같은 컨테이너에서 어플리케이션을 실행할 수도 있습니다.
각각 다른 컨테이너에서 어플리케이션을 실행한다면 Free 플랜에서도 여러 컨테이너를 실행할 수 있기 때문에 가능합니다만,
컨테이너 스펙이 더 높아야 한다면 어떤 종류의 어플리케이션을 실행하냐에 따라 다를 것 같습니다.
안녕하세요, 구름 고객경험팀 채(Che)입니다
GPU 컨테이너 생성은 주말, 주중 상관없이 동일하게 운영되며, 현재 GPU beta 버전으로 인해 서비스 이용에 불편함을 느끼셨다면 죄송하다는 말씀 드립니다.
5월 2일부로 성능 업그레이드 되는 GPU 컨테이너는 현재 발생되는 느린 생성 현상은 해결 될 예정입니다.
관련해서 자세한 안내는 GPU 도움말을 통해서 보실 수 있으며, 추가로 궁금한 점이 있다면 언제든지 채널톡을 통해 문의해 주시면 최대한 빠르게 답변드리겠습니다.
감사합니다.
최근 Google 에서 Cloud Function 에서 Node.js 8, 12, 14, 16 기반으로 만들어진 것들은 작동을 정지시킬 것이라고 합니다.
작업한 것들을 최대한 최신 버전으로 업데이트 후 출시하도록 안내하고 있습니다.
혹시나 Firebase 때문에 구름 IDE를 쓰신다면 차라리 Firebase CLI를 컴퓨터에 설치하고 작업하십시오.
이제는 더 이상 구버전 쓰면 안되는 지경까지 왔네요.
아래처럼 한번 해보실래요 ?
필요한 패키지 불러오기
library(dplyr)
library(ggplot2)
HardCRUT5 데이터와 NASA GISS 데이터를 CSV 파일에서 읽어오기
hadcrut5 <- read.csv("path/to/hadcrut5.csv")
nasa_giss <- read.csv("path/to/nasa_giss.csv")
데이터를 정제하고 연도별 평균을 계산
# 연도별 평균 계산
hadcrut5_avg <- hadcrut5 %>%
group_by(Year) %>%
summarise(Global_Mean_Temperature = mean(Temperature))
nasa_giss_avg <- nasa_giss %>%
group_by(Year) %>%
summarise(Global_Mean_Temperature = mean(Temperature))
데이터 결합
combined_data <- bind_rows(hadcrut5_avg, nasa_giss_avg)
시각화
ggplot(combined_data, aes(x = Year, y = Global_Mean_Temperature)) +
geom_line() +
labs(title = "Global Mean Temperature Over Time",
x = "Year",
y = "Global Mean Temperature (Celsius)")