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1장. 데브옵스를 위한 파이썬 핵심
__파이썬 설치 및 실행 __절차적 프로그래밍 __실행 제어 __while 반복문 __예외 처리 __내장 객체 __함수 __정규 표현식 사용 __지연 평가 __IPython의 추가적인 특징들 __연습문제 2장. 파일 및 파일시스템 자동화 __파일 읽기와 쓰기 __텍스트 검색을 위한 정규 표현식 사용 __대용량 파일 처리하기 __텍스트 암호화 __os 모듈 __os.path를 활용한 파일 및 디렉터리 관리 __os.walk를 사용한 디렉터리 트리 탐색 __pathlib의 path 객체 3장. 명령줄로 작업하기 __셸에서 작업하기 __명령줄 툴 만들기 __사례연구: 명령줄 툴을 통한 고성능 파이썬 __연습문제 4장. 유용한 리눅스 유틸리티 __디스크 유틸리티 __네트워크 유틸리티 __CPU 유틸리티 __Bash와 ZSH로 작업하기 __Bash와 ZSH에서의 파이썬 __파이썬 원라이너 __strace __연습문제 __사례연구 5장. 패키지 관리 __패키징의 중요성 __패키지 가이드라인 __전략 선택 __패키징 솔루션 __systemd를 통한 관리 __유닛 설치 __연습문제 __사례연구 6장. 지속적 통합과 지속적 배포 __실제 사례연구: 관리 상태가 부실한 워드프레스 사이트를 휴고로 전환 __실제 사례연구: 구글 클라우드 빌드를 통한 파이썬 앱 엔진 애플리케이션 배포 __실제 사례연구: NFSOPS 7장. 모니터링 및 로깅 __신뢰할 수 있는 시스템 구축의 핵심 개념 __불변의 데브옵스 원칙 __모니터링 __측정 __로깅 __ELK 스택 __연습문제 __사례연구 8장. 데브옵스를 위한 pytest __pytest를 통한 Superpower 테스트 __pytest 시작하기 __pytest의 특징 __픽스처 __인프라스트럭처 테스트 __예시 __pytest로 Jupyter Notebook 테스트 __연습문제 __사례연구 9장. 클라우드 컴퓨팅 __클라우드 컴퓨팅의 기반 __클라우드 컴퓨팅의 종류 __클라우드 서비스의 종류 __코드형 인프라 __지속적 전달 __가상화와 컨테이너 __분산 컴퓨팅의 도전과 기회 __클라우드 시대의 파이썬 병행처리, 성능 및 프로세스 관리 __결론 __연습문제 __사례연구 10장. 코드형 인프라 __인프라 자동화 툴 분류 __수동 프로비저닝 __테라폼을 활용한 인프라 프로비저닝 자동화 __풀루미를 활용한 인프라 프로비저닝 자동화 __연습문제 11장. 컨테이너 기술: 도커 및 도커 컴포즈 __도커 컨테이너란 무엇인가 __도커 이미지와 컨테이너의 생성, 작성, 실행, 삭제 __도커 레지스트리에 도커 이미지 퍼블리싱 __동일한 이미지로 각기 다른 호스트에 도커 컨테이너 실행하기 __도커 컴포즈를 통한 멀티 도커 컨테이너 실행 __새로운 호스트와 OS에 도커 컴포즈 서비스 포팅하기 __연습문제 12장. 컨테이너 오케스트레이션: 쿠버네티스 __쿠버네티스 개념의 간략한 개요 __Kompose를 사용해 docker-compose.yaml에서 쿠버네티스 매니페스트 만들기 __미니큐브를 기반으로 로컬 쿠버네티스 클러스터에 쿠버네티스 매니페스트 배포하기 __풀루미를 통해 GCP에서 GKE 쿠버네티스 클러스터 시작하기 __GKE로 플라스크 예제 애플리케이션 배포하기 __프로메테우스와 그라파나 헬름 차트 설치 __GKE 클러스터 삭제 __연습문제 13장. 서버리스 기술 __‘빅 3’ 클라우드 프로바이더에 동일한 파이썬 함수 배포 __자체 호스팅 FaaS 플랫폼에 파이썬 함수 배포 __AWS CDK를 사용한 DynamoDB 테이블, Lambda 함수 및 API Gateway 메소드 프로비저닝 __연습문제 14장. MLOps와 머신러닝 엔지니어링 __머신러닝이란 무엇인가 __파이썬 머신러닝 생 __클라우드 머신러닝 플랫폼 __머신러닝 성숙도 모델 __쿠버네티스와 도커를 활용한 sklearn 플라스크 __쿠버네티스와 도커를 활용한 sklearn 플라스 __연습문제 __사례연구 __학습평가 15장. 데이터 엔지니어링 __스몰 데이터 __파일 쓰기 __파일 읽기 __라인 읽기 및 처리를 위한 제너레이터 파이프라인 __YAML 사용하기 __빅데이터 __빅데이터 툴, 구성요소 및 플랫폼 __실시간 스트리밍 수집 __사례 연구: 자체 개발 데이터 파이프라인 __서버리스 데이터 엔지니어링 __결론 __연습문제 __사례연구 16장. 데브옵스 현장의 이야기와 인터뷰 __영화를 만들지 못하는 영화 스튜디오 __게임을 출시하지 못하는 게임 스튜디오 __파이썬 스크립트 출시까지 60초 소요 __캐시와 지능형 계측기로 화재 진압 __자동화로 자신의 업무를 없애라! __데브옵스 안티패턴 __인터뷰 __권고사항 __연습문제 __도전과제 __캡스톤 프로젝트 |
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이 책에서 다루는 내용
