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공부를 오래 하는데 점수가 별로 오르지 않는다면, 문제를 푸는 방식부터 점검할 때입니다. 이 글에서는 실제 서울대생들의 노하우를 바탕으로, 같은 문제집을 풀더라도 성적이 확 오르는 핵심 공부법들을 소개합니다. 단순히 많이 푼다고 점수가 오르는 게 아닙니다. 한 권을 풀어도 열 배의 효과를 보는 비결, 당신도 따라할 수 있습니다!모르는 것을 찾아내는 것이 진짜 공부의 시작많은 사람들이 정답을 맞추는 데에만 집중하지만, 진짜 공부의 목적은 자신이 무엇을 모르는지 파악하는 것입니다. 익숙한 문제를 맞추는 건 당연하고, 오히려 틀렸을 때가 진짜 공부의 기회! 틀린 문제, 애매한 문제, 확실하지 않은 개념을 표시해 두고 꼭 질문을 남겨보세요. 서울대생들은 문제를 풀 때마다 "내가 정확히 알고 있는 것"과 "헷갈리..

시험이나 자격증 공부를 하다 보면, 아무리 달달 외워도 머리에 남지 않는 긴 문장이나 복잡한 법률 조항 때문에 스트레스를 받기 쉽죠. 대부분은 여러 번 반복해서 읽거나, 줄글을 계속 되뇌는 식으로 암기를 시도하지만, 애써 외운 내용이 헷갈리는 경험을 다들 한 번쯤은 해봤을 겁니다. 이런 고민을 해결하는 아주 특별한 암기법이 있습니다. 실제로 전문직 37개 자격증을 딴 사람이 개발해 실전에서 검증한 방법으로, 뇌의 특성과 약점을 똑똑하게 활용해서 암기 효율을 극대화할 수 있습니다.뇌의 특성을 활용한 혁신적인 기억 전략우리가 흔히 겪는 암기 실패는 뇌의 본능적인 반발 때문입니다. 긴 문장이나 처음 보는 복잡한 정보를 단번에 기억하려 하면, 뇌는 '너무 어렵다'며 정보를 거부하는 경향이 있죠. 하지만 짧고 명..

관측 가능성이란 무엇인가?관측 가능성은 시스템 내부 동작과 상태를 외부에서 파악할 수 있게 해주는 능력입니다. 쿠버네티스에서는 클러스터와 워크로드의 건강, 성능 병목, 자원 사용을 진단하고 개선하기 위해 다양한 데이터를 수집·분석합니다. 단순 모니터링보다 더 깊은 통찰력을 제공하여, 변화의 원인까지 파악할 수 있습니다.쿠버네티스 관측 가능성의 세 가지 기둥쿠버네티스 관측 가능성은 세 가지 데이터 축을 기반으로 합니다:메트릭: CPU 사용량, 실패한 파드 수 등 시간에 따른 수치 데이터로그: 각 컴포넌트가 기록하는 에러, 경고, 이벤트 등 메시지트레이스: 요청이 마이크로서비스 간에 어떻게 전달되는지 상세 경로 기록이 데이터들을 함께 모으고 분석해야 클러스터 전체의 상태와 문제점을 정확히 이해할 수 있습니다..

쿠버네티스의 메모리 요청과 제한 이해하기쿠버네티스에서 각 포드는 메모리 사용량을 요청(request)과 제한(limit)으로 지정할 수 있습니다. ‘요청’은 포드가 최소한으로 필요한 메모리, ‘제한’은 최대 사용할 수 있는 메모리입니다. 적절히 설정하지 않으면 일부 컨테이너가 과도하게 메모리를 잡아먹어 노드가 다운될 수 있으니 꼭 주의해야 합니다.resources: requests: memory: 512Mi limits: memory: 1Gi실시간 모니터링으로 조기 대응하기포드의 메모리 상태를 항상 체크해야 문제 발생 전에 막을 수 있습니다. Prometheus로 container_memory_usage_bytes 지표를 수집하고, Grafana로 경보(75%, 90% 등)를 설정하면 메모..

EC2 Spot 인스턴스란?AWS EC2 Spot 인스턴스는 AWS가 남는 컴퓨팅 자원을 할인된 가격에 임시로 제공하는 서비스입니다. 수요에 따라 인스턴스가 예고 없이 종료될 수 있기 때문에, 비용은 저렴하지만 작업 중단을 감수해야 합니다.Karpenter의 역할과 장점Karpenter는 AWS에서 제공하는 오픈소스 Kubernetes 오토스케일러입니다. 클러스터의 상태와 워크로드를 분석해서 필요한 만큼 노드를 자동으로 생성하고 오토스케일링합니다. Spot 인스턴스와 온디맨드 인스턴스를 모두 사용할 수 있어, 자원을 효율적이면서도 경제적으로 운영할 수 있습니다.Spot 인스턴스 종료 지연 문제Spot 인스턴스가 종료될 때, 영속적인 볼륨을 사용하는 파드들은 볼륨이 제대로 분리되지 않아 재시작에 6분 이상..

단일 리전의 한계와 멀티 리전 GitOps의 필요성단일 리전에서만 쿠버네티스 클러스터를 운영하면 특정 지역의 장애가 전체 서비스 중단으로 이어질 수 있습니다. 실제로 많은 기업들이 여러 리전에 걸쳐 클러스터를 동기화하는 방식으로 장애 복구와 높은 가용성을 달성하고 있습니다. 멀티 리전 GitOps는 단일 장애점(SPOF)을 제거하고, 전 세계 사용자를 위한 서비스 안정성을 크게 높여줍니다.GitOps와 멀티 리전 확장의 핵심 개념GitOps는 Git 저장소를 인프라와 서비스의 단일 소스 오브 트루스(Single Source of Truth)로 활용합니다. 멀티 리전 GitOps는 이를 확장해, 여러 클라우드(예: AWS, Azure, GCP) 클러스터에 동일한 코드와 설정을 자동으로 적용 및 동기화합니다..

Argo Workflows 소개Argo Workflows는 쿠버네티스 환경에서 복잡한 작업의 자동화를 돕는 워크플로 엔진입니다. CI/CD 파이프라인이나 데이터 처리, 머신러닝과 같이 여러 단계가 필요한 과정을 효율적으로 관리할 수 있습니다.GitHub Actions의 역할GitHub Actions는 코드 변경 시 자동으로 테스트와 배포 과정을 실행하는 도구입니다. 개발자가 직접 GitHub 저장소에서 손쉽게 연동할 수 있어 자동화에 용이합니다.두 도구 연동의 장점Argo Workflows와 GitHub Actions을 함께 사용하면 클라우드 환경에서 작업을 크게 확장할 수 있습니다. 작업 병렬 수행(DAG 지원), 재사용 가능한 템플릿, 실시간 모니터링(UI와 CLI 제공), 비용 절감(쿠버네티스 자원..

AWS FinOps Dashboard란?AWS FinOps Dashboard는 터미널에서 사용할 수 있는 AWS 비용 및 리소스 관리 도구입니다. Python과 Rich 라이브러리로 개발되었으며, AWS 계정의 서비스별 비용, EC2 인스턴스 상태, 예산 사용 현황 등을 한눈에 보여줍니다. 데이터를 CSV, JSON 등으로 쉽게 내보낼 수 있습니다.설치 과정 준비하기이 도구를 설치하려면 우선 Python이 PC에 있어야 합니다. Python이 없다면 공식 사이트(https://www.python.org/downloads)에서 다운로드 후 설치하세요. 그다음, AWS CLI도 필요하니, aws cli가 없다면 공식 가이드(https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguid..