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토지거래허가제, 정말 집값을 잡을까? 숨겨진 부작용과 전세 폭등 경고

토지거래허가제, 정말 집값을 잡을까? 숨겨진 부작용과 전세 폭등 경고 토지거래허가제(토허제)는 실수요자만 주택을 매입할 수 있도록 제한하는 제도입니다. 단기적으로는 매수 수요를 억제하여 집값을 안정시키는 효과가 있지만, 실제 시장에서는 예상하지 못한 부작용과 공급 위축 현상이 동시에 나타나고 있습니다. 1️⃣ 토지거래허가제의 효과와 부작용 📉 집값 수요 억제 효과 토허제는 실거주 목적이 아닌 투자 목적의 주택 매입을 제한함으로써 매매 수요를 일시적으로 줄이는 역할을 합니다. 여기에 대출 규제가 겹치면서 실수요자조차 자금 마련이 어려워지고, 결과적으로 주택 거래량이 급감하면서 단기적인 안정세가 형성됩니다. 💣 숨겨진 부작용 — 전세가 폭등 그러나 매수를 미룬 수요가 전세나 월세 시장으로 이동하면서 전세 수요가 폭증하고 있습니다. 전세 매물은 빠르게 줄고 있으며, 대단지 아파트의 경우 기존 20~30개 수준의 전세 매물이 현재는 3~5개 정도만 남아 있는 상황입니다. 또한 임대차 2법(2+2 계약갱신청구권제)으로 인해 기존 세입자들이 낮은 인상률(5%)로 재계약을 유지하면서 신규 전세 매물이 시장에 나오지 못하고 있습니다. “집을 살 수 없는 수요가 전세로 몰리며, 전세가 폭등이 시작되었습니다.” 2️⃣ 공급 부족 심화 — 구조적 한계 🏗️ 민간 공급 위축 정부가 공공주도 공급 정책을 강화하면서 민간 건설사의 참여 유인이 줄어들고 있습니다. GS, 푸르지오 등 주요 건설사들이 수익성을 확보하기 어려워 ...

왜 우리나라 금값이 국제 시세보다 비쌀까? 숨은 이유 3가지

라벨: 금 , 금시장 , KRX금 , 국제금가격 , 김치프리미엄 , 괴리율 , 환율 , 세금 , 부가가치세 , 투자전략 최근 국내 금 현물 가격이 국제 금 시세보다 상대적으로 높은 수준 을 보이는 현상이 이어지고 있습니다. 일명 ‘ 김치 프리미엄 ’이라 불리는 이 가격 괴리는 한두 가지 이유로 설명되지 않습니다. 아래에서 수요 집중 , 환율·수입·유통비용 , 국내 시장 구조·공급 병목 이라는 세 가지 축으로 정리해 보겠습니다. 또한 KRX 금 거래와 VAT(부가세) 처리도 함께 짚어 드립니다. 1) 수요 집중이 만든 프리미엄 안전자산 선호 가 커지면서 국내 투자 수요가 특정 채널(KRX 금시장, 금은방 등)로 빠르게 몰립니다. 수요가 공급을 단기적으로 앞서면 국내 체결가가 국제가 대비 상대적으로 높게 고착 될 수 있습니다. 심리 요인(“국내 금은 비싸도 사준다”는 인식)까지 겹치면 프리미엄이 쉽게 꺼지지 않습니다. 2) 환율·세금·유통비용의 누적 효과 환율 : 국제 금은 달러(USD) 표기이므로 원/달러 환율이 오르면 국내 환산가가 자동으로 상승합니다. 수입·운송·보관·가공·인증·유통 마진 : 실물 금은 들여오고 보관하고 판매 하는 비용이 필수로 붙습니다. 부가가치세(VAT) : KRX 금시장 — 매매 자체는 VAT 면제 입니다. 다만 실물로 인출할 때 는 VAT 10%와 인출 관련 수수료가 부과됩니다. 금은방·장식용 제품 — 부가세(및 가공비)가 가격에 반영되므로 체감 금값이 더 비싸게 느껴집니다. 3) 국내 시장 구조와 공급 병목 공급 제약 : 인증 규격, 인출 단위, 참여자 구성, 수입 타이밍 등으로 공급이 수요를 즉각 따라가지 못하는 구간이 있습니다. 유통 병목 : 특정 채널로 거래가 집중되면 물량·호가가 얇아져 체결가가 높게 유지 될 수 있습니다. 괴리...

