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Docker Swarm과 Kubernetes는 둘 다 컨테이너 오케스트레이션 도구로, 여러 머신에 걸쳐 컨테이너를 관리하고 배포하는 데 사용됩니다. 하지만 설계 철학, 기능, 복잡도, 사용 사례에서 차이가 있습니다. 

 

핵심 차이: 비유로 풀어보기

  • Swarm: 작은 카페를 운영한다고 생각해보세요. 테이블 몇 개, 직원 몇 명으로 간단히 돌아가요. 메뉴 추가하거나 손님 늘 때 손쉽게 대응 가능.
  • Kubernetes: 대형 프랜차이즈 레스토랑 체인을 운영하는 수준이에요. 주방, 서빙, 재고 관리까지 체계적으로 운영되고, 지점마다 상황에 맞춰 자동으로 조정돼요.
 

1. Docker Swarm

"Docker의 친형제" 같은 느낌이에요. Docker를 쓰다 보면 자연스럽게 "스웜 모드"로 몇 대 서버를 묶어서 관리할 수 있어요. 간단히 말하면, "쉽고 빠르게 클러스터 만들기"에 초점.

 

  • 정의: Docker에서 제공하는 기본 오케스트레이션 도구로, Docker와 통합되어 있습니다.
  • 특징:간단함: Docker 명령어만 알면 쉽게 시작 가능(docker swarm init, docker service create 등).
    • 설치: 별도 설치 없이 Docker만 있으면 "스웜 모드" 활성화로 바로 사용.
    • 규모: 소규모 또는 중간 규모 클러스터에 적합.
    • 기능: 기본적인 로드 밸런싱, 서비스 스케일링, 노드 간 장애 복구 제공.
    • 비유: "집에서 가족끼리 간단히 밥상 차리는 느낌" – 빠르고 직관적.
  • 장점:
    • Docker와 바로 연동되니 학습 곡선이 완만함.
    • 설정이 간단해서 빠르게 띄울 수 있음.
  • 단점:
    • 복잡한 환경(예: 수백 개 노드)에서는 기능이 부족.
    • 커뮤니티와 생태계가 Kubernetes에 비해 작음.

2. Kubernetes (K8s)

"컨테이너 세계의 왕" 같은 존재예요. 대규모 시스템을 정밀하게 다룰 수 있게 설계됐고, 복잡한 요구사항(자동 확장, 모니터링, 네트워크 관리 등)을 다 해결하려는 만능 도구죠.
  • 정의: Google에서 개발한 오픈소스 오케스트레이션 플랫폼으로, 현재 업계 표준으로 자리잡음.
  • 특징:
    • 복잡함: 설정과 개념(Pod, Deployment, Service 등)을 익혀야 함.
    • 설치: 별도 설치 필요(Minikube로 로컬 테스트 가능, 실제론 클러스터 구축 필요).
    • 규모: 대규모, 복잡한 환경에 최적화.
    • 기능: 자동 스케일링(HPA), 셀프 힐링, 롤링 업데이트, 네트워크 정책, 모니터링 통합 등 풍부.
    • 비유: "대규모 레스토랑에서 주방, 서빙, 재고까지 체계적으로 관리하는 느낌" – 강력하지만 준비가 필요.
  • 장점:
    • 거의 무한한 확장성과 세밀한 제어 가능.
    • 거대한 커뮤니티와 생태계(Helm, Prometheus 등).
  • 단점:
    • 초기 설정과 학습이 어려움.
    • 소규모 프로젝트엔 과도할 수 있음(오버킬).

간단 비교

  • 시작 난이도: Swarm은 "바로 시작", Kubernetes는 "공부하고 시작".
  • 규모: Swarm은 소규모 팀, Kubernetes는 대기업급 프로젝트.
  • 기능: Swarm은 기본 제공, Kubernetes는 끝없는 확장성.
  • 유연성: Swarm은 단순함, Kubernetes는 세밀함.

