AI활용 클라우드 시스템 아키텍트 과정

구분

단계

모듈명

주요학습 내용

시간

정규교과

1단계

IT 인프라 및 네트워크

 Linux OS 구조 이해

 주요 명령어 실습 (파일/프로세스/네트워크 관리)

 사용자 및 권한 관리 (chmod, chown, sudo 정책)

 패키지 관리 및 서비스 운영 (yum/apt, systemctl)

 Shell Script 작성 및 자동화 기초 (cron 활용)

 네트워크 구조 이해

- OSI 7계층 및 TCP/IP 모델 비교

- HTTP/HTTPS, DNS, DHCP 동작 원리

 IP 설계 실습

- IPv4 구조 및 Subnetting 계산

- Gateway, NAT, Port 개념 이해

 네트워크 트래픽 분석

60시간

2단계

NHN Cloud

인프라 구축 기초

 클라우드 컴퓨팅 아키텍처 이해

- IaaS / PaaS / SaaS 구조 및 활용 사례

 NHN Cloud 콘솔 및 계정 체계

- 프로젝트 / IAM / 권한 정책 설계

 Compute Instance 실습

- Linux 서버 생성, 접속, 초기 설정

- 보안 설정 (SSH Key, Firewall)

 네트워크 구성

- VPC / Subnet 설계 및 분리

- Public/Private 네트워크 구성

- Security Group 정책 설계

 스토리지 구성

- Block Storage 마운트 및 확장

- Object Storage 업로드 및 권한 설정

140시간

3단계

인프라 구축 심화

 Managed DB

- MySQL / PostgreSQL 인스턴스 생성

- 백업 및 장애 복구 구성

- DB 성능 모니터링

 Object Storage + CDN

- 정적 파일 호스팅

- CDN 캐싱 정책 설계

- 퍼블릭/프라이빗 접근 제어

 네트워크 트래픽 제어

- Load Balancer 구성

- Auto Scaling 정책 설정

- 트래픽 분산 테스트

 보안 구성

- WAF 정책 설정 및 공격 대응

- SSL 인증서 적용 및 HTTPS 구성

 모니터링

- Cloud Monitoring 설정

- 로그 수집 및 Alert 구성

180시간

4단계

DevOps & 컨테이너 실무

 Docker

- Dockerfile 작성 및 이미지 빌드

- 컨테이너 실행 및 네트워크 구성

- Docker Compose 활용

 Kubernetes (NHN Cloud NKS)

- 클러스터 구성 및 Node 관리

- Pod / Deployment / Service 구조 이해

- Ingress 및 Service Routing

 Helm

- Helm Chart 작성 및 배포 자동화

- 애플리케이션 버전 관리

 CI/CD 구축

- Jenkins / GitLab CI 파이프라인 구성

- Build → Test → Deploy 자동화

- Git 기반 협업 전략

 IaC (Terraform)

- 인프라 코드화

- 리소스 자동 생성 및 관리

- 환경별 배포 전략

200시간

5단계

AI + 클라우드 융합

 NHN Cloud AI 서비스 활용

- OCR / Speech / Vision API 실습

- API 호출 및 결과 처리

 외부 AI 연동

- OpenAI API 연동 구조 이해

- API Gateway 기반 서비스 구성

 AI 인프라 설계

- GPU Instance 활용 구조

- 데이터 저장소 (Object Storage, DB) 설계

- 대용량 데이터 처리 구조

 비용 및 성능 최적화

- 리소스 사용량 분석

- Auto Scaling 기반 비용 절감 전략

 프롬프트 엔지니어링

- Prompt 설계 전략

- Few-shot / Chain-of-Thought 적용

- 결과 품질 개선 및 테스트

140시간

실무 프로젝트

6단계

클라우드 인프라 구축 프로젝트

 요구사항 기반 서비스 아키텍처 설계

 VPC / 서버 / DB / LB 구성

 CI/CD 기반 자동 배포 환경 구축

 장애 대응 및 모니터링 적용

200시간

AI 융합 서비스 운용 프로젝트

 AI API 기반 서비스 기획

 클라우드 인프라 + AI 서비스 통합 구성

 서비스 배포 및 성능 테스트

 비용 최적화 및 운영 전략 수립

100시간