10.15 부동산 대책, 오피스텔도 LTV 40%인가요? 혼선 정리

라벨: 부동산대책 , 10·15대책 , 오피스텔 , LTV , 비주택대출 , 부동산정책 , 서울규제지역 , 대출규제 , 토지거래허가구역 , 정책해설 10월 15일 발표된 부동산 대책(10·15 대책) 이후 “오피스텔도 LTV 40% 로 줄었다”는 말이 돌고 있습니다. 하지만 이는 초기 문서와 보도 간 혼선 에서 비롯된 것으로, 정부 공식 해명에 따르면 비주택(오피스텔·상가)은 기존 LTV 70% 유지 가 맞습니다. 즉, 주택만 규제지역 지정으로 LTV 70% → 40% 이 적용됩니다. 1️⃣ 이번 대책의 핵심 변경점 규제지역 확대: 서울 전역과 경기 12곳이 조정대상지역·투기과열지구로 지정되었습니다. 주택 LTV: 규제지역 내 주택 구입 시 LTV 70% → 40% 로 하향 조정되었습니다. 토지거래허가구역: 서울 전역이 포함되며, 10월 20일경부터 효력이 발생합니다. 즉, 이번 대책의 직접적 영향은 **아파트 등 주택담보대출** 중심으로 적용됩니다. 2️⃣ “오피스텔도 40%?” — 혼선의 원인 정부 발표문 초안에는 “비주택 담보대출(오피스텔·상가) LTV 70% → 40%” 라는 문구가 포함되어 있었습니다. 언론이 이 문장을 그대로 인용하면서 “오피스텔도 40%로 제한된다”는 보도가 확산되었습니다. 하지만 이후 국토교통부와 금융위원회는 “ 비주택은 이번 규제 적용 대상이 아니다 ”라고 정정했습니다. 따라서 실제로는 **오피스텔 대출은 기존 70% LTV가 유지됩니다.** 3️⃣ 정부의 공식 정정 내용 오피스텔·상가 등은 비주택 으로 분류되어, 이번 주택담보대출 규제의 직접 적용 대상이 아님. ‘비주택 LTV 40%’ 표기는 자료 작성 오류 또는 과도한 포괄 표현 이었다고 정부가 해명함. 따라서 실무상으로는 기존처럼 LTV 70% 수준의 대출이 유지됩니다. 4️⃣ 실제로 어떻게 확인하면 될까요? 현재 금융기관별로 시행령 및 세부지...

네이버의 휴머노이드, 일본·미국 로봇과 뭐가 다를까?

라벨: 로봇 , 네이버 , AI , 기술비교 , 국제비교 네이버는 2025년 11월 6–7일 통합 컨퍼런스 ‘단(DAN) 25’ 에서 소형 휴머노이드 로봇 을 공개할 예정입니다. 하드웨어는 MIT , 제어 알고리즘은 KAIST 가 각각 참여했고, 구동은 네이버의 ARC(로봇 클라우드) 와 ARC Mind(웹 기반 로봇 운영체제) 가 연동되는 구조로 알려졌습니다. 연내에는 네이버 1784 사옥 실내에서 배달·물류 등 실증 투입이 예고되어 있습니다. 1) 일본·미국 주요 휴머노이드와 비교 기준 일본 : 인간 상호작용·표정·안정 보행 등 인간 유사성 과 서비스 상호작용 에 강점. 미국 : Figure, Agility, Boston Dynamics 등 산업·물류 작업 을 위한 범용성·내구성·모듈화에 주력. 이 틀 위에서 네이버 모델의 차별점을 보면 다음과 같습니다. 2) 네이버 휴머노이드의 핵심 차별점 비교 축 네이버 접근 해설/근거 지능 아키텍처 클라우드 중심(ARC) + 웹 OS(ARC Mind) 로봇 본체는 센서·모터 중심으로 경량화, 지능은 클라우드에서 제공. 5G 특화망으로 초저지연 연결 지향. 실증 환경 1784 사옥에서 즉시 실무형 테스트 스마트빌딩(1784)에서 커피·도시락 등 실내 물류 서비스에 연내 투입 계획. 산학 협력 MIT(하드웨어) + KAIST(제어) + NAVER(클라우드/운영) 역할 분담이 명확해 초기 기능 고도화·상용화 속도 기대. 목표 작업 사내 온디맨드 배달/협업 사무공간 최적화·경로/스케줄 관리에 유리한 클라우드 지능 구조. 시장 맥락 국내 스마트빌딩→서비스 확장 글로벌은 공장/물류 중심 상용화가 가속(미국·유럽 트렌드). 네이버는 빌딩·사무공간부터 확장...