주요 차이점 정리

항목 Docker Swarm Kubernetes
사용 난이도 쉬움 (Docker 기반) 어려움 (새로운 개념 학습 필요)
설치 Docker에 포함 별도 설치 및 설정 필요
규모 소~중규모 중~대규모
기능 기본적인 오케스트레이션 고급 기능 다수 지원
생태계 작음 매우 큼 (도구, 플러그인 풍부)
속도 빠른 배포 가능 설정에 시간 걸림

 


실제 예시

  • Docker Swarm: "5대 서버로 웹 앱을 띄우고 트래픽 분산만 하면 돼" → Swarm으로 간단히 해결.
  • Kubernetes: "100대 서버에 데이터베이스, 웹 앱, 캐시를 나눠 배포하고, 트래픽 급등 시 자동 확장해야 해" → Kubernetes가 적합.

 

결론 - 뭐 쓸까? 

  • Docker Swarm은 간단하고 빠르게 오케스트레이션을 시작하고 싶을 때 좋습니다. Docker를 이미 쓰고 있다면 자연스럽게 확장할 수 있는 선택지.
    • "작은 팀, 빠른 배포 필요" → Docker Swarm.
  • Kubernetes는 복잡하고 대규모 시스템을 관리해야 하거나, 장기적으로 탄탄한 인프라를 구축하고 싶을 때 강력한 선택입니다. 대신 초기 투자(시간, 학습)가 필요.
    • "큰 시스템, 장기적인 안정성 필요" → Kubernetes.

       

상황에 따라 선택하면 되는데, 소규모라면 Swarm, 대규모거나 미래 확장을 고려한다면 Kubernetes를 추천.

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티스토리 블로그에서 첨부파일당 20메가 용량 제한이 있어 2개로 분할 압축함. 
모두 다운받아서 '반디집' 등을 통해 압축해제하고 사용하면 됨. 

 

12KV2 MOLD 12KV3 kepad tool 12.02-20240510T073850Z-001.zip
10.35MB
12KV2 MOLD 12KV3 kepad tool 12.02-20240510T073850Z-002.z01
19.53MB

 

 

 

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Windows 11 pro 환경에서 virtual box 설치 후 아래와 같은 오류가 발생했을 때, 조금 삽질하다가 해결방법을 찾았다

D:\k8s>vagrant up
Bringing machine 'master-node' up with 'virtualbox' provider...
==> master-node: Checking if box 'rockylinux/8' version '8.8-20230518.0' is up to date...
==> master-node: Clearing any previously set forwarded ports...
==> master-node: Clearing any previously set network interfaces...
==> master-node: Preparing network interfaces based on configuration...
    master-node: Adapter 1: nat
    master-node: Adapter 2: hostonly
==> master-node: Forwarding ports...
    master-node: 22 (guest) => 2222 (host) (adapter 1)
==> master-node: Running 'pre-boot' VM customizations...
==> master-node: Booting VM...
There was an error while executing `VBoxManage`, a CLI used by Vagrant
for controlling VirtualBox. The command and stderr is shown below.

Command: ["startvm", "7fbdc99a-dae7-432f-88dd-e52069f688c6", "--type", "headless"]

Stderr: VBoxManage.exe: error: The virtual machine 'k8s_master' has terminated unexpectedly during startup with exit code 1 (0x1).  More details may be available in 'C:\Users\minipc\VirtualBox VMs\k8s_master\Logs\VBoxHardening.log'
VBoxManage.exe: error: Details: code E_FAIL (0x80004005), component MachineWrap, interface IMachine

초기에 설치 시도했던 것은 아래와 같다.
- Virtualbox 7.0.8-156879.exe
- Vagrant 2.3.4 windows_amd64.msi

해결방법은 아래 oracle page에서 7.0.22 버전(현재 최신버전)을 설치하고 나서 vagrant up 명령어를 실행하니 바로 에러 없이 실행되었다.

