깜태

최근에 AWS를 이용해서 이메일 서비스를 할 일이 생겼다. 해당 업무는 주로 회원가입 시 인증번호 메일이나, 비밀번호 찾기, 축하메일 발송, 뉴스레터 등이다. 간단하게 하면 html 한두줄이면 끝나겠지만, 제대로 한다면 CSS까지 적용할 수도 있다. 전제조건으로 AWS에 SES 서비스가 이미 등록되어있고, HTML 파일이 있다는 가정 하에서 시작한다. (등록하는 과정이 엄청 어렵지도 않으니, 다른 글을 참조하면 좋을 것 같다) 1. HTML 템플릿 내 변수 확인하기 나의 경우에는 이메일로 회원가입 시 인증번호를 받는 작업이였다. 절차 상 랜덤으로 인증번호를 생성해서 보내기 때문에, 인증번호라는 변수가 필요했다. 따라서 vericiation_code 라는 변수를 만들었고, 중괄호 2개로 템플릿화시켜 나중에..

상황 설명 Private VPC 망에서 간단한 API를 작업할 일이 생겼다. 서버를 구축하기엔 API 빈도가 적어서 오버헤드가 크다고 판단하여, API Gateway + Lambda를 사용하기로 결정했다. API Gateway 에서는 사용하려는 망의 종류에 따라 [”Private”, “Edge”, “Regional”] 으로 분류된다. “Edge” 는 API Gateway를 Cloudfront 와 연결하여 사용하는 방법이고, ”Regional”은 Cloudfront 없이 API Gateway로만 사용하는 방법, ”Private”는 VPC 안에서 사용되는 경우를 말한다. 방법 먼저 zappa를 이용하기로 했다. zappa는 Lambda 쪽에서 Flask의 코드를 배포를 자동화시켜줄 수 있는 도구여서 써보니 ..

나의 경우는 EKS 에서 웹에서 생성한 Cluster가 CLI 환경에서 적용되지 않아 발생하였다. 원인은 웹에서 생성한 유저와 EC2에서 사용하는 CLI 유저가 달라서 생긴 현상으로, 쉽게 해결하는 방법으로 웹페이지 로그인을 유저로 변경해서 로그인하여 생성하는 방식으로 해결했다. 다른 방식으로도 해결은 가능할테지만, 해야 할 일이 많아 생략한다.

최근에 AWS IoT 를 IAM으로 접근해야 할 일이 생겼다. 검색해보니 IoT는 보통 .pem, .crt 와 같은 인증서 파일이 내장되어야만 진행되는 예시들이 너무 많아서 검색에 수많은 시간을 허비했다. 비슷한 고생을 하는 분이 있다면 수고를 덜었으면 하는 마음에 글을 쓴다. 요약 1. SDK를 설치 ( pip install awsiotsdk, awscrt ) 2. https://github.com/aws/aws-iot-device-sdk-python-v2.git 에서 /samples/pubsub.py 를 참고하면 된다. 서론 먼저 알아야 할 것으로 IAM으로 접근한다는 말에는 "권한"이 주어졌을 뿐, "인증"이 추가로 진행되어야 한다. AWS IoT에서 통신 프로토콜은 MQTT, HTTP가 있는데, ..

오늘은 IAM에 대해 공부한 내용을 적어보려고 한다. 내가 오늘 공부한 내용은 이렇다. 1. IAM의 정의 2. IAM을 쓰는 이유 3. IAM으로 할 수 있는 것 왜 IAM이란 말을 붙였을까? 개인적으로 공부를 시작하게 되면 작명부터 이해하려고 한다. IAM를 Identity and Access Management의 약자로 한글로 풀어쓰면 이럴 것이다. 접근 관리에 대한 독자성으로 Identitiy는 흔히 쓰이는 ID, 식별과 비슷하게 해석하면 될 것으로 보이니 접근 관리에 대한 식별을 하겠다는 의미로 보인다. 그럼 무엇을 식별할까?? AWS 는 Amazon Web Service의 약자로, 클라우드 서비스이다. 클라우드란 말에는 어디서든 접근이 가능하다는 뜻으로, 한 번 더 생각해보면 어디서든 접근할 ..

sagemaker 에서 endpoint구성까지 완료한 뒤 삭제를 눌렀더니 아래의 에러가 발생하였고, ValidationException The Endpoint currently has one or more MonitoringSchedules. Please delete the MonitoringSchedules before deleting the Endpoint. 다음과 같이 조취하였다. 1 .aws sagemaker list-monitoring-schedules --region -> monitoring--schedule-name 이 나온다 2. aws sagemaker delete-monitoring-schedule --monitoring-schedule-name Built --region 3. aws ..

403: There is no file with the specified data type in the S3 prefix s3://my_bucket/dataset/ provided. Request id: b4c1465e-85b3-47ce-9703-05c965234b61 원인 : folder/folder 구조여서 그렇다. 이미지를 한 folder 내에 넣어서 만들면 해결된다. (makes imges in folder, not folder in folder)

학습 시 경로 설정에서 생기는 에러로 parser.add_argument('--train', type=str, default=os.environ) 이 아닌 model.fit()에서 상세히 적어주면 된다. scikit_estimator.fit({'train': train_data_path}) https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/issues/964