비트코인 10만달러 붕괴 후, 진짜 기회는 지금부터다?

비트코인이 마침내 10만달러 붕괴 라는 충격적인 전환점을 맞이했습니다. 많은 투자자분들께서 공포 속에 매도 버튼을 누르셨을지도 모르겠습니다. 하지만, 혹시 이번 하락이 오히려 새로운 기회의 시작 이라면 어떨까요? 1️⃣ 왜 ‘붕괴 이후의 기회’를 이야기하는가 역사적으로 큰 하락 뒤에는 항상 반등의 움직임이 존재했습니다. 특히 암호화폐 시장 처럼 변동성이 높은 자산군에서는, 공포의 순간이 곧 최적의 진입 구간 이 되는 경우가 많습니다. 이번 글에서는 붕괴 이후 시장의 구조적 변화와 함께, 지금이 왜 ‘기회의 시점’이 될 수 있는지를 함께 살펴보겠습니다. 2️⃣ 현재 시장 흐름을 점검해보면 일부 전문가들은 비트코인이 $100,000 이하로 추가 하락 할 가능성을 언급하고 있습니다. 반면, 붕괴 이후 단기적인 반등 시그널도 일부 포착되었습니다. 기술적으로는 주요 지지선(서포트) 이 시험받는 시기이며, 저항선(레지스턴스) 돌파 여부가 중기 방향성을 결정할 수 있습니다. 즉, 단순한 가격 조정이 아니라 시장의 구조적 전환점 일 가능성이 있다는 뜻입니다. 3️⃣ 붕괴가 가져온 시장의 구조적 변화 변화 요소 설명 레버리지 청산 과도한 레버리지 포지션이 정리되며 시장이 더 건강해질 가능성 유동성 재편 대형 자금의 일부 이탈로, 중장기 투자자 중심의 시장 재구성 심리적 바닥 형성 “이제 더 떨어질 곳이 없다”는 투자 심리가 서서히 퍼짐 제도적 변화 급락으로 인해 규제나 제도적 개입 가능성 증가 이러한 변화들은 단순히 가격 하락이 아닌, 시장 체질이 바뀌는 과정 으로 볼 수 있습니다. 4️⃣ 왜 ‘지금부터’가 기회일 수 있을까? ① 조정은 필연, 바닥에서의 매수 타이밍 과거의 데이터는 폭락 이후 일정한 조정과...

