Block Busting

AI를 이용한 스타트업 창업 아이디어 35건에 이어서이번에는 AI Agent, SaaS, Tool 관련한 30건의 창업 아이디어를 이어간다. 이 글을 지은 Greg는 이런거 북마크하지말고 실제로 build 하라는 조언으로 글을 맺는다.   1.  AI 에이전트들이 대신 작업하는 99designs서비스명: "99agents"모든 서비스 비용은 $9.99.연간 $1억 달러의 기회.2. "second opinion dot com" 에이전트두번째 의견? 특정 주제나 문제에 대한 다른 전문가 또는 권위자의 추가적인 검토나 의견의료 분야: 심각한 진단을 받은 환자는 다른 의사에게 두 번째 의견을 구하여 진단과 치료 계획이 정확한지 확인법률 분야: 법률 상담을 받은 사람이 다른 변호사에게 두 번째 의견을 구하여 사건..

고객 후기/평가를 여러 포멧의 문서로 변환해주는 AI  에이전트: 사회적 증명, 사례 연구, 영업 자료 등으로 변환. 이를 매일 필요로하는 마케팅 팀이 타겟월 $300.제품 데모 통화 (product demo call)를 즉시 마이크로사이트(microsite)로 변환하는 AI 에이전트: 영업 팀은 수백 건의 통화를 저장만 하여 낭비됨. demo call 이후에 바로 microsite로 변환수천 개 마이크로웹사이트로 확장 가능사이트당 $200휴대폰 카메라를 통해 자세를 교정하여완벽한 운동을 하게 도와주는 피트니스 AI: 개인 트레이너처럼 실시간으로 올바른 자세로 교정월 $30.엔터프라이즈 기업 AI 예산 및 구매 사이클 모음: 이런 예산과 구매주기를 통해 미리 예측할 자료가 필요한 판매자가 타겟자격 있는..

머신러닝 관련 자료를 보다보면 Regression 이란 단어가 자주나온다. Linear Regression, Logistic regression, ... 보다보니 통계학에서도 마찬가지다. 회귀라는 말은 알겠는데 뭔말인지 이해가 되지 않는다. 찾다보면 결국 프랜시스 골턴 우생학자의 논문이 기원이었다. (Francis Galton in his 1886 paper "Regression towards mediocrity in hereditary stature") 평균으로의 회귀(regression to the mean) 조금이해가 되긴하는데 좀 더 따라가볼까. 단순히 한글 뜻은 '회귀'. 한 바퀴 돌아서 본디의 자리나 상태로 돌아오는 것. 순화어는 `돌아옴'. 回歸 돌아오다 회 돌아오다 귀 원래대로 되돌아 온다..

https://www.youtube.com/watch?v=gy22liV3oNk  ヨホホホ ヨホホホ요호호호 요호호호ビンクスの 酒を 届けにゆくよ빙크스노 사케오 토도케니유쿠요[ 빙크스의 술을 전하러 간다네 ]海風　気まかせ　波まかせ우미카제 키마카세 나미마카세[ 해풍에 실려 파도에 실려 ]潮の向こうで　夕日も騒ぐ시오노무코우데  유우히모사와구[ 수평선 멀리 석양도 넘실대네 ]空にゃ 輪をかく鳥の唄소라냐 와우카쿠 토리노 우타[ 하늘엔 빙글빙글 노니는 새의 노래 ]さよなら港つむぎの里よ사요나라 미나토 츠무기노 사토요[ 안녕 항구여, 정들었던 고향이여 ] ドンと一丁唄お船出の唄돈토잇쵸 우타오 후나데노우타[ 우렁차게 한바탕 부르자, 출항의 노래 ] 金波銀波も　しぶきにかえて킨파긴은파모 시부키니카에테[ 금물결 은물결도 물보라로 바꾸..

