AI 서비스 환경을 위한 멀티클라우드 운영·보안 실무

AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위해 필요한 클라우드 인프라의
공통 구조를 이해하고, AWS·Azure·GCP 등 주요 퍼블릭 클라우드 환경에서
컴퓨팅·스토리지·네트워크·권한관리·모니터링·보안을 실습하는 과정입니다.
특정 플랫폼의 기능 습득에만 머무르지 않고 기업의 클라우드 환경과 AI 서비스 운영 목적에 맞춰 공통 운영원칙을 적용할 수 있도록 구성합니다.

클라우드·AI 서비스 인프라 기초 · 4시간

• 클라우드 컴퓨팅과 AI 서비스 인프라 구조 이해
• IaaS·PaaS·SaaS 및 퍼블릭·프라이빗·하이브리드 환경 이해
• 주요 퍼블릭 클라우드의 공통 서비스 구조 비교
• AI 애플리케이션 운영에 필요한 컴퓨팅·스토리지·네트워크 요소
• 클라우드 비용 구조와 리소스 선택 기본원칙

AWS 기반 클라우드 인프라 운영 · 6시간

• 컴퓨팅 인스턴스 생성·운영
• 객체 스토리지 구성 및 활용
• 가상 네트워크와 기본 트래픽 구성
• 사용자·역할·권한 관리
• AI 서비스 배포를 위한 기본 인프라 구성
• 리소스 상태 및 운영지표 모니터링

Azure 기반 클라우드 인프라 운영 · 5시간

• 구독·리소스 그룹 및 컴퓨팅 자원 관리
• 스토리지와 가상 네트워크 구성
• 사용자·조직 계정 및 접근권한 관리
• AI 서비스 운영을 위한 기본 인프라 구성
• 리소스 상태·로그·운영지표 모니터링

GCP 기반 클라우드 인프라 운영 · 3시간

• 프로젝트 및 컴퓨팅 자원 구성
• 스토리지와 가상 네트워크 운영
• IAM·서비스 계정 및 권한 관리
• AI 서비스 실행환경의 기본 구성
• 리소스 및 서비스 모니터링

AI 서비스 클라우드 보안·운영관리 · 3시간

• 클라우드 공동책임 모델 이해
• 사용자·서비스 계정·권한 최소화 원칙
• 네트워크 접근제어 및 기본 보안정책
• 데이터·인증정보·Secrets 보호 기본원칙
• AI 서비스 로그·모니터링 및 이상상태 점검
• 비용·보안·운영 관점의 멀티클라우드 관리 체크포인트

• PC, 모니터
• Windows 10 이상, RAM 8GB 이상
• VS Code
• PuTTY 또는 원격접속 도구
• AWS 실습계정
• Azure 실습계정
• GCP 실습계정
• 자체 제작 교안

실습 도구·계정·자료와 접근 권한은 교육 전 확인합니다.

기준 편성 21시간 · 연중 상시

비대면 편성 가능 여부와 실습 환경은 사전 협의합니다.

교강사 편성 참고 요건

제공된 과정안의 교강사 프로필과 편성 참고 요건입니다. 실제 담당 강사 배정이 확정되었다는 의미는 아닙니다.

• 정보처리기사
• 산업체(정보기술개발분야) 경력 8년
• 직업훈련(정보기술개발분야) 강의 경력 5년