애플 비전 프로 새 밴드 착용감 어떨까? Dual Knit Band 착용 경험 리뷰

새 밴드 착용감 어떨까? Dual Knit Band 착용 경험 리뷰 Apple Vision Pro의 Dual Knit Band 는 착용감과 안정성을 개선하기 위한 새로운 밴드 설계입니다. 본 글은 공개된 정보와 초기 평가를 참고해 착용 체감, 무게 분산, 통기성, 핏 조절 을 중심으로 정리했습니다. (실제 체감은 두상·머리 형태 및 사용 환경에 따라 달라질 수 있습니다.) 1) Dual Knit Band는 무엇이 달라졌습니까? 이중(dual) 구조 : 상단/후면 스트랩 분리 설계로 무게를 분산합니다. 통기성 니트 소재 : 장시간 착용 시 답답함을 줄이는 것을 목표로 합니다. Fit Dial 조절: 좌우 다이얼로 상·하 스트랩을 미세 조정해 개개인 핏을 맞출 수 있습니다. 사이즈 옵션 : 보통 Small / Medium / Large 선택지를 제공합니다. 호환성 : 지역/판매 정책에 따라 다를 수 있으나, 기존 모델과 호환 가능하다는 보도가 있습니다. 2) 착용감 체감 포인트 항목 체감 요약 코멘트 압박감 얼굴 전면 압박이 다소 완화 상·후면으로 무게가 나뉘어 이마/광대 압박이 줄어드는 느낌입니다. 무게 분산 뒤쪽 밸런스 향상 후두부 쪽 지지가 늘어 장시간 사용에서 안정감이 개선되었습니다. 통기성 열감/답답함 완화 니트 소재 특성상 땀·열 배출이 이전 대비 자연스럽습니다. 핏 조절 미세 조정 용이 ...

Vision Pro M5, 체감 성능은 얼마나 바뀌었을까?
— 실제 사용 후기와 개선 포인트 총정리

Vision Pro M5, 체감 성능은 얼마나 바뀌었을까? 사용 후기 총정리 2025년 10월, 애플이 Apple Vision Pro 의 새로운 버전을 발표했습니다. 핵심은 M5 칩 과 Dual Knit Band , 그리고 최대 120Hz 주사율 및 배터리 지속시간 개선(일반 2.5시간, 영상 3시간) 입니다. 가격은 $3,499 로 유지되며, 10월 22일 출시로 안내되었습니다. ( Apple Newsroom , The Verge , MacRumors ) 무엇이 달라졌습니까? 항목 기존 M2 모델 M5 모델(2025) 칩셋 M2 M5 (AI/그래픽 처리 성능 향상) 디스플레이 주사율 최대 100Hz 최대 120Hz 표시 처리 — 렌더링 가능한 픽셀 약 10% 증가(보도 기준) 배터리 일반 약 2h / 영상 약 2.5h 일반 약 2.5h / 영상 약 3h 착용 밴드 Solo Knit / Dual Loop 새 Dual Knit Band (조절 다이얼, 통기성 강화) 가격/출시 $3,499 / 기출시 $3,499 / 10월 22일 출시 출처: Apple Newsroom , The Verge 체감 성능 — 어디에서 분...

주택안정화 대책 비주택 LTV 빠진 건 ‘빈틈’일까, 숨통일까? — 얼어붙은 상가·오피스텔 시장의 회복 신호

비주택 LTV 빠진 건 ‘빈틈’일까, 숨통일까? — 얼어붙은 상가·오피스텔 시장의 회복 신호 10.15 부동산 대책 에서 주택담보대출 LTV는 40%로 강화되었지만, 상가·오피스텔·토지 등 비주택 담보대출 은 기존 LTV 70% 수준을 그대로 유지했습니다. 즉, 이번 대책에서는 비주택 대출 규제가 빠진 셈입니다. ( 한국경제TV, 2025.10.16 ) 비주택 LTV 제외, 시장의 ‘작은 숨통’ 최근 몇 년간 금리 인상과 경기 둔화로 비주택 시장은 거래 절벽 에 가까운 침체를 겪었습니다. 상가 공실률 상승, 오피스텔 미분양, 토지 거래 급감 등으로 투자심리가 완전히 얼어붙은 상태였죠. 이번 LTV 제외 조치는 이러한 시장에 “필요한 산소 공급” 역할을 할 수 있습니다. 자금이 일부라도 흘러들면 급격히 위축된 비주택 거래에 ‘바닥 확인’ 신호가 나타날 수 있습니다. 냉각된 비주택시장, 왜 회복이 필요한가? 비주택 자산은 단순한 투자처가 아니라 도시 상권과 자영업 생태계의 핵심 기반 입니다. 상가 공실이 늘면 상권이 약화되고, 오피스텔 미분양은 임대 수급에도 악영향을 미칩니다. 상가 거래량: 2022년 대비 약 40% 감소 오피스텔 거래량: 2023년 이후 절반 이하 수준 소상공인·임대사업자: 대출 만기 연장에 의존 중 이런 상황에서 비주택까지 조였다면 도심 상권이 더 위축됐을 것입니다. 따라서 이번 비주택 LTV 제외는 단순한 완화가 아니라, 균형 조정 정책 으로 보는 것이 타당합니다. 자금 유입돼도 ‘과열’ 가능성은 낮다 ① 실수요 중심 시장으로 전환 고금리와 공실 리스크로 인해 투기자금은 이미 빠...