Oracle VM VirtualBox - Downloads | Oracle Technology Network | Oracle

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선행지식 : docker, docker-compose 

아래 docker-compose 파일 통해서 mongoDB를 생성한다. 

docker-compose.yml

# 파일 규격 버전
version: "3"
# 이 항목 밑에 실행하려는 컨테이너 들을 정의
services: 
  # 서비스 명
  mongodb:
    # 사용할 이미지
    image: mongo
    # 컨테이너 실행 시 재시작
    restart: always
    # 컨테이너 이름 설정
    container_name: mymongo
    # 접근 포트 설정 (컨테이너 외부:컨테이너 내부)
    ports:
      - "27017:27017"
    # -e 옵션
    environment: 
      # MongoDB 계정 및 패스워드 설정 옵션
      MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: yourid
      MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: yourpassword
    volumes:
      # -v 옵션 (다렉토리 마운트 설정)
      - ./mongodb/data/db:/data/db

 

도커를 통해 mongoDB에 접속하기
docker exec -it [컨테이너이름] /bin/bash

mongoDB를 생성할 때 환경변수로 저장했던 계정을 아래와 같이 입력해주기

mongosh -u "yourid" -p "yourpassword"

아래와 같이 화면이 뜨면 

show dbs;

위 명령어를 통해서 설치된 DB목록을 볼 수 있다. 

 

 

참고 : 도커(Docker)로 MongoDB 서버 구축하기 - 정우일 블로그 (wooiljeong.github.io) 

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설치환경

윈도우 11 WLS2 Ubuntu 22.04
참고 블로그 : https://netmarble.engineering/docker-on-wsl2-without-docker-desktop/

1. 사전 작업

nvidia 설치 블로그 : https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker

  • 패키지 목록 업데이트 & 드라이버 설치

도커 설치

curl https://get.docker.com | sh \
  && sudo systemctl --now enable docker
  1. 패키지 저장소 및 GPG키 설정
  2. distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \ sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
  1. 패키지 설치
  2. sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
  3. NVIDIA Container Runtime을 인식하도록 Docker 데몬을 구성
  4. sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
  5. 기본 런타임을 설정한 후 Docker 데몬을 다시 시작하여 설치를 완료
  6. sudo systemctl restart docker
  7. 기본 CUDA 컨테이너를 실행하여 작업 설정을 테스트
sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi
  1. 아래와 같이 콘솔 출력이 표시됨 - 끝

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

2. TabbyML 설치

docker run  
\--gpus all  
\-it  
\-v "/$(pwd)/data:/data"  
\-v "/$(pwd)/data/hf\_cache:/home/app/.cache/huggingface"  
\-p 5000:5000  
\-e MODEL\_NAME=TabbyML/J-350M  
\-e MODEL\_BACKEND=triton --name=tabby tabbyml/tabby

오류메세지

2023-05-02 10:00:00,660 DEBG 'triton' stderr output:  
I0502 10:00:00.659909 647 pinned\_memory\_manager.cc:240\] Pinned memory pool is created at '0x2034e0000' with size 268435456  
I0502 10:00:00.660035 647 cuda\_memory\_manager.cc:105\] CUDA memory pool is created on device 0 with size 67108864

2023-05-02 10:00:01,662 INFO success: triton entered RUNNING state, process has stayed up for > than 1 seconds (startsecs)  
^Z^C  
2023-05-02 10:00:04,886 DEBG 'triton' stderr output:  
I0502 10:00:04.886509 647 model\_lifecycle.cc:459\] loading: fastertransformer:1

2023-05-02 10:00:05,002 DEBG 'triton' stderr output:  
I0502 10:00:05.002126 647 libfastertransformer.cc:1828\] TRITONBACKEND\_Initialize: fastertransformer  
I0502 10:00:05.002167 647 libfastertransformer.cc:1838\] Triton TRITONBACKEND API version: 1.10  
I0502 10:00:05.002171 647 libfastertransformer.cc:1844\] 'fastertransformer' TRITONBACKEND API version: 1.10  
I0502 10:00:05.002203 647 libfastertransformer.cc:1876\] TRITONBACKEND\_ModelInitialize: fastertransformer (version 1)

2023-05-02 10:00:05,004 DEBG 'triton' stderr output:  
I0502 10:00:05.002877 647 libfastertransformer.cc:372\] Instance group type: KIND\_CPU count: 1  
I0502 10:00:05.002903 647 libfastertransformer.cc:402\] Sequence Batching: disabled  
I0502 10:00:05.002906 647 libfastertransformer.cc:412\] Dynamic Batching: disabled

2023-05-02 10:00:05,019 DEBG 'triton' stderr output:  
I0502 10:00:05.019084 647 libfastertransformer.cc:438\] Before Loading Weights:

2023-05-02 10:00:05,254 DEBG 'triton' stderr output:  
terminate called after throwing an instance of 'std::runtime\_error'  
what(): \[FT\]\[ERROR\] CUDA runtime error: the provided PTX was compiled with an unsupported toolchain. /workspace/build/fastertransformer\_backend/build/\_deps/repo-ft-src/src/fastertransformer/utils/cuda\_utils.h:274  
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1. node.js와 npm 설치가 먼저 선행되어야 함.

