기출문제

I. 짧은 개발 주기, 순차적개발모델 RAD 개요

1. RAD (Rapid Application Development)의 정의
   - 2~3개월의 짧은 개발주기 동안 소프트웨어를 개발하기 위한 순차적인 프로세스 모델로 빠른 개발을 위해 개발 툴을 적극적으로 사용
2. RAD 의 특징

• CASE(Computer Aided SW Engineering) : SW 개발 관련 작업을 자동화, 보조하는 도구

II. RAD의 개념도(구성도) 및 구성요소

1. RAD의 개념도 (JAD와 Cutover 사이에 Construction Phase)

나. RAD의 구성요소

• 사용자와 함께 요구사항 분석, 프로토 타입 개발

III. RAD와 전통 생명주기와의 비교

[RAD 참고 개념도 추가]

문제

I. 진화형 모델(Evolutional Model) 생명주기 및 특징

II. 구성요소

III. 증분형 모델과 진화형 모델의 비교

수직적 마이크로 프로그래밍

상점에서 쇼핑을 한다고 생각해보자, 상점의 한코너에서 다른코너로 이동하면서 물건을 하나씩 카트에 담는다.

각 물건을 찾는 지시는  '명령어'에 해당하고, 상점을 돌아다니는 행위를 '마이크로프로그래밍'에 비유 할 수 있다.

이경우, 각단계가 순차적으로 이루어지고, 한번에 하나의 작업만 수행한다. 이런 방식은 구현이 간단하고 이해하기 쉽지만, 전체적인 쇼핑시간이 길어질 수 있다.


수평적 마이크로 프로그래밍

- 동일하게 상점에서 쇼핑을 하는 상황이나, 이번에는 친구를 여러명 대동해서 쇼핑을 진행한다.

친구들에게 쇼핑리스트를 미리 정한뒤에 각 물건을 할당해서 상점에서 물건을 찾게한다. 이렇게 되면 동시에 작업을 할 수 있어 훨씬 빠르게 쇼핑을 마칠수 있다.

하지만 친구들을 관리해야하고, 조금더 복잡하게 처리가 필요하다는걸 알수 있다.

결국 수직적 프로그래밍은 단순화를 통해서 명령어들을 추가할때 더 쉽지만, 느리다는 특성이 있고,

수평적 프로그래밍은 동시성을 증대시키지만, 명령어를 추가(친구들에게 지시할때 복합적인추가)가 필요하고 친구들이 상점을 찾는동안의 메커니즘을 보면 빠르지만 뭔가 추가시에 불리한 점을 확인 할  수있다.

출문제

I. 증분형 모델(Incremental Model) 생명주기 및 특징

II. 증분형 모델과 진화형 모델의 비교

기출문제

I. RAD 기반제공, 반복적 개발 모델(Iteration Model)의 개요.

가. 정의

- 사용자의 요구사항이나 개발범위를 분해하여 점증적으로 반복 개발하여 최종시스템으로 완성하는 개발 모델 

나. 반복적 개발 모델의 개념도

II. 증분형 모델(Incremental Model) 생명주기 및 특징

III. 진화형 모델(Evolutional Model) 생명주기 및 특징

IV. 증분형 모델과 진화형 모델의 비교

Pycharm 버전 : PyCharm 2023.3.3 (Community Edition)

1) 가상환경 만들기 설정(conda)

- Environment name은 사용할 가상환경 명, Python 버전은 되도록 최신을 선택.

- 생성후 생성한 가상환경을 선택한후 OK 클릭

2) django 패키지설치

명령어 : django-admin startproject config .

3) 수행환경 설정

Run > **Edit Configurations...**

1. + 버튼 클릭 후, Python을 선택하여 새로운 구성을 만듭니다.
2. Name 필드에 구성 이름을 지정합니다. 예: Django Server.
3. Script path에서 manage.py 파일을 찾아 선택합니다.
4. Parameters 필드에 runserver를 입력합니다. 필요에 따라 runserver 0.0.0.0:8000과 같이 호스트와 포트를 지정할 수도 있습니다.
5. Environment variables 필드에 필요한 환경변수를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, Django 설정 모듈을 지정할 때 사용합니다.
6. Python interpreter를 확인하고, 프로젝트에 맞는 인터프리터가 선택되었는지 확인합니다.
7. Working directory가 프로젝트 디렉토리로 설정되어 있는지 확인합니다.
8. 설정을 완료한 후, OK를 클릭하여 창을 닫습니다.

Django에서 정기 배치 구현하기

Django에서 정기 배치 작업을 구현하기 위해 Celery와 Django-celery-beat를 활용하는 방법입니다.

1단계: Celery와 Django-celery-beat 설치

필요한 패키지를 설치합니다.

pip install celery django-celery-beat

2단계: Celery 설정

Django 프로젝트의 settings.py에 Celery 설정을 추가합니다.

# settings.py

import os

# Celery 설정
CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'  # Redis를 브로커로 사용
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['json']
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Seoul'

# Django-celery-beat 설정
CELERY_BEAT_SCHEDULER = 'django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler'
    

3단계: Celery 앱 생성

Django 프로젝트 내에 Celery 앱을 초기화하는 코드를 추가합니다.

# __init__.py

from celery import Celery
from django.conf import settings

os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'your_project_name.settings')

app = Celery('your_project_name')
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)
    

4단계: 정기 배치 작업 생성

특정 작업을 정의하는 Python 함수를 작성하고, Celery의 @app.task 데코레이터를 사용하여 이를 태스크로 등록합니다.

# tasks.py

from celery import shared_task

@shared_task
def my_scheduled_job():
    # 할 일
    print("정기 배치 작업 실행")
    

5단계: 스케줄러 설정

Django-celery-beat를 사용하여 정기적으로 실행될 작업을 스케줄링합니다.

6단계: Celery 워커와 비트 실행

Celery 워커와 Celery Beat 스케줄러를 실행합니다.

# Celery 워커 실행
celery -A your_project_name worker --loglevel=info

# 별도의 터미널에서 Celery Beat 실행
celery -A your_project_name beat --loglevel=info
    

이제 설정한 간격에 따라 my_scheduled_job 태스크가 자동으로 실행됩니다.

기출문제

I. 위험 최소화를 위한 진화적 프로토타이핑, 나선형 모델의 개요

 가. 나선형 모델 (Spiral Model)의 정의

- 시스템 개발 중 생기는 위험을 최소화 하기 위해 나선을 돌면서 점진적으로 개발하는 모델

- 폭포수 모델의 체계적인 측면과 프로토타이핑 모델의 반복적인 특성을 결합하고 위험분석 추가

 나. 나선형 모델의 특징

II. 나선형 모델의 구성도 및 구성요소

1. 나선형 모델의 구성도

  - 계획 및 정의, 위험분석, 개발, 고객의 평가 단계를 반복하여 점진적으로 개발

    나. 나선형 모델의 구성요소

III. 나선형 모델과 폭포수 모델의 비교