비트코인 거품인가 혁신인가? 주요 지표로 본 2025년 미래 예측

비트코인 거품인가 혁신인가? 주요 지표로 본 2025년 미래 예측 비트코인은 거품일까, 아니면 혁신일까? 2025년 하반기 들어 가격 변동성이 다시 커지면서 ‘거품 vs 혁신’ 논쟁이 재점화되고 있습니다. 이 글은 온체인 지표 와 기관·ETF 흐름 을 바탕으로 현재 위치를 균형 있게 해석합니다. 1) 거품 신호를 점검하는 온체인 지표 • MVRV (Market Value / Realized Value) MVRV는 시가총액을 실현가치로 나눈 비율로, 높을수록 과열 가능성을 시사합니다. 최신 수치와 임계구간은 Glassnode 대시보드 에서 실시간 확인하세요. 또한 사이클 극단 구간(히스토리컬 레벨)은 MVRV 익스트림 차트 참고. :contentReference[oaicite:4]{index=4} • NVT & NVT 골든크로스 NVT는 네트워크 가치 대비 거래활동을 보는 지표입니다. 가격이 오르는데 온체인 거래가 못 따라오면 ‘거품성’이 의심될 수 있습니다. 임계치(예: 골든크로스 2.2 이상 과열 신호)는 CryptoQuant 설명을, 최근 탑 시그널 근접 보도는 NewsBTC , Bitcoinist 참고. :contentReference[oaicite:5]{index=5} 2) 혁신을 뒷받침하는 펀더멘털 • 한정 공급 & 네트워크 안전성 비트코인은 2,100만 개 한정 발행 구조와 높은 보안성을 기반으로 ‘디지털 희소 자산’으로 평가됩니다. 장기 보유(illiquid supply) 증가 시 공급 압박 완화 효과가 나타납니다. • 제도권 편입: ETF/기관 자금 10월 첫째 주 글로벌 크립토 ETF 순유입 59.5억 달러 로 주간 신기록을 세웠고, 미국이 대부분을 견인했습니다. 이는 위험분산 수요와 제도 ...

캄보디아, 한국인 납치 사건으로 여행 경보 발령…어느 지역 피해야 하나?

캄보디아, 한국인 피랍 사건 이후 여행금지 발효…피해야 할 지역과 안전 체크리스트 2025년 8월, 캄보디아에서 발생한 한국인 피랍·고문 사망 사건 이후, 한국 정부가 10월 16일 0시부터 일부 지역에 대해 여행금지(레벨4) 를 발효했습니다. 이번 조치는 국경 스캠 조직 활동과 치안 불안이 지속된 지역을 중심으로 적용되었으며, Bokor·Bavet·Poipet 등 주요 위험 지역이 포함되었습니다. 1️⃣ 사건 개요와 조치 타임라인 2025년 8월, 캄보디아 캄폿주 보꼬르(Bokor) 산악지대 인근 에서 한국인 대학생이 피랍·고문 후 사망한 사건이 발생했습니다. 캄보디아 내무부는 수사 협력을 약속했고, 관련 일당 일부가 검거되었습니다. ( AP News ) 이후 한국 정부는 10월 10일 캄보디아 주요 지역의 여행경보를 특별여행경보(2.5단계) 로 상향하고, 10월 15일 공식 발표를 통해 10월 16일 0시(KST)부터 특정 지역에 대해 여행금지(레벨4) 를 발효했습니다. ( Reuters, Korea JoongAng Daily ) 2️⃣ 지금 ‘피해야 할’ 지역과 단계 구분 지역 단계 / 조치 근거 출처 여행금지(레벨4) 보꼬르(Bokor, 캄폿주), 바벳(Bavet), 포이펫(Poipet) 2025년 10월 16일 0시부터 여행금지 시행 Korea Herald, Reuters, Anadolu Ajansı 특별여행경보(2.5) 프놈펜(Phnom Penh), 시하...

