클라우드 기반 Docker 컨테이너로 경력에 적합한 엔지니어링 기술 구축

Anthony Patera는 MIT에서 학사, 석사, 박사 학위를 취득한 후 1982년부터 MIT에서 기계공학을 가르쳤습니다. 엔지니어들은 그동안 과학 컴퓨팅을 사용해왔지만 많은 핵심 과정에서는 거의 사용되지 않았습니다. 그 이유는 모든 컴퓨터에서 소프트웨어를 실행하는 데 어려움이 있는 것부터 충분한 연산 능력을 갖춘 시스템이 부족한 것까지 다양합니다. 그는 경력 중 여러 번 수업에서 더 많은 소프트웨어를 사용하려고 노력했습니다. "나는 포기했다"고 그는 말한다.

그는 최근 자신의 강좌 중 하나에서 우아한 솔루션을 구현했습니다. Patera의 박사후 연구원인 Kento Kaneko는 주요 계산을 수행하는 코드를 학생들이 클라우드에서 액세스할 수 있도록 쉽게 액세스할 수 있는 구성 요소로 패키징했습니다. Patera는 "이로 인해 문제 세트의 깊이가 바뀌고 상황을 더욱 적절하고 흥미롭게 만들 수 있는 범위가 달라집니다."라고 말합니다.

연구에서 강의실까지

실행 파일로 공유하는 것을 고려했지만 업데이트를 배포하는 것은 어려울 것입니다. 또한 각 수신자에게는 실행 파일을 실행하기 위한 관리 권한이 필요하며 보안 목적으로 IT 부서에서 차단하는 경우도 있습니다. MathWorks와 논의한 후 그들은 Docker^® 컨테이너 마이크로서비스라는 작업을 공유하기 위한 최적의 접근 방식을 찾았습니다.

컨테이너는 코드와 모든 종속성을 패키지화하는 독립적인 소프트웨어 단위이므로 애플리케이션은 모든 컴퓨팅 환경에서 동일하게 실행됩니다. Docker는 널리 사용되는 컨테이너 구현이자 소프트웨어 배포를 위한 사실상의 표준입니다. Docker 컨테이너는 운영 체제, 지원 라이브러리, 실행 런타임, PDE를 푸는 MATLAB^® 코드 및 MATLAB 코드를 호출하는 HTTP API 엔드포인트(마이크로서비스라고도 함)를 캡슐화합니다. 기존 MATLAB 코드는 MATLAB Compiler SDK™를 사용하여 Docker 컨테이너 마이크로서비스로 쉽게 전환될 수 있습니다. Docker 컨테이너 마이크로서비스의 클라이언트 사용자는 개체의 기하구조를 입력으로 제공하고 웹 앱 중개자를 통해 또는 마이크로서비스 API를 통해 직접 오류에 대한 솔루션과 추정치를 받을 수 있습니다.

MATLAB PDE 소프트웨어는 Patera와 Kaneko가 토론토 대학의 Masayuki Yano 교수와 공동으로 개발했습니다. Patera는 “이 과정이 학생들에게도 아주 좋다는 생각이 들었습니다.”라고 말합니다. 그와 Kaneko는 Patera의 중간 열 및 물질 전달 수업에서 동일한 Docker 마이크로서비스 접근 방식을 구현했습니다. 세 가지 문제 세트에서는 HTM(Heat Transfer Microservice)을 사용합니다.

문제 세트 중 하나는 열교를 다루고 있습니다. 학생들은 건물 내부가 왼쪽에 있고 외부가 오른쪽에 있는 벽 단면 다이어그램을 받습니다. 벽은 강철 스터드가 있는 일부 지역을 제외하고 대부분 단열되어 있습니다. 스터드는 건물 내부에서 외부로 열을 효과적으로 전달합니다. HTM은 학생들을 위해 뒤틀린 2차원 시트처럼 보이는 온도 플롯을 생성합니다. 학생들은 차트가 지정된 오류 범위 내에서 정확하다는 것을 Patera에게 확신시켜야 합니다.

클라우드에서

ChatGPT 등장