먼저, 저장소를 업데이트합니다.

sudo apt update

그 다음, Node.js를 설치합니다.

sudo apt install nodejs -y

 

이제, npm을 설치합니다.

sudo apt install npm -y

 

Node.js와 npm이 정상적으로 설치되었는지 확인합니다.

node --version
npm --version

Node Version Manager(nvm)를 사용하는 방법:
nvm을 사용하면 다양한 버전의 Node.js를 쉽게 설치하고 관리할 수 있습니다.

먼저 nvm을 설치하기 위한 스크립트를 다운로드하고 실행합니다.

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.38.0/install.sh | bash

nvm을 설치한 후에, 새 터미널 창을 열거나 기존 터미널 창의 환경을 다시 로드합니다.

source ~/.bashrc

nvm을 사용하여 원하는 버전의 Node.js를 설치합니다. 예를 들어, 최신 LTS 버전을 설치하려면 다음 명령어를 사용합니다.

nvm install --lts

 

Node.js와 함께 설치된 npm이 있는지 확인합니다.

node --version
npm --version

이 중에서 가장 적합한 방법을 선택하여 Node.js와 npm을 설치하고 사용할 수 있습니다.

2. cmake가 설치 안되있다면 설치

sudo apt-get install cmake -y

cmake가 설치되었는지 확인하세요. 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다:

cmake --version

설치가 성공적으로 완료되었다면, cmake 버전이 출력됩니다.

3. Boost 라이브러리 설치

우분투에서 Boost 라이브러리를 설치하려면, 아래와 같은 명령어를 터미널에서 실행하세요:

sudo apt-get update 
sudo apt-get install libboost-all-dev -y

4. 파이썬 perspective 라이브러리 설치

pip install perspective-python

5. 주피터랩에서 perspective 확장 설치

먼저 Extension 기능 Enable한 후 아래와 같이 검색하거나 명려어 입력으로 설치 

jupyter labextension install @finos/perspective-jupyterlab

 

Perspective 공식 홈페이지

https://perspective.finos.org/docs/python/

 

[참고] 오류 내용 

 

- 오류내용 : cmake가 필요하다는 내용

jovyan@aaa:~$ pip install perspective-python
Collecting perspective-python
  Downloading perspective-python-2.0.1.tar.gz (7.0 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 7.0/7.0 MB 10.8 MB/s eta 0:00:00
  Installing build dependencies ... done
  Getting requirements to build wheel ... error
  error: subprocess-exited-with-error

  × Getting requirements to build wheel did not run successfully.
  │ exit code: 1
  ╰─> [15 lines of output]
      Traceback (most recent call last):
        File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 353, in <module>
          main()
        File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 335, in main
          json_out['return_val'] = hook(**hook_input['kwargs'])
        File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 118, in get_requires_for_build_wheel
          return hook(config_settings)
        File "/tmp/pip-build-env-uj6b3_f8/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 341, in get_requires_for_build_wheel
          return self._get_build_requires(config_settings, requirements=['wheel'])
        File "/tmp/pip-build-env-uj6b3_f8/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 323, in _get_build_requires
          self.run_setup()
        File "/tmp/pip-build-env-uj6b3_f8/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 338, in run_setup
          exec(code, locals())
        File "<string>", line 45, in <module>
      Exception: Requires cmake
      [end of output]

  note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
error: subprocess-exited-with-error

× Getting requirements to build wheel did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> See above for output.

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.

