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Superset으로 BI, Grafana로 Observability: 데이터 분석과 모니터링 통합 운영 환경 기준(보안·가용성·운영 편의성) Docker Compose로 빠르게 시작하고, Kubernetes/Helm으로 확장하는 패턴을 권장합니다. Grafana와의 연계는 “데이터 소스 공유, SSO 통합, 리버스 프록시로의 경로 통합, 임베드/링킹” 순으로 점진 적용을 추천드립니다.Superset vs Grafana, 언제/어떻게 같이 쓰나?Superset: SQL 기반 탐색형 BI/대시보드에 강함. 데이터셋(가상 테이블), 차트 조립, 대시보드 퍼블리시, 리치한 슬라이싱/필터.Grafana: 시계열/인프라/로그 관측성에 강함. 수많은 데이터소스 플러그인, 알러팅과 실시간 지표에 강함.함께 쓰기 활용사례동일 데이터(예: DW/레이크/OLAP)를 각 도구에 맞게 시각화Grafana로 운영 모니터링/알.. 2025. 8. 18.
Django와 Celery 사용한 비동기 및 주기적인 작업 스케줄링 Django와 Celery를 함께 사용하면 비동기 작업 및 주기적인 작업 스케줄링이 가능합니다. Celery는 작업 큐(Task Queue) 시스템으로, 백그라운드에서 비동기적으로 실행될 수 있는 작업을 처리하는 데 매우 유용합니다. Django와 함께 Celery를 설정하고 사용하는 방법입니다.1. Celery 설치Celery와 필요한 추가 패키지를 설치합니다.pip install celerypip install django-celery-beat # 주기적인 작업을 위해2. Django 프로젝트에 Celery 설정프로젝트 루트 디렉토리에 celery.py 파일을 생성하고 다음과 같이 설정합니다.# project/celery.pyfrom __future__ import absolute_import, u.. 2024. 10. 28.
FastAPI와 Celery에 대한 개념과 예제를 통한 이해 FastAPI와 Celery에 대한 기본 개념을 설명하고 간단한 예제를 통해 이해를 해보고자 정리합니다. FastAPI와 Celery 소개 FastAPI 소개 FastAPI는 파이썬으로 작성된 빠르고 현대적인 웹 프레임워크로, API를 빠르게 개발할 수 있도록 도와줍니다. Pydantic이라는 데이터 유효성 검사 및 직렬화를 위한 강력한 도구를 사용하여 타입 힌팅을 기반으로 하는 형식 체크를 지원합니다. 비동기 프로그래밍을 지원하여 성능 향상이 가능합니다. Celery 소개 Celery는 분산 작업 큐 시스템으로, 비동기 작업을 처리하는 데 사용됩니다. 백그라운드에서 작업을 비동기적으로 실행하고, 작업을 분산하여 여러 워커(worker)에서 병렬로 처리할 수 있습니다. FastAPI와 Celery를 함께.. 2024. 1. 16.
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