정부가 숨긴 진짜 의도? 10.15 부동산 안정화 대책 속 숨은 메시지 3가지

한눈에 보는 핵심 팩트(사실) 규제지역/토지거래허가구역 확대 : 서울 전역 + 경기 12개 지역 중심으로 확대 지정. 일부 지정은 관보 공고 후 5일 뒤 효력 , 세부 지정 기간은 2025-10-20 ~ 2026-12-31 (항목별 상이). 대출 규제(고가주택 한도 차등) : 수도권·규제지역에서 15억 이하: 6억(현행 유지) 15~25억: 4억 2 5억 초과: 2억 — 10월 16일(목)부터 시행 .  수도권·규제지역 LTV 40% 적용 강화 (언론 정리 기준), 고가주택 자금조달 문턱 상향.  숨은 메시지 1) “고가주택의 레버리지 수요부터 강하게 조인다” 왜? 주담대 한도를 가격대별로 6억 → 4억/2억 으로 차등 하향해 ‘비쌀수록 대출을 더 적게’ 허용. 이는 현금 여력 없는 고가주택 수요 를 선별적으로 억제해 가격 상단을 누르는 효과를 노린 조치로 해석 가능. 15억 이하는 6억 유지 로 중·중하가 수요의 급격한 위축을 피하는 균형도 담겼다.  시사점 고가 아파트 매수 대기층은 현금 비중 확대 없이는 거래 성사 난이도↑. 분양·재건축의 고가 라인업은 청약 전략/중도금·잔금 계획 재점검 필요. 숨은 메시지 2) “풍선효과의 경로 자체를 차단한다” 왜? 서울 전역 + 경기 12개 지역 까지 규제망을 넓히고, 토지거래허가구역 을 병행 확대. 과거처럼 “규제를 피한 인접지 급등”을 선제적으로 막겠다는 신호. 적용 시점도 공고 후 5일 경과 , 일부 지정은 10/20 시작~’26/12/31 로 기간을 못 박아 예외 기대심리를 낮췄다. 국토교통부 +1 시사점 단기적으로 비규제지 갈아타기 전략은 성공 확률 하락. 교통축/공급계획/산업입지 같은 실수요형 변수 가 더 중요해짐. 숨은 메시지 3) “부동산 쏠림을 완화해 자본 흐름을 재배치한다” 왜? 관계부처는 대출·세제·감독 을 묶은 패키지로 부동산 쏠림 을 제어하겠다는 방침을 밝혔다. 당장 확정치가 아닌 세제 합리화 검토 (보유세...

Prometheus stack 으로 서버 시스템 모니터링 하기

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 개요 본 문서에서는 Helm 차트를 이용해 Prometheus Stack을 설치하고, Kubernetes 기반 시스템의 상태를 효율적으로 모니터링하는 방법을 소개합니다. Prometheus, Grafana, Alertmanager 등을 포함한 통합 모니터링 스택을 통해 클러스터의 리소스 사용량, 네트워크 트래픽, 애플리케이션 성능 등을 직관적으로 시각화하고, 운영 안정성을 높일 수 있습니다. 헬름차트 정보 NAME                                                    CHART VERSION   APP VERSION     DESCRIPTION prometheus/kube-prometheus-stack                        75.15.1         v0.83.0         kube-prometheus-stack collects Kubernetes manif... values.yaml 수정내용 요약 grafana ingress 활성 및 호스트이름 등록 prometheus ingress 활성 및 호스트이름 등록 설치 helm repo add prometheus https://prometheus-community.github.io/helm-charts helm install prometheus-stack prometheus/kube-prometheus-stack -n monitoring --create-namespace -f ...