 

 

- 오류내용 : Boost 라이브러리가 필요하다는 내용 

CMake Error at /opt/homebrew/Cellar/cmake/3.26.3/share/cmake/Modules/FindPackageHandleStandardArgs.cmake:230 (message):
        Could NOT find Boost (missing: Boost_INCLUDE_DIR)
      Call Stack (most recent call first):
        /opt/homebrew/Cellar/cmake/3.26.3/share/cmake/Modules/FindPackageHandleStandardArgs.cmake:600 (_FPHSA_FAILURE_MESSAGE)
        /opt/homebrew/Cellar/cmake/3.26.3/share/cmake/Modules/FindBoost.cmake:2377 (find_package_handle_standard_args)
        CMakeLists.txt:276 (find_package)


      -- Configuring incomplete, errors occurred!
      Traceback (most recent call last):
        File "/Users/shinaelee/Compose/myvenv/myenv/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pep517/in_process/_in_process.py", line 351, in <module>
          main()
        File "/Users/shinaelee/Compose/myvenv/myenv/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pep517/in_process/_in_process.py", line 333, in main
          json_out['return_val'] = hook(**hook_input['kwargs'])
        File "/Users/shinaelee/Compose/myvenv/myenv/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/pep517/in_process/_in_process.py", line 249, in build_wheel
          return _build_backend().build_wheel(wheel_directory, config_settings,
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/jupyter_packaging/build_api.py", line 23, in build_wheel
          val = orig_build_wheel(
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 416, in build_wheel
          return self._build_with_temp_dir(['bdist_wheel'], '.whl',
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 401, in _build_with_temp_dir
          self.run_setup()
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 338, in run_setup
          exec(code, locals())
        File "<string>", line 291, in <module>
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/__init__.py", line 107, in setup
          return distutils.core.setup(**attrs)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/core.py", line 185, in setup
          return run_commands(dist)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/core.py", line 201, in run_commands
          dist.run_commands()
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 969, in run_commands
          self.run_command(cmd)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/dist.py", line 1244, in run_command
          super().run_command(command)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 988, in run_command
          cmd_obj.run()
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/wheel/bdist_wheel.py", line 343, in run
          self.run_command("build")
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/cmd.py", line 318, in run_command
          self.distribution.run_command(command)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/dist.py", line 1244, in run_command
          super().run_command(command)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 988, in run_command
          cmd_obj.run()
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/command/build.py", line 131, in run
          self.run_command(cmd_name)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/cmd.py", line 318, in run_command
          self.distribution.run_command(command)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/dist.py", line 1244, in run_command
          super().run_command(command)
        File "/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-build-env-epqyex5v/overlay/lib/python3.10/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 988, in run_command
          cmd_obj.run()
        File "<string>", line 112, in run
        File "<string>", line 127, in run_cmake
        File "<string>", line 211, in build_extension_cmake
        File "/Users/shinaelee/anaconda3/lib/python3.10/subprocess.py", line 369, in check_call
          raise CalledProcessError(retcode, cmd)
      subprocess.CalledProcessError: Command '['/opt/homebrew/bin/cmake', '/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-install-671q9r0d/perspective-python_6132b12cc2814811b529c5e382b1b57b/dist', '-DCMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY=/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-install-671q9r0d/perspective-python_6132b12cc2814811b529c5e382b1b57b/build/lib.macosx-10.9-x86_64-cpython-310/perspective/table', '-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release', '-DPSP_CPP_BUILD=1', '-DPSP_WASM_BUILD=0', '-DPSP_PYTHON_BUILD=1', '-DPSP_PYTHON_VERSION=3.10', '-DPython_ADDITIONAL_VERSIONS=3.10', '-DPython_FIND_VERSION=3.10', '-DPython_EXECUTABLE=/Users/shinaelee/Compose/myvenv/myenv/bin/python', '-DPYTHON_LIBRARY=/Users/shinaelee/anaconda3/lib', '-DPYTHON_INCLUDE_DIR=/Users/shinaelee/anaconda3/include/python3.10', '-DPython_ROOT_DIR=/Users/shinaelee/Compose/myvenv/myenv', '-DPython_ROOT=/Users/shinaelee/Compose/myvenv/myenv', '-DPSP_CMAKE_MODULE_PATH=/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-install-671q9r0d/perspective-python_6132b12cc2814811b529c5e382b1b57b/dist/cmake', '-DPSP_CPP_SRC=/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-install-671q9r0d/perspective-python_6132b12cc2814811b529c5e382b1b57b/dist', '-DPSP_PYTHON_SRC=/private/var/folders/jp/j992by256v53v2qry6q5zd080000gn/T/pip-install-671q9r0d/perspective-python_6132b12cc2814811b529c5e382b1b57b/dist/../perspective', '-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release']' returned non-zero exit status 1.
      [end of output]

  note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
  ERROR: Failed building wheel for perspective-python
Failed to build perspective-python
ERROR: Could not build wheels for perspective-python, which is required to install pyproject.toml-based projects

