DevOps Engineer 튜토리얼

이 실습에서는 기본적인 네트워크 통신에 Netcat을 사용하는 방법을 배웁니다. 설치, 포트 이해, 파일 전송, 암호화된 통신 구현을 다룹니다. 직접 실습하며 사이버 보안 역량을 향상해 보세요.

node, stage, shell 단계 및 Groovy 제어 흐름을 사용하여 Jenkins Scripted Pipeline 작업을 생성하고 실행합니다.

Jenkins 대시보드에서 Jenkins 사용자 이름/비밀번호 자격 증명을 생성, 확인 및 업데이트합니다.

컨테이너 기반 Jenkins 환경에서 Jenkins 파이프라인을 실행하고 컨테이너 실행 증거를 확인합니다.

Jenkins 대시보드에서 Freestyle 잡을 생성하고, JUnit 테스트 결과를 게시하며, 빌드 이메일 알림을 구성합니다.

로컬 Git 저장소에 두 개의 브랜치를 생성하고, Jenkins 대시보드에서 멀티브랜치 파이프라인을 구성한 뒤 각 브랜치의 빌드 결과를 비교합니다.

Jenkins 작업 구성을 백업하고, 삭제한 뒤, 아카이브에서 복원하여 정상 작동하는지 확인합니다.

Jenkins 대시보드에서 Jenkins 노드 레이블, 로컬 Git 도구 및 Freestyle 작업을 구성합니다.

로컬 Jenkins 공유 라이브러리를 생성하고, 대시보드에서 등록한 뒤, 파이프라인 작업에서 호출하는 방법을 실습합니다.

격리된 Jenkins 컨트롤러를 시작하고, 초기 관리자 비밀번호를 검색하며, 실제 관리자 계정을 생성하고, 초기화된 대시보드를 확인한 후 임시 컨트롤러를 정리합니다.

curl 을 사용하여 리포지토리 웹훅을 시뮬레이션하고, 브랜치 및 커밋 데이터를 Jenkins 작업에 전달한 뒤 트리거된 빌드 로그를 확인합니다.

이 실습에서는 정확도, 혼동 행렬, 정밀도, 재현율, F1 점수를 포함한 다양한 지표를 사용하여 scikit-learn 분류 모델을 평가하는 방법을 배웁니다.

이 실습에서는 Python 의 강력한 플로팅 라이브러리인 Matplotlib 을 사용하여 수직 및 수평 막대 차트를 생성하고 사용자 지정하는 방법을 배웁니다.

이번 실습에서는 Matplotlib을 사용하여 기본 꺾은선 그래프를 생성하는 기초를 배웁니다. 데이터를 준비하고, 그래프를 그리며, 축 레이블을 추가하고, 최종 그래프를 이미지 파일로 저장해 봅니다.

이 실습에서는 Matplotlib 의 선 플롯 다양한 측면을 사용자 정의하여 더 유익하고 시각적으로 매력적인 그래프를 만드는 방법을 배웁니다. 여기에는 색상, 마커, 선 스타일, 제목 및 축 범위 조정이 포함됩니다.

이 실험에서는 Matplotlib 시작에 필요한 기본 단계, 즉 설치, 라이브러리 임포트, 첫 번째 빈 플롯 생성을 배웁니다.

이 랩에서는 scikit-learn 설치를 확인하고, 필요한 모듈을 가져오고, Python 에서 머신 러닝을 시작하기 위한 샘플 데이터셋을 로드하는 방법을 배웁니다.

이 랩에서는 Python 의 강력한 플로팅 라이브러리인 Matplotlib 을 사용하여 히스토그램을 생성하고 사용자 지정하는 방법을 배웁니다.