PDCA
| 전공교육 | 개발실습 | 부서교육 | 부서업무지원 | 기타 | |
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| P | 7~9차시 수강 | SNMP, 시계열DB, Grafana 실습 | 2022년 연구 성과 보고서 정리 | ||
| D | 7차시(R기초) 수강 - 2/6 8차시(텍스트 데이터 분석) - 2/7~8 | SNMP를 이용한 MIB 수집, influxDB와 telegraf를 이용하여 DB생성. | |||
| C | |||||
| A |
일일회고
| 2/6 | 2/7 | 2/8 | 2/9 | 2/10 | |
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Facts (오늘 한 일) | 실패했던 mininet 실습 성공. zsh의 플러그인 설치 및 사용 SNMP 설치. 부서 업무 지원 과제. | SNMP를 이용하여 MIB 수집. telegraf와 influxDB 기본적인 설정 완료. 부서 업무 과제 (4/32) | grafana를 이용한 influxDB의 가시화 성공. SNMP+influxDB+telegraf+grafana 성공. 강의 수강 | ||
Feeling (느낀 점) | 차근차근 알려주신 대로 찾아가면서 하니 해나갈 수 있었다. 하나씩 할 수 있는 것들이 늘어나는 것을 느끼게 되었다 | telegraf 와 influxDB설치 과정에서 시간을 많이 사용하였다. 3개의 프로그램을 네트워크 하나를 통해서 모두 연결하여 가시화 할 수 있었다. | ryu controller의 역할을 먼저 공부하고 적용을 시켜야 할 것 같다. 검색을 통해 코드만 보다 보니 어떤 식으로 적용이 되는 것인지 모르겠어서 막히는 느낌이 들었다. | ||
Finding (찾은 것) | 요즘에는 google, chatGPT 등을 이용하면 못 찾는 것이 없다는 것을 알게 되었다. | 천천히 하나씩 순서대로 행하면 안되는 것도 되게 끔 만들 수 있었다. | 이제부터는 살짝 난이도가 있는 실습을 진행하므로 쉽게 쉽게 넘어가기 보다는 조금 더 꼼꼼히 살펴보아야 겠다. |
MEMO
2/6
- VB와 mobaxterm을 이용하여 가상의 네트워크 시뮬레이션 실행 - 인턴01(KNI) 의 글을 참고하여 실행.
mobaxterm을 이용하여 wireshark를 실행하여 데이터 전송되는 패킷을 확인.
ubuntu내에서 mininet사용을 위한 파이썬 코드 작성까지 완료.
참고 사이트 : mininet을 이용한 네트워크 시뮬레이션, ubuntu에서 mininet 실행
- oh-my-zsh을 이용하여 zsh의 여러 플러그인 설치.
- auto-suggestions : 터미널을 이용하여 명령어를 작성할 시에 자동으로 명령어를 추천해주는 플러그인
- zsh-syntax-highlighting : 명령어를 작성 시에 문법이 틀릴 경우 색으로 알려주고, 구분해주는 플러그인
- SNMP
- KISTI 과학 데이터 교육 센터 강의
R기초 : 데이터 분석에 강점을 두고 있는 언어인 R을 이용하여 데이터를 분석하고, kaggle에서 데이터를 이용하여 간단한 인공지능 프로그래밍 실습, 데이터 분석 시에 필요한 요구 사항 및 기본 지식 교육.
2/7
- grafana+influxDB+telegraf를 이용하여 데이터 시각화
- snmpwalk를 이용하여 ubuntu 내의 MIB 추적
- KISTI 과학 데이터 교육 센터 강의
텍스트 데이터 분석 : 텍스트 마이닝 기법, 텍스트 문장의 형태소 분석, 필요 단어 추출 텍스트 처리 방법, 문장 의미 분석, 단어 빈도 및 연관성 수치 계산, 텍스트 데이터 분석 프로세스 기획,텍스트 데이터 분석 기법, 텍스트 데이터 분석 모델 평가 및 구현하기수강 - R언어를 이용하여 네이버 웹사이트의 데이터를 다운 받아 특징을 이용하여 텍스트를 추출하여 기본으로 분석하는 실습 진행
- 성과보고서 분석 - 32개 중 4개 완료
2/8
- grafana+influxDB+telegraf를 이용하여 데이터 시각화 (~ 2/8)
2/7에 데이터 연동은 가능 하였지만 시각 화에는 성공 하지 못하여 이어서 완성.
- mininet + ryu + snmp + influxDB 를 위해 여러 방법들을 검색하고 있음.
2/8일자 mininet + ryu controller를 먼저 연결 시키기 위해 여러 검색을 하던 도중 어려움을 겪음.
- KISTI 과학 데이터 교육 센터 강의
텍스트 데이터 분석 : 어제에 이어서 들은 강의. 텍스트 데이터 분석 모델 평가 및 구현하기, 토픽별 필요 단어 분류, 긍정부정 감정분석 사전 제작등 의 수업을 통해 텍스트 데이터를 분석 하는 실습을 진행하고 이론을 배웠습니다.