[졸프 서버] 시작 전 서버 구상도!

서버 흐름도

내가 그림 -.-

전체 데이터 흐름 요약

1. 프론트엔드: 사용자가 회원가입 또는 로그인 후 이미지를 업로드.
2. 백엔드: 이미지를 받아서 Colab 서버로 전송.
3. Colab 서버: 이미지를 처리하여 obj 파일을 생성하고 경로를 반환.
4. 백엔드: obj 파일 경로를 체형 측정 서버로 전송.
5. 체형 측정 파이썬 서버: obj 파일을 분석하여 결과를 JSON 형식으로 반환.
6. 백엔드: 결과를 받아서 프론트엔드로 전달.

코랩 코드 → 주피터 노트북 → EC2

🔗 코랩 코드 Google Colab

1. 코랩에 있는 코드를 주피터 노트북으로 옮겨온다.
   • .ipynb 형식으로 다운받는다.
2. ec2 인스턴스를 만든다.
   • AMI 선택: 적절한 Amazon Machine Image(AMI)를 선택.일반적으로 Deep Learning AMI 또는 Ubuntu AMI를 사용.
   • 인스턴스 유형 선택: 필요한 CPU 및 GPU 자원을 제공하는 인스턴스 유형을 선택. GPU가 필요하다면 GPU 인스턴스 유형을 선택.
   • 인스턴스 세부 정보 구성: 필요한 경우 인스턴스 설정을 추가로 구성
   • 보안 그룹 설정: SSH 접속을 허용하는 보안 그룹을 구성
   • 키페어 설정: SSH 접속을 위한 키페어를 선택하거나 생성
3. ec2 에 접속한다.
   • 인스턴스 접속 (키페어 사용)
   • ssh -i /path/to/your-key.pem ec2-user@your-ec2-public-dns
4. ec2에 주피터를 설치한다.
   • https://velog.io/@happyyeon/AWS-EC2-생성-및-접속-그리고-쥬피터-노트북-연결까지-
   • sudo yum install python3-pip pip install jupyter
5. 이후에 주피터 노트북에 접속한 후 다운 받아놨던 .ipynb 파일을 열고, 코드를 실행한다.