AI활용 클라우드 시스템 아키텍트 과정

현장기업 20 여개 이상 인력수요를 통한 설계수행

[정규교과]

• 1 단계 - IT 인프라 및 네트워크 (60 시간)
• 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 7 계층 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

• 2 단계 - NHN Cloud 인프라 구축 기초 (140 시간)
• 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

• 3 단계 - 인프라 구축 심화 (180 시간)
• 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

• 4 단계 - DevOps & 컨테이너 실무 (200 시간)
• 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

• 5 단계 - AI + 클라우드 융합 (140 시간)
• 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

[실무 프로젝트]

• 6 단계 - 클라우드 인프라 구축 프로젝트 (200 시간)
• 요구사항 기반 서비스 아키텍처 설계
• VPC / 서버 / DB / LB 구성
• CI/CD 기반 자동 배포 환경 구축
• 장애 대응 및 모니터링 적용

• AI 융합 서비스 운용 프로젝트 (100 시간)
• AI API 기반 서비스 기획
• 클라우드 인프라 + AI 서비스 통합 구성
• 서비스 배포 및 성능 테스트
• 비용 최적화 및 운영 전략 수립