MySQL 컨테이너 환경 문제 1 - InnoDB init failed

 개요 컴퓨터를 껏다가 키는 동작을 여러 날 시겼으며, 잘 동작하던 MySQL 파드가 어느날 갑자기 동작하지 않았습니다.  복구 설차를 설명 합니다. 진단 및 해결절차 로그를 보면 innoDB 엔진 초기화가 안되는데, 데이터 파일에 문제가 생긴듯 하다. """ mysql 05:51:19.18 INFO  ==> Starting mysql in background 2025-07-28T05:51:19.188987Z 0 [System] [MY-015015] [Server] MySQL Server - start. 2025-07-28T05:51:19.389196Z 0 [System] [MY-010116] [Server] /opt/bitnami/mysql/bin/mysqld (mysqld 9.3.0) starting as process 38 2025-07-28T05:51:19.391364Z 0 [Warning] [MY-013242] [Server] --character-set-server: 'utf8' is currently an alias for the character set UTF8MB3, but will be an alias for UTF8MB4 in a future release. Please consider using UTF8MB4 in order to be unambiguous. 2025-07-28T05:51:19.394161Z 1 [System] [MY-013576] [InnoDB] InnoDB initialization has started. 2025-07-28T05:51:19.589469Z 1 [ERROR] [MY-012960] [InnoDB] Cannot create redo log files because data files are corrupt or the database was not shut down cleanly after creating the data files. 2025-07-28T05:51:...

Gitaction 으로 배포자동화 하기

 개요 깃허브 또는 깃랩에서 리포지토리의 태깅을 하면, 자동으로 빌드 배포가 수행하도록 하기 위해서, 젠킨스를 원격 호출 합니다. 코드 # .github/workflows/trigger-jenkins-on-tag.yml name: Realese Application on:   push:     # v1.2, v0.8 처럼 'v'로 시작하는 모든 태그     tags:       - 'v*' jobs:   trigger-jenkins:     runs-on: ubuntu-latest     steps:       - name: Trigger Jenkins build         # 토큰은 GitHub Secrets 에 등록했다고 가정         env:           JENKINS_TOKEN: ${{ secrets.JENKINS_TOKEN }}         run: |           # GITHUB_REF 에는 refs/tags/v0.8 형태로 들어오므로, 앞부분을 잘라냅니다.           TAG="${GITHUB_REF#refs/tags/}"           echo "🔔 Triggering Jenkins build for tag ${TAG}"           curl -X POST \             "http://jenkins.apps.lab3.dslee.lab/job/autotrade-binance-...

Argo CD 설치 및 Autotrade app 자동배포 파이프 만들기 - Gitops 형상관리

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 개요 Git 리포지토리에 저장된 Kubernetes 매니페스트를 클러스터와 연동하여, 변경 사항을 자동으로 감지·반영하거나 필요 시 수동으로 동기화하는 GitOps 기반 배포 자동화 도구입니다. 이를 통해 애플리케이션 배포 과정을 코드로 관리하여 일관성과 안정성을 높이고, 배포 파이프라인의 투명한 변경 이력 관리를 가능하게 합니다. 설치 helm install argocd oci://ghcr.io/argoproj/argo-helm/argo-cd \   --namespace argocd \   --create-namespace \   --set configs.params."server\.insecure"=true \   --set server.ingress.enabled=true \   --set server.ingress.hostname="argocd.apps.lab3.dslee.lab" 암호확인 kubectl -n argocd get secret argocd-initial-admin-secret -o jsonpath="{.data.password}" | base64 -d 암호 수정 argocd login localhost:8080  argocd account update-password 깃허브 리포지토리 추가 예시 argocd repo add https://gitlab.cicd.local/pj1/pilot-app-1.git \  --username admin@example.com \  --password ...-rzfqbCiMr97Pbc- \  --insecure-skip-server-verification 깃러브 Manifests (deployment 와 kustomization 파일을 생성 합니다.) https://github.com/dslee1371/gitops/tree/main/autotrade-binance 애플리케이션 생성 생성되며, Sync 하고, 정상 상태...