■ 파이썬 언어에 대한 간략한 소개 ■ 텍스트 자동화, 명령줄 툴 작성, 파일 시스템 자동화 방법 ■ 리눅스 유틸리티, 패키지 관리, 빌드 시스템, 모니터링 및 측정, 자동화 테스트 ■ 클라우드 컴퓨팅, 코드형 인프라, 쿠버네티스, 서버리스 ■ 데브옵스 관점의 머신러닝 운영 및 데이터 엔지니어링 ■ 머신러닝 프로젝트 구축, 배포 및 운영 이 책의 구성 이 책의 내용은 몇 가지 주제로 나뉜다. 첫 번째 부분은 파이썬의 기초로 언어를 간략히 소개하고 텍스트 자동화, 명령줄 툴 작성, 파일시스템 자동화를 다룬다. 다음 부분은 운영에 관한 내용으로 유용한 리눅스 유틸리티, 패키지 관리, 빌드 시스템, 모니터링 및 도구, 테스트 자동화 등을 설명한다. 유능한 데브옵스 전문가가 되려면 숙달해야 할 필수 주제다. 다음으로 클라우드 기초를 다루는 부분에서는 클라우드 컴퓨팅, 코드형 인프라, 쿠버네티스 및 서버리스를 설명한다. 현재 소프트웨어 산업은 클라우드 역량을 갖춘 인재를 충분히 발굴하는 데 어려움을 겪고 있다. 이 부분을 숙달하면 곧바로 연봉과 경력 모두에 보상으로 이어질 것이다. 그 다음은 데이터 부분이다. 머신러닝 운영과 데이터 엔지니어링은 모두 데브옵스 관점에서 다룬다. 플라스크, 사이킷런, 도커, 쿠버네티스를 이용한 머신러닝 모델의 구축, 배포, 운영 등 머신러닝 프로젝트도 자세하게 설명한다. 클라우드 기초의 마지막 부분인 16장은 사례연구, 인터뷰, 데브옵스 현장의 이야기가 담겨 있다. 지은이의 말 지난 10여년 간 기술 분야에는 많은 변화가 있었다. 데이터의 인기가 높아졌고, 클라우드는 어디에나 존재하며, 많은 조직에서 어떤 형태의 자동화가 필요하게 됐다. 이러한 변화의 과정에서 파이썬은 세계에서 가장 인기있는 언어 중 하나가 됐다. 이 실용적인 자원은 도커, 쿠버네티스 및 테라폼을 비롯한 오늘날 가장 유용한 데브옵스 툴을 사용해 일상적인 리눅스 시스템 관리 작업에 파이썬을 사용하는 방법을 보여준다. 리눅스와 상호작용하고 자동화하는 방법을 배우는 것은 전문가에게 필수이며, 파이썬은 이 작업을 훨씬 쉽게 해준다. 이 책을 통해 소프트웨어를 개발하고 컨테이너를 사용해 문제를 해결하는 방법뿐만 아니라 소프트웨어의 모니터링, 측정, 부하 테스트 및 운영 방법을 배울 수 있다. 파이썬을 사용해 효과적으로 업무를 완료하는 방법을 찾고 있다면 이 책이 가이드가 되어 줄 것이다. 옮긴이의 말 단순명료한 제목에서도 알 수 있듯이 이 책은 데브옵스에 필요한 여러 기술 요소를 파이썬으로 구현하는 방법을 설명합니다. 책을 좀 더 자세히 들여다보면 저자들은 기술 가이드를 넘어 데브옵스의 필요성과 가치 그리고 이를 실천해야만 하는 이유를 역설하며 새로운 기술의 거대한 물결을 적극적으로 수용하고 활용해야 함을 강조합니다. 데브옵스, 자동화, 클라우드, 빅데이터, 머신러닝은 원래부터 하나였던 것처럼 이제 따로 떨어져서는 온전히 그 가치를 유지하기 어려워 보입니다. 파이썬은 이 모든 것을 하나의 언어로 엮어주는 훌륭한 도구입니다. ABCD(AI, Blockchain, Cloud, Data)의 지속적인 발전과 함께 파이썬 역시 앞으로도 오랜 시간 꾸준한 사랑을 받을 것으로 예상됩니다. 이 책 한 권을 익힌다고 해서 파이썬으로 클라우드, 머신러닝 등을 자유자재로 활용할 수 있는 슈퍼 엔지니어가 되는 것은 아닙니다. 하지만 가장 인기 있는 프로그래밍 언어로 다양한 최신 기술을 쉽고 효율적으로 활용하는 방법을 배울 수 있고, 실제 데브옵스 현장의 사례와 생생한 목소리를 통해 폭넓은 통찰을 얻기에는 충분해 보입니다. IT 엔지니어로서 지금 하고 있는 업무를 어떻게 개선할 수 있을지 또는 앞으로 어떤 기술 영역으로 성장해 나갈지 고민하고 있다면 많은 도움이 될 것이라 생각합니다. |
"언어에 대한 훌륭한 소개와, 이를 현대 소프트웨어 개발에 없어서는 안 되는 모든 기술 영역에서 사용하는 고급 과정" - 제레미 이브라우(Jeremy Yabrow) (엔지니어링 디렉터, BeyoundView. Inc)
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"데브옵스 실력을 키우는 데 도움이 될 새로운 지식과 기술을 접하게 될 것이다." - 웨스 노박(Wes Novack) (시스템 아키텍트, Pluralsight)
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