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재직자 교육

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  1. 재직자 교육
  2. 운영과정

운영과정

2026년 클라우드컴퓨팅 전문인력 양성기관 지원사업
세부 교육과정 안내
집체교육
집체 008. 멀티 클라우드 서비스 기반 인프라 구축 및 Private AI 운영
  • 교육목표

    1. Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Naver Cloud Platform, OpenStack 기반 멀티 클라우드 환경의 핵심 서비스 구조를 이해하고 통합적으로 활용할 수 있다.
    2. 클라우드 서비스(컴퓨트, 네트워크, 스토리지, 데이터베이스, Kubernetes)의 특성을 이해하고 실제 환경에서 멀티 클라우드 인프라를 구축 및 운영할 수 있다.
    3. 멀티 클라우드 인프라를 기반으로 보안성이 확보된 Private AI(Ollama 등) 환경을 구축하고 최적화된 Private AI 서비스를 운영할 수 있다.

  • 교육시간 : 총 64시간

    이론 : 12시간
    실습 : 42시간
    프로젝트 : 10시간

커리큘럼
주요내용 세부내용

멀티 클라우드 개요 및
환경 구성

• 멀티 클라우드 아키텍처 개념
• CSP 서비스 비교 및 매핑

IAM 및 보안

• IAM 구조 및 정책 기반 접근 제어
• 사용자 및 권한 관리
• Private AI 보안을 위한 VPC 내부 접근 통제

컴퓨트 서비스

• EC2, VM, Compute Engine, Server, Nova 비교
• 인스턴스 생성 및 접근 실습

네트워크 서비스

• VPC / VNet / Subnet 구조
• 라우팅, NAT, IGW 구성
• CSP별 네트워크 비교

스토리지 서비스

• 워크플로우 기반 자동화 개념
• n8n 도구 활용 실습
• 간단한 자동화 시나리오 구성(예: 이벤트 발생 → 알림/작업 실행)

데이터베이스 서비스

    • 관리형 DB 서비스 비교

    • MySQL/MariaDB 구축 및 백업
    • Vector DB 개요 및 Private AI 연역 모델 연제 구조 이해

Kubernetes 서비스

    • EKS, AKS, GKE, NKS, Magnum 비교
    • 클러스터 생성 및 애플리케이션 배포

Private AI

    • Ollama 이해 및 구축
    • Open-WebUI 설치 및 활용
    • 멀티 클라우드 환경에서의 LLM 모델 서빙 및 API 연동

멀티 클라우드
 통합 운영

    • 서비스 간 연동 구조 설계
    • 장애 대응 및 트래픽 분산 전략
    • Private AI 인프라 모니터링 및 자원 최적화
프로젝트
구분 내용
주제

멀티 클라우드 기반 Private AI 서비스 인프라 및 웹 아키텍처 구축
목표

서로 다른 CSP 환경에서 서비스 구성 및 연동이 가능하며, 보안 클라우드 인프라 내에 Private AI(LLM) 환경을 결합하여 AI 웹 서비스 파이프라인을 구현할 수 있다.
교육일정
과정별 모집기간 운영기간
멀티 클라우드 서비스 기반 인프라 구축 및 Private AI 운영 10.06(화) ~ 11.27(금) 11.30(월) ~ 12.09(수), 총 8일

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