http http://localhost:8083/connector-plugins 시 플러그인이 보이지 않습니다.

안녕하십니까,강의 실습 코드대로 하신건지요? 아님 별도의 디렉토리로 설정해서 하신건지요?/home/min/connector_plugins/jdbc_connector 쪽에 jar 파일이 있는게 아니라 cdc_source_connector/, jdbc_connector/ 에 jar 파일이 있다는 말씀이신지요?만약 그렇다면 강의 실습대로 다시 connector 환경을 맞춰서 구성해보시겠습니까?그리고 jdbc 말고 spooldir source connector 설치 하실때는 잘 되신 건가요? 강의 영상에서도 말씀드리자면 connect-distributed.properties 파일을 여셔서 plugin.path를 /home/min/connector_plugins 로 변경해야 합니다. 이 부분이 잘 되었는지 확인해 보시고, 안되었으면 이전 섹션에서 spooldir soruce connector plugin 설치 영상을 보시고 다시 설정해 보시기 바랍니다.감사합니다.

가상환경 관련 질문있스니다.

안녕하십니까, 물론입니다. 다만 pipenv 사용시 vsc 와 연동 부분은 강의와 다르니 이 부분만 유의해 주시면 좋을 것 같습니다. 감사합니다.

ThreadPool 방식 질문드립니다

안녕하십니까,강의가 도움이 되었다니, 저도 기쁘군요.저는 동시성의 유형에 병렬과 비동기 처리가 있다고 생각합니다. 그리고 Thread나 멀티 프로세스 처리가 병렬 처리이고 비동기는 Event Loop와 같은 처리 방식이 있습니다.그런데 Thread가 완벽한 병렬 처리이냐는 Context switching 때문에 작은 차이는 있을 수 있지만, 일반적으로 병렬 처리로 분류 됩니다. 실제로 Context switching이 병렬 성능에 한계를 가져다 줄수는 있지만, 이건 수백개 이상의 Thread가 동시에 수행될 때의 문제이고, 일반적으로는 Threading은 동시에 작업하는 것처럼 보이게 하는 병렬 처리 방식입니다.요약하자면, 병렬처리는 동시성 처리의 한 방식이고, Thread, Thread Pool, 멀티 프로세싱은 이러한 동시성 처리를 위한 병렬처리의 대표적인 방식입니다. 다만 OS 측면에서 완벽하게 병렬 처리를 하느냐를 끝까지 따지고 든다면, Thread/ThreadPool은 Context switching 제약이 있다고 말씀 드릴 수 있을 것 같습니다. 감사합니다.

옵티마이저와 경사하강법의 차이가 궁금합니다.

안녕하십니까, 딥러닝은 경사 하강법으로 Gradient를 구하지만, 모델 성능 향상을 위해서 이 값을 그대로 가중치에 Update 하지 않고, 보다 다양한 최적화 방식으로 가중치를 Update하게 되는데, 이걸 optimizer라고 합니다. optimizer는 강의에서 설명드린대로 momentum, adagrad, rmsprop등의 방식등으로 Gradient값을 가중치에 update하게 됩니다. 요약하자면 경사하강법 방식으로 가중치에 update할 Gradient 값을 찾지만, 이걸 가중치에 실제 update할 때는 optimizer중 하나를 선택해서 update값을 변경하여 적용하게 됩니다. 감사합니다.

안녕하세요 sink connector 생성 config 관련 질문입니다.

안녕하십니까, 실습 환경과 버전을 맞춰 주시면 문제 없이 잘 동작할 거라 판단됩니다만, 지금 다른 버전을 사용하고 계시다면 실습 환경과 버전을 맞춰주시면 좋을 것 같습니다. 실습 환경과 버전이 같은데, 오류가 발생한다면, 사용하시는 config를 여기에 다시 올려주시면 좋을 것 같습니다. 감사합니다.

실습 환경

안녕하십니까, 물론입니다. 그렇게 하셔도 됩니다. 감사합니다.

영상 문의

안녕하십니까, 잘 듣고 계시다니, 저도 기분이 좋군요. 원래 계획한 강의 보다 강의 분량이 많아져서, 줄이는 과정에서 url_for 강의 영상을 삭제했는데, 앞 강의에서 언급한 것이 편집이 안되었군요. url_for는 img, anchor tag 등에서 url을 route 명 파라미터를 사용해서 동적으로 변경하는 데 이용합니다. 만약에 route 명이 blog에서 blogging으로 변경되면 정적으로 url이 입력되어 있는 경우에 이 url들을 모두 수작업으로 변경해 줘야 하는데, url_for를 사용하면 그런 변경 작업을 거치지 않아도 되는 편리함을 제공합니다. 하지만 이렇게 하려면 img, anchor의 url을 모두 {{ url_for(...) }} 로 감싸줘야 합니다. 이렇게 작업하는 공수가 더 들어갈 수 있으며, route명을 바꾸는 경우는 흔하지 않아서 실제로는 사용되지 않는 경우가 많기 때문에 아예 강의 내용에서 제외 했습니다. url_for를 언급드리는 부분은 제가 곧 영상에서 편집하여 제거 하겠습니다. 감사합니다.

console consumer는 __consumer_offset에 offset을 기록하지 않나요?

