와 에셋들을 컴파일합니다. 릴리즈 단계에서는 빌드 단계에서 만들어진 빌드와 배포의 현재 설정을 결합 ...

The Twelve Factor - Backend Service 

백엔드 서비스는 애플리케이션 정상 동작 중 네트워크를 통해 이용하는 모든 서비스입니다. 예를 들어, 데이터 저장소(예데이터베이스와 같은 백엔드 서비스들은 통상적으로 배포된 애플리케이션과 같은 시스템 관리자에 의해서 관리되고 있었습니다. 애플리케이션은 이런 로컬에서 관리하는 서비스 대신, 서드파티에 의해서 제공되고 관리되는 서비스를 이용할 수 있습니다. 예를...

The Twelve Factors - 설정 

애플리케이션의 설정은 배포 (스테이징, 프로덕션, 개발 환경 등) 마다 달라질 수 있는 모든 것들입니다. 설정에는 다음이 포함됩니다. 데이터베이스, memcached 등 백엔드 서비스들의 리소스 핸들 Amazon S3 이나 트위터 등의 외부 서비스 인증 정보 배포된 호스트의 정규화된 호스트 이름(canonical hostname)처럼 각 배포마다 달라지는 ...

The Twelve Factors - 종속성 

대부분의 프로그래밍 언어는 라이브러리 배포를 위한 패키징 시스템을 제공하고 있습니다. Perl의 CPAN 이나 Ruby의 Rubygems가 그 예입니다. 라이브러리는 패키징 시스템을 통해 시스템 전체(site pakages)나 애플리케이션을 포함한 디렉토리(vendoring 혹은 bundling)에 설치될 수 있습니다.Twelve-Factor App은 전체...

The Twelve-Factor App 코드베이스 

Twelve-Factor 앱은 Git, Mercurial, Subversion 같은 버전 컨트롤 시스템을 사용하여 변화를 추적할 수 있어야 한다. 버전별 소스코드를 관리하는 저장소를 코드 저장소 줄여서 저장소라고 부른다.코드베이스는 단일 저장소(Subversion 같은 중앙 집중식 버전 관리 시스템의 경우) 일수도 있고, 루트 커밋을 공유하는 여러 저장소(...

The Twelve Factors 

Joinc 위키 문서로 복사했습니다. 이 내용을 클라우드 환경에 맞게 해석해서, 아키텍처 문서를 만드는게 최종 목표입니다.이 방법론은 Heroku의 개발자가 초안을 작성했으며, 2011년에 Adam Wiggins가 처음 발표했다.클라우드가 널리 사용 되면서 소프트웨어를 서비스 형태로 제공하는 SaaS(Software As A Service) 혹은 웹앱이라...

Regression - Features and Labels 

이전까지의 내용을 바탕으로 주가 데이터에 대한 회귀를 수행 할 것이다. 지금까지의 코드는 아래와 같다. import pandas as pdimport quandldf = quandl.get("WIKI/GOOGL")df 100.0df 100.0df = dfprint(df.head())이제 우리는 포착한 데이터로 부터 중요한 데이터를 결정하고, 데이터 조작을 ...

Regression - Intro and Data 

이제 본격적으로 머신러닝을 학습한다. 지금 시점에서는 Scikit-Learn이 설치됐어야 한다. 아직 설치하지 않았다면 Pandas와 matplotlib를 설치해야 한다. 아직 설치하지 않았다면 아래와 과정을 따르자.pip install numpypip install scipypip install scikit-learnpip install matplotli...

Machine Learning tutorial python introduction 

이 문서는 응용과 실용에 촛점을 맞춘 기계 학습을 다루고 있다. 문서의 목적은 머신러닝의 이론, 응용, 슈퍼바이저, 딥러닝의 내부 작동과 머신러닝에 대한 전반적인 이해를 제공하는데 있다.몇 개의 문서를 통해서 선형회구, K nearest Neighbors, SVM(Support Vector Machines), Flat clustering, hierarchi...