결론부터말하면 Containerd 1.4.4-1의 rc 1.0.0-rc93의 문제로 이 버전만 피해가면 이슈 없음 상황 kubespray 2.16.0을 이용해서 k8s upgrade를 1.18 -> 1.19 수행하여 클러스터 업그레이드 완료. 이후 Pod의 상태를 확인하면서 CrashLoopBackOff, Error인 것들을 재시작 수행. 이 과정에 갑자기 Node가 NotReady가 되면서 그 node의 pod 전체가 다 Terminating 됨. - 이때부터 pod 상태가 엉망이 됨. 노드의 상태가 NotReady였다가 일부 pod가 종료 처리되고 잠시 Ready 되었었다. 처음에는 pod에 짧은 시간에 많은 노드가 기동해서 그런가 싶었다. 문제파악 우선은 k8s의 노드의 kubelet 상태를 확인하..

https://docs.docker.com/develop/develop-images/dockerfile_best-practices/ Best practices for writing Dockerfiles docs.docker.com 수시로 변경될 수 있는 컨테이너를 생성 (Create ephemeral containers)컨테이너는 멈추고 파기될 수 있고 언제든 바뀔수 있기에 최소한의 셋업과 설정으로 구성해야 하므로도커 이미지를 정의하는 Dockerfile은 이를 염두해두고 생성해야한다. build context에 대한 이해 (Understand build context)`docker build` 명령을 실행하는 현재 디렉터리를 build context라고 하고 이 디렉터리안에 Dockerfile이 있습니..

$ ip link 1: lo: mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN mode DEFAULT group default qlen 1000 link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00 2: eno1: mtu 1500 qdisc mq master bond0 state DOWN mode DEFAULT group default qlen 1000 link/ether f4:a3:91:c6:73:c0 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff 3: eno2: mtu 1500 qdisc mq master bond0 state DOWN mode DEFAULT group default qlen 1000 link/ether f4:a3:91:c6:73..

기존에 Cognito를 이용해서 Kibana의 접근을 제한해왔었다. 기존에는 단순히 kibana 접근만 제한하고 있어서 audit 통과가 목적이었지만 운영하다보니 Role을 부여해서 세세하게 접근을 제한하고 싶어졌다. Elasticsearch의 index단위로 접근을 제한하고 read/write 권한 조절하기 위하여 Opendistro를 이용하기로 했다. Elasticsearch 설치형에서는 이미 사용중이었고 AWS의 ElasticSearch에 지원을 한지 좀 되었지만.. 이제 반영하려한다. aws.amazon.com/blogs/opensource/launching-open-distro-for-elasticsearch-security-features-on-amazon-elasticsearch-servic..

Web service를 시작하기로 하였다. CDN을 둬서 static contents들을 서빙하려하고 cloudfront를 사용하기로 결정하였다. Data의 보관은 S3 bucket에 static contents를 두고 cloudfront에서 접근해서 가져가는 방식을 사용하기로 결정하였다. 기본 세팅 S3, Cloudfront, Route53 관련 세팅하는 것은 하나씩 읽어가면서 누르면 된다. 검색하면 포스팅한 글이 이미 많다. 개인적으로는 각 설정 항목에 대한 설정은 한번 자세히 보고 넘어야가야 한다는 생각이다. velog.io/@dlrmsghks7/learncloudfrontforbiginner 혹은 cloudformation 템플릿을 이용해서 구성한다. github.com/aws-samples/am..

회사에서 라이센스를 유지하려면 감사를 받아야하고 그 항목중에는 퇴사자 처리 규칙이 존재한다. 계정관리가 완전히 되면 상관이 없겠지만 혼자서 한국/외국 사무실과 인프라 관련 계정을 관리하다보니 직접 관리하기가 생각보다 어렵다. 각국의 인사팀에서 slack은 확실하게 관리해주고 있어서 slack 기준으로 퇴사자를 비교한다. 대부분 API를 제공해줘서 (github, aws, private cloud, apm monitoring tool) 문서를 보고 알아서 만들어다가 썼는데 Jenkins는 예외였다.. 관리하려면 jenkins 사용자 목록을 가져와야 하고 그것과 관련한 API가 있긴한데 Script Console에서 Groovy script 문법을 이용해서 가져오는 방법이 있다. 다른 방법은 못 찾았다. 분..