 

 

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- EX선불카드 대상 아님 /  SM하이플러스 카드 대상

 

- 충전을 하기 전에 먼저 리더기에 카드를 꽃아두고, 리더기는 컴퓨터 USB에 연결된 상태이어야 한다. 
- 아래와 같이 카드 리더기를 구비해둬야 한다.  

- 구매 링크 :  https://link.coupang.com/a/L8sJY ("이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.")

 

사이트 주소 : http://www.hipluscard.co.kr/ 

로그인을 먼저 한다. (계정이 없다면 회원가입부터 진행)

 

로그인되었다면 My 카드 --> 충전하기 클릭한다.

 

충전하기 메뉴로 이동하면 아래 화면과 같이 nos_setup.exe파일이 다운받아진다. 실행한다. 

빨간 네모 속과 같이 파일(nos_setup)이 다운로드 된다. 실행해준다.
nos_setup 설치를 진행한다.

 

실행이 정상적으로 되었다면 위 이미지와 같은 창이 뜬다.

 

뒤로가기를 1-2회 누르면 본 화면이 다시 뜬다. 카드리더기 단말기가 필요하다는 것 잊이 말자.

 

신용카드 충전 화면에서 또 다시 설치하기 화면이 뜬다. 이 프로그램은 충전 프로그램이다. 설치상태가 '미설치' 라고 뜬다면 설치하기를 눌러주자.
이와 같이 두 번째 파일이 다운로드 된다. 실행해준다.

 

설치가 완료되면 '새로고침'을 누른다.

1) 상태가 '설치'로 바뀌어 있다면 설치가 정상적으로 된 것이다.
2) 프로그램 실행을 눌러 충전 프로그램을 실행한다. 

3) 위와 같이 ***를 열려고 합니다는 창이 뜨면 열기를 실행 (열려고 하는 사이트 주소가 hipluscard.co.kr인지는 한번 확인해주자) 

 

뒤로가기를 누르거나, 사이트 메인으로 다시 돌아와서 --> MY카드 --> 충전하기 --> 신용카드 충전으로 돌아오면
화면 하단에 '카드정보 조회'라고 뜬다. 
이 때 반드시 카드리더기에 카드가 꽃혀있고, 카드는 PC에 연결된 상태여야 한다. 

카드정보조회 버튼을 누르면, 카드번호 16자리와 잔액이 위 화면과 같이 조회된다. 

 

화면 하단에 얼마를 충전할지 선택하자. 
결제금액을 입력하면 원하는 만큼의 금액을 충전할 수도 있다. 

 

<하이패스 카드 충전시 안내사항(위 이미지 내용 복붙)>

충전안내

윈도우 XP는 신용카드 충전을 지원하지 않습니다.
홈페이지 ID, 전자카드 ID가 일치하여야 충전이 됩니다.
카드리더기 설치 및 연결 오류에 관한 자세한 사항은 소지하신 카드리더기 제조사에 문의하시기 바랍니다.
충전 오류시 카드결제 여부를 꼭 확인하시기 바랍니다.
충전 오류시 미완료 충전내역을 꼭 확인하시기 바랍니다.
미완료 충전 내역 조회 안될 시 반드시 콜센터로 문의하시기 바랍니다.
충전 관련 문의처 : 02-2658-8179

신용카드 충전안내
1.  신용카드 충전은 충전당일에만 취소가 가능합니다.
2.  충전후 하이패스카드를 사용하신 경우에는 충전취소가 불가능합니다.
3.  시스템에 저장된 잔액이 소지하고 계신 카드잔액과 차이가 날 수 있습니다.

 

결제 페이지는 생략....

 
고생하셨습니다. 

 

 

 

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