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統一編號 206-87-09615
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經歷
https://www.datarize.ai/ 인턴으로 쿠버네티스 도입을 위해 쿠버네티스를 공부하면서 문서화하고 토이프로젝트를 진행 - 7가지 기본 object를 공식 문서 및 튜토리얼, 많은 포스팅을 통해 공부: pod, service, deployment, ingress, pv, pvc, statefulset - 2가지의 web server 토이 프로젝트를 Ncloud Kubernetes Service, AWS EKS에서 진행 - 4가지 서비스의 안정적인 운영과 관련된 주제 탐구: probe, preStopHook(graceful shutdown & service unregister first), resource limit, logging architecture - 기본 제공되는 job object의 한계를 커버하기 위한 리서치: Argo
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각 서비스에서 아래의 역할을 담당 - flowbox(https://flowbox.app/): 인공지능, 알고리즘을 통한 작사 엔진 개발 - viodio(https://viodio.io/): 데브 옵스, 백엔드를 통한 content management system 지원 / 곡, 미디 생성 파이프 라인 구축 / 미디 데이터 저장을 위한 DB 설계 및 구축 / 딥러닝 모델 학습을 위한 미디 전처리
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빅데이터 학회 [활동 이력 (학기 기준)] - 17-1 ~ 17-2: 디자인팀에서 cufflinks, seaborn등의 파이썬 라이브러리를 통한 시각화 - 17-2 ~ 18-1: 사이언스팀에서 딥러닝을 통한 자연어 처리 논문과 강의 리뷰, 모델 구현 - 18-1 ~ 18-2: 엔지니어링팀에서 pySpark, hadoop 스터디
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學歷
2016년 1월 - 현재 · 10년 1개월
活動
最近活動
獲獎 2
專案 13
프로젝트
kubernetes web server with ingress and helm
2020년 8월 - 2020년 8월 · 1개월
같은 구성의 웹서버 디플로이먼트와 서비스를 helm을 통해 name만 다르게 해서 한 번에 수십 개를 배포하고 인그레스로 라우팅 하는 토이 프로젝트 [기술 스택] - language: bash - kubernetes deployment, service, ingress - helm - AWS EKS, ALB ingress controller [역할] - helm을 이용한 object 배포를 위한 chart(yaml) 파일 작성 - ingress-controller 리서치 및 배포 - 간편한 배포 및 삭제를 위한 스크립트 작성
프로젝트
kubernetes web server with logging agent
2020년 7월 - 2020년 7월 · 1개월
pod내에 emptyDir로 볼륨을 공유하는 Nginx 컨테이너와 logstash 컨테이너를 둬서 Nginx의 로그를 logstash가 파싱해 외부 엘라스틱서치로 보내는 토이 프로젝트 [기술 스택] - kubernetes deployment, 로드 밸런서 타입 service, emptyDir - Nginx - logstash - Ncloud [역할] - pod내에 컨테이너끼리 볼륨 공유를 위한 리서치 - deployment와 service yaml 파일 작성 - 복잡한 로그 처리를 위한 logstash conf 파일 작성
프로젝트
viodio service CMS 구축
2020년 2월 - 2020년 2월 · 1개월
비오디오 서비스에 이용되는 데이터를 작곡가가 조회 및 변경하기 위한 컨텐트 매니지먼트 시스템 구축 [기술 스택] - language: python - backend: django admin - aws s3 [역할] - 필요한 테이블만 조회 가능하도록 register 수행 - 특정 필드에 대한 오더링, 필터링 추가 - 잘못된 value 입력을 막기 위한 밸리데이션 추가 - 특정 필드 값 변경 시 사용자에게 이메일이 발송되도록 하는 액션 추가 - 결과물에 대한 s3 링크 저장 시 해당 오브젝트 메타를 업데이트 하는 로직 구현
프로젝트
딥러닝 모델을 이용한 미디 생성 파이프 라인 구축
2019년 12월 - 2020년 1월 · 2개월
딥러닝 모델에서 음의 높이 및 길이를 infer해서 얻은 미디를 구글 드라이브에 업로드하는 파이프라인 구축 [기술 스택] - language: python, bash - backend: docker - ncloud 오브젝트 스토리지 - google drive api, sheet api [역할] - 사내 엔진과 프레임워크를 이용해 특정 인풋에서 모델이 인퍼한 미디를 얻는 로직 구현 - 로컬에 없는 리소스를 오브젝트 스토리지에서 다운로드 하는 로직 구현 - 넘겨준 args에 맞게 도커 볼륨 설정 및 실행하는 배쉬 스크립트 작성
프로젝트
미디 데이터 DB 구축
2020년 1월 - 2020년 1월 · 1개월
구글 드라이브에 있는 미디 데이터를 다운로드 받아 미디에 있는 다양한 정보를 파싱한 뒤, DB에 저장 [기술 스택] - language: python - backend: mysql, django ORM - google drive api - slack webhook [역할] - 각각의 데이터를 저장할 table 설계 - 파이썬 스크립트에서 장고를 이용해 다운로드, 밸리데이션, 저장하는 파이프라인 구축 - 사내 프레임워크에 파싱하는 함수 추가 - slack에 처리 결과를 알려주는 webhook 설정 추가 및 사용