Python googld-adsGoogle Ads 라이브러리는 Google Ads API와 상호 작용하기 위해 Python 프로그래밍 언어로 작성된 공식 클라이언트 라이브러리임.이 라이브러리를 사용하면 사용자는 Google Ads 계정을 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있음.광고 캠페인 설정, 광고 성과 데이터 조회, 자동화된 변경 작업 등을 수행할 수 있음.Google Ads 라이브러리는 효율적인 광고 관리와 최적화를 위한 강력한 도구를 제공함 Python googld-ads 주요 특징1. API 커버리지이 라이브러리는 Google Ads API의 다양한 기능을 지원함.캠페인 관리, 광고 그룹 설정, 키워드 추가, 성과 보고 등의 기능을 API를 통해 자동화할 수 있음. 2. 서비스 및 유틸리티 클래스P..
Python boto3Boto3는 Amazon Web Services(AWS)의 공식 Python SDK임.Python 프로그래밍 언어를 사용하여 AWS 서비스를 제어하고 자동화하는 데 사용됨.Boto3를 통해 AWS의 모든 서비스에 접근하고, 이를 프로그래매틱하게 관리할 수 있음.예를 들어, Amazon EC2 인스턴스를 생성하고 관리하거나, Amazon S3 버킷에 데이터를 저장하고 검색하는 등의 작업을 수행할 수 있음. Python boto3 주요 특징1. 서비스 커버리지Boto3는 EC2, S3, DynamoDB, EMR, AWS Lambda 등을 포함한 AWS의 대부분의 서비스를 지원함.각 서비스는 클라이언트 또는 리소스 인터페이스를 통해 접근할 수 있음. 2. 두가지 인터페이스 스타일2-1. ..
AWS VPCAWS VPC는 Amazon Web Services에서 제공하는 클라우드 내 가상 네트워크 서비스임.이를 통해 사용자는 자신의 AWS 계정 내에서 격리된 가상 네트워크 환경을 구축하고 관리할 수 있음.AWS VPC는 사용자가 클라우드 리소스를 보다 안전하고 효율적으로 관리할 수 있도록 설계된 여러 기능을 제공함. AWS VPC의 주요 기능 및 구성 요소1. 가상 네트워킹사용자는 IP주소 범위를 선택하고 서브넷, 라우팅 테이블, 네트워크 게이트웨이 등을 설정하여 자신만의 가상 네트워크를 구성할 수 있음. 2. 서브넷VPC 내에 여러 개의 서브넷을 생성할 수 있으며, 각 서브넷은 다른 가용 영역(Availablity Zone)에 위치할 수 있어 고가용성을 제공함.서브넷은 VPC 내에서 네트워크를..
Airflow 컴포넌트Airflow는 복잡한 워크플로우를 스케줄링하고 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼임.데이터 엔지니어 및 개발자들은 작업의 의존성을 명확히 정의하고, 반복적인 작업을 자동화할 수 있음.Airflow는 여러 컴포넌트로 구성되어 있으며, 각각의 역할이 있음 Airflow 각 컴포넌트 역할1. Web ServerFlask를 기반으로 한 웹 어플리케이션으로 사용자 인터페이스를 제공함.웹 서버를 통해 사용자는 작업 스케줄, 실행 상태 확인, 로그 보기 등의 작업을 수행할 수 있음. 2. Scheduler워크플로우의 스케줄링을 담당함.이 컴포넌트는 DAGs(방향성 비순환 그래프)를 주기적으로 폴링하며, 실행해야 할 새로운 작업 인스턴스를 확인하고 실행함. 3. Executor실제 작업을 실행하는 역..
AWS EMRAWS EMR은 대규모 데이터 처리, 분석 및 머신러닝을 위해 설계된 관리형 클라우드 서비스임.AWS EMR은 특히 빅데이터 환경에서 많이 사용되며, Hadoop과 Apache Spark 같은 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 데이터를 처리함. AWS EMR 핵심 기능1. 스케일링EMR은 수요에 따라 자동으로 클러스터 크기를 조정할 수 있어 사용자는 데이터 처리량에 맞게 자원을 유연하게 확장하거나 축소할 수 있음. 2. 다양한 프레임워크 지원EMR은 Apache Hadoop, Spark, HBase, Presto 등 다양한 빅데이터 프레임워크를 지원함.이는 다양한 유형의 데이터 처리 작업을 가능하게 함. 3. 비용 효율성사용자는 실제 사용한 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용을 지불함.또한, 스팟 ..