Jenkins 설치 및 Autotrade app 자동배포 파이프 만들기

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 개요 젠킨스를 설치하고, 배포를 자동화하는 파이프라인을 만들려고 합니다. 설치

딥시크 R1 첫인상 – 기대 이상의 성능, 아쉬운 추론

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 개요 최근에 출시된 딥시크(DeepSeek) R1 모델에 대한 관심이 높아지고 있어, 저도 간단한 테스트를 진행해 보았습니다. 간단한 질문을 통해 추론 능력을 확인해보려 했지만, 예상외로 기본적인 질문에도 명확한 답변을 내놓지 못하는 경우 가 있었습니다. 예를 들어, 아래와 같은 간단한 논리 추론 문제를 제시했습니다: 영희는 철수보다 키가 크고, 철수는 민수보다 키가 작습니다. 누가 가장 키가 큽니까? 하지만 딥시크 R1은 이 질문에 대한 정답을 명확히 제시하지 못하고, 계속 생각중   을 보였습니다. 라마3.1보다 나은 점은? 딥시크 R1은 전반적인 문장 생성 능력이나, 복잡한 지문 이해에서 라마(LLaMA) 3보다 더 안정적인 출력을 보이는 경우가 많았습니다. 문법 오류도 적고, 응답 속도도 빠르며, 일반적인 요약이나 번역에서도 높은 품질을 보여주었습니다. 하지만 추론에는 약점이… 반면, 논리적 추론이나 간단한 퍼즐형 질문에 대해서는 지나치게 복잡하게 생각하는 경향 이 있었습니다. 모델이 스스로 '과잉 추론(overthinking)'을 하다 보니, 오히려 정답에서 멀어지는 모습도 종종 관찰되었습니다. 마무리하며 딥시크 R1은 전체적인 성능에서는 라마보다 인상적인 부분이 많지만, 추론 과제에서는 아직도 인간 수준의 단순화된 사고를 모방하는 데 한계 가 있는 듯합니다. 앞으로의 버전에서는 이런 불필요한 사고 전개를 줄이고, 핵심을 빠르게 짚어내는 방향으로 개선되길 기대 해 봅니다.

LLaMA 3.1 API의 개인용 AI 트레이딩 봇 연동 준비

 개요 최근 인공지능 기술이 빠르게 발전함에 따라, 개인 투자 분야에서도 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 활용한 자동화 및 판단 시스템이 주목받고 있습니다. 저는 Meta의 LLaMA 3.1 (LLaMA: Large Language Model Meta AI) 모델을 로컬 서버에 구축하고, 이를 활용해 바이낸스(Binance) 거래소에서의 암호화폐 매매 판단 및 자동 거래 애플리케이션을 구현하였습니다. 1. Ollama 설치하기 (LLaMA 모델 실행 환경) [LLaMA 3.1] 모델을 구동하기 위해서는 Ollama 라는 로컬 모델 실행 툴이 필요합니다. 공식 웹사이트( https://ollama.com )에 접속하면 운영체제에 맞는 설치 파일을 쉽게 찾을 수 있습니다. macOS / Windows / Linux 모두 지원 예: macOS의 경우 .pkg , Windows는 .msi 형태 제공 👉 설치 후, 터미널(CLI)에서 아래 명령어로 정상 설치 여부를 확인합니다: ollama --version 2. LLaMA 3.1 모델 구동하기 Ollama 설치가 완료되면, 터미널에서 다음 명령어 한 줄로 LLaMA 3.1 모델을 다운로드하고 실행할 수 있습니다: ollama run llama3.1 💡 처음 실행 시, 모델이 자동으로 다운로드되며, 약간의 시간이 소요될 수 있습니다. ✅ 이후 실행은 캐시된 모델을 이용해 바로 구동됩니다. 3. WebUI 설치 (Open WebUI) LLM 모델을 GUI로 쉽게 테스트하고 싶다면, Open WebUI 를 Docker 컨테이너로 실행하면 됩니다. 다음 명령어를 통해 로컬 포트 3000 에 WebUI가 구동됩니다: docker run -d \   -p 3000:8080 \   -v open-webui:/app/backend/data \   --name open-webui \   --restart always \ ...