안녕하십니까,저도 다 테스트는 해보진 않았지만,kafka-console-consumer --consumer.config /home/min/consumer_temp.config \--bootstrap-server localhost:9092 --topic __consumer_offsets \--formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter명령어가 완벽하게 동작하는 건 아닌것 같습니다. 명확한 원인은 찾지 못했지만, 특정 경우에 출력이 안되는 경우가 있는 것 같습니다. 아마도 명확하게 group 명이 정해지지 않은 경우에는 잘 안되는 것 같습니다. kafka-console-consumer 수행 시에 --group group_test_01 과 같이 --group으로 group 명을 설정한 뒤 함 수행해 보십시요. 그리고 해당 명령어는 consumer와 __consumer_offsets가 어떻게 동작하는지 이해하기 위해서만 적용해 보시면 좋을 것 같습니다. 감사합니다.

utm 환경에서 여러개의 ssh를 사용할 수 있는 법 혹은 강의처럼 테스트 해볼 수 있는 법 없을까요

안녕하십니까,지금 UTM 환경에서 ssh client 접속을 여러개로 만들 수 없다는 의미이신지요?UTM 은 Kafka 서버를 구성하기 위한 가상 환경이므로 UTM 구성을 하셨다면, 여러개 ssh client로 접속하는데, 큰 문제가 없을 겁니다. ssh client 접속은 MAC에서 일반적으로 사용하는 어떤 ssh client 를 사용하셔도 무방합니다.강의에서는 일반 Mac는 VirtualBox로 실습 환경 구축을 말씀드리고 있으며 M1/2 계열의 경우 이게 안되어 UTM 적용을 권장드립니다만, M1/2 계열은 아예 가상환경을 적용하지 않고, 그냥 Kafka 서버를 설치하는 게 더 좋을 수 있습니다. 강의 실습은 Windows 에 리눅스 환경을 적용합니다. 이는 Windows 사용자와 Mac 사용자 모두의 호환성을 위해 설정한 것이지만, Mac 사용자의 경우 가상 환경을 안만들고 실습 하셔도 괜찮을 거라 생각합니다.위에서 설명드린 부분들에 조금이라도 불만족한 부분이 있거나, 강의 실습 환경에 적응이 어렵다고 판단 되시면 강의 환불을 받으시면 좋을 것 같습니다. 강의 자료 다운로드 여부와 관련없이 강의 환불을 진행해 드릴테니, 여기에 환불 요청을 해주시면 바로 진행 할 수 있도록 하겠습니다.감사합니다.

mac m1 환경의 utm에서 여러개의 ssh 환경을 구성할 수 있을까요

안녕하십니까, 질문을 잘 이해 못했습니다만, 지금 UTM 환경에서 ssh client 접속을 여러개로 만들 수 없다는 의미이신지요? UTM 은 Kafka 서버를 구성하기 위한 가상 환경이므로 UTM 구성을 하셨다면, 여러개 ssh client로 접속하는데, 큰 문제가 없을 겁니다. ssh client 접속은 MAC에서 일반적으로 사용하는 어떤 ssh client 를 사용하셔도 무방합니다. 강의에서는 일반 Mac는 VirtualBox로 실습 환경 구축을 말씀드리고 있으며 M1/2 계열의 경우 이게 안되어 UTM 적용을 권장드립니다만, M1/2 계열은 아예 가상환경을 적용하지 않고, 그냥 Kafka 서버를 설치하는 게 더 좋을 수 있습니다. 강의 실습은 Windows 에 리눅스 환경을 적용합니다. 이는 Windows 사용자와 Mac 사용자 모두의 호환성을 위해 설정한 것이지만, Mac 사용자의 경우 가상 환경을 안만들고 실습 하셔도 괜찮을 거라 생각합니다. 위에서 설명드린 부분들에 조금이라도 불만족한 부분이 있으시다면, 강의 환불을 받으시면 좋을 것 같습니다. 강의 자료 다운로드 여부와 관련없이 강의 환불을 진행해 드릴테니, 여기에 환불 요청을 해주시면 바로 진행 할 수 있도록 하겠습니다. 감사합니다.