Spark PartitionSpark에서 파티션(Partition)은 큰 데이터 세트를 더 작은 청크로 나누는 개념임.데이터의 병렬 처리와 분산 처리 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 함.파티셔닝은 RDD(Resilient Distributed Dataset), DataFrame, Dataset 등 Spark의 주요 데이터 구조들에서 자동으로 관리됨. Spark Partition 기본 개념1. 파티션 정의Spark에서 데이터를 논리적으로 분할한 조각임.각 파티션은 클러스터의 다른 노드에서 독립적으로 처리될 수 있음. 2. 병렬 처리파티션은 병렬 처리의 기본 단위가 되며, 각 파티션은 클러스터 내의 다른 실행자(Executor)에 의해 동시에 처리될 수 있음. Spark Partition 관리Spark..
Apache Spark SpillApache Spark에서 spill은 메모리 용량을 초과할 때 발생하는 작업을 의미함.Spark는 큰 데이터 세트를 처리할 때 필요한 메모리를 모두 확보할 수 없는 경우, 임시적으로 디스크에 데이터를 저장함.이 과정을 spill to disk라고 하며, 이를 통해 메모리 부족 문제를 회피하고 작업의 계속을 가능하게 함. Apache Spark Spill 발생 원인Spark에서 다양한 상황에서 spill이 발생할 수 있음.1. Shuffle 작업 중여러 노드 간에 데이터를 재분배할 때, 각 노드에서 처리해야 할 데이터가 메모리에 들어갈 수 없는 경우. 2. Aggregations 및 Joins큰 키에 대한 데이터 집계나 조인을 수행할 때, 관련 데이터를 메모리에 모두 유지..
AWS AuroraAWS의 관리형 관계형 데이터베이스 서비스 중 하나임.MySQL, PostgreSQL과 호환되는 이 데이터베이스는 확장성, 내구성 및 성능을 강조함 AWS Aurora 특징1. 성능Aurora는 고성능을 제공함.여러 가용 영역에 걸쳐 데이터를 복제하고, SSD 기반 스토리지를 사용하여 빠른 I/O 성능을 제공함.자동화된 데이터베이스 캐시 및 스토리지 관리를 통해 응용 프로그램의 성능을 최적화함. 2. 확장성Aurora는 필요에 따라 자동으로 확장하고 축소할 수 있는 기능을 제공함.이를 통해 응용 프로그램의 요구 사항이 변경되어도 데이터베이스 성능을 유연하게 조정할 수 있음. 3. 내구성Aurora는 여러 가용 영역에 걸쳐 데이터를 복제하여 내구성을 보장함.이를 통해 하나의 가용 영역에서..
AWS EC2 Auto Scaling 이벤트 모니터링 방법다양한 도구와 서비스를 이용할 수 있음.가장 일반적으로는 AWS CloudWatch를 사용하여 이벤트를 모니터링하고 경고를 설정할 수 있음. 1. Amazon CloudWatch 설정AWS Management Console 에서 Amazon CloudWatch 서비스로 이동함.좌측 탐색 창에서 "Events"를 선택함. 2. 이벤트 생성"Create rule"을 클릭하여 새로운 이벤트 규칙을 생성함."Event Source"를 "EC2 Auto Scaling"으로 선택함.원하는 이벤트 패턴을 선택하거나 패턴을 직접 정의할 수 있음.예를 들어, EC2 인스턴스 시작, 종료, 실패 등의 이벤트를 모니터링 할 수 있음. 3. 대상 설정이벤트가 발생했을 ..
AWS Lambda 지연 시간람다에서 지연 시간은 함수가 실행되기 위해 필요한 시간임.이 지연 시간은 여러 요소에 의해 결정됨 1. Cold Start vs Warm Start람다 함수는 Cold Start 및 Warm Start 라는 두 가지 상태를 가짐.Cold Start는 함수가 처음 실행될 때 발생하며, 람다가 컨테이너를 시작하고 함수 코드를 로드하는 시간이 소요됨.Warm Start는 이미 실행 중인 컨테이너에서 함수를 다시 실행할 때 발생하며, 이 경우 컨테이너가 이미 실행 중이므로 시작 및 로드 시간이 단축됨. 2. 함수 크기함수 코드의 크기가 함수 실행에 영향을 미칠 수 있음.큰 함수 코드는 다운로드 및 실행하는 데 더 많은 시간이 걸릴 수 있음. 3. 리소스 할당량람다 함수에 할당된 메모..
