[2020 컨트리뷰톤] 대구에서 리브레오피스(LibreOffice)의 소스코드 개발, 빌드, 제출, 검토(리뷰)하기 등을 소개DaeHyun Sung
[2020 컨트리뷰톤] 리브레오피스(LibreOffice)의 소스코드 개발, 빌드, 제출, 검토(리뷰)하기 등을 소개합니다
여기서는 실습으로 자동 교정(Auto correction)내용을 xml파일에 추가하여 Gerrit리뷰시스템에 제출하는 것을 목표로 합니다.
2020년 8월 16일 일요일, 대구에서 진행한 내용 정리함.
[컨트리뷰톤 2020] 리브레오피스(LibreOffice)의 QA 및 소스 코드 리뷰DaeHyun Sung
리브레오피스(LibreOffice)의 QA 및 소스 코드 리뷰
2020년 9월 6일 QA 및 소스 코드 리뷰 관련 소개 및 설명
관련 영상
[컨트리뷰톤 2020] #6 리브레오피스(LibreOffice)의 QA작업 해보기 및 번역, 문서화 등 질의응답 등등
https://youtu.be/0Pcz9i6WtGo
[2020 컨트리뷰톤] 대구에서 리브레오피스(LibreOffice)의 소스코드 개발, 빌드, 제출, 검토(리뷰)하기 등을 소개DaeHyun Sung
[2020 컨트리뷰톤] 리브레오피스(LibreOffice)의 소스코드 개발, 빌드, 제출, 검토(리뷰)하기 등을 소개합니다
여기서는 실습으로 자동 교정(Auto correction)내용을 xml파일에 추가하여 Gerrit리뷰시스템에 제출하는 것을 목표로 합니다.
2020년 8월 16일 일요일, 대구에서 진행한 내용 정리함.
[컨트리뷰톤 2020] 리브레오피스(LibreOffice)의 QA 및 소스 코드 리뷰DaeHyun Sung
리브레오피스(LibreOffice)의 QA 및 소스 코드 리뷰
2020년 9월 6일 QA 및 소스 코드 리뷰 관련 소개 및 설명
관련 영상
[컨트리뷰톤 2020] #6 리브레오피스(LibreOffice)의 QA작업 해보기 및 번역, 문서화 등 질의응답 등등
https://youtu.be/0Pcz9i6WtGo
머신러닝 및 데이터 과학 연구자를 위한 python 기반 컨테이너 분산처리 플랫폼 설계 및 개발Jeongkyu Shin
머신러닝 및 데이터 과학 분야의 컴퓨팅 수요는 해가 갈수록 급증하고 있습니다. 이와 더불어 분산처리 기술, 데이터 파이프라이닝 및 개발 환경 스택 관리 등의 관련된 다양한 이슈들 또한 엄청나게 늘어나고 있습니다. 머신러닝 모델의 기하급수적인 모델 복잡도 증가 추세와 마찬가지로, 모델 학습을 위한 환경 관리 또한 갈수록 복잡도가 높아지는 추세입니다.
이 세션에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 python 언어 기반의 분산처리 스케쥴링/오케스트레이션 미들웨어 플랫폼을 개발한 4년간의 과정에서 겪은 다양한 문제들에 대해 다룹니다. 2015년 컨테이너 기반의 고밀도 분산처리 플랫폼 설계 및 프로토타이핑 과정을 PyCon KR에서 발표한 이후, 실제 구현 및 오픈소스화, 안정화를 거치며 겪은 다양한 기술적/비기술적 문제들에 대한 경험을 공유합니다.
기술적으로는 최근 몇 년 간의 클러스터 플랫폼 관련 기술의 진보와 함께 탄생한 다양한 도구들과, 이러한 도구들을 python 기반으로 엮어내기 위해 사용하고 개발한 다양한 오픈소스들을 다룹니다. Python 기반의 컨테이너 스케쥴링 및 오케스트레이션 과정의 구현과, 다양한 프로그래밍 언어로 만든 SDK를 graphQL을 이용하여 연동하는 과정에서의 몇몇 유의점을 설명합니다. 아울러 python 기반의 SDK를 다양한 언어로 포팅했던 경험을 간단하게 안내합니다.
플랫폼을 개발하는 중 등장한 TensorFlow, PyTorch 등의 다양한 머신러닝 프레임워크들을 도입하며 겪은 문제와 해결 과정에 대해서도 나눕니다. 연구 분야에는 Python 2.7 기반의 프레임워크들이 여전히 많습니다. 이러한 프레임워크 및 라이브러리의 지원을 위하여 Python 2 기반의 프레임워크와 Python 3.7로 구현한 컨테이너 인터페이스를 단일 컨테이너 환경에 중복 빌드 및 상호 간섭 없이 공존시키기 위해 개발한 아이디어를 소개합니다.
마지막으로 Python 기반의 프레임워크를 개발, 배포 및 상용화 하는 과정에서 겪은 다양한 어려움을 소개합니다. 솔루션을 배포 및 보급할 때 겪는 다양한 런타임, 하드웨어 환경 및 개인 정보 보호를 위한 폐쇄망 대상의 디플로이 등에 대응하기 위하여 Python 응용프로그램을 단독 실행용으로 패키징하는 과정에서 겪은 팁들을 설명합니다. 또한 GUI 빌드 및 Python, Go 및 C++을 함께 사용한 드라이버 가상화 레이어 개발 등의 내용도 살짝 다룹니다.
이 슬라이드는 PyCon KR 2019의 발표 슬라이드입니다. ( https://www.pycon.kr/program/talk-detail?id=138 )
25. ?
HW
Kernel
Application
,
시간 복잡도! 공간 복잡도!
Program
Input Output
Process
시간 복잡도 = CPU, 공간 복잡도 = RAM
주어진 문제에 따라 Trade Off 발생
컴퓨터의 자원은 유한하다라는 것을 몸소 알게됨
38. ?
HW
Kernel
Application
Black Box Zone
Black Box
Server Zone
페이지 로딩속도가 느려요
이미지가 깨져요
접속이 안되요
제가 작성한 글이 안보여요
How to Solve?
해외 접속 잠깐 풀어주세요
Black Box
Infra Zone HW
Kernel
Application
Black Box
Client Zone
39. 뿌리깊은 컴퓨터공학
코드의 뼈대
기술의 활용
Computer Architecture Operating System Algorithm
Database
Network
OOP Test Code Architecture
Kafka
Clean Code
Spring Security
Spring Batch Spring Cloud
Docker Data Pipeline ORM
More..
40. Up in the air
Computer Science for Backend Developer
Essential
Rocket Infra for Backend Developer
Zero to Hero