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1. 클라우드 서비스의 개념 클라우드 서비스는 인터넷을 통해 제공되는 IT 리소스와 서비스를 말합니다. 이는 사용자가 자신의 컴퓨터나 서버에 직접 소프트웨어를 설치하거나 데이터를 저장하지 않고도 필요한 서비스를 이용할 수 있게 해줍니다. 클라우드 서비스의 핵심 개념은 '온디맨드’입니다. 즉, 사용자는 필요한 만큼의 리소스를 필요한 시점에 바로 사용할 수 있습니다. 이는 기업들이 IT 리소스를 미리 구매하거나 유지 관리하는 비용을 크게 줄일 수 있게 해줍니다. 클라우드 컴퓨팅의 유형은 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 클라우드, 멀티클라우드 4가지로 나누어지고, 클라우드 컴퓨팅 서비스는 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS( Platform as a Serv..

NVIDIA(엔비디아)는 세계적으로 유명한 반도체 기업입니다. 주로 그래픽 처리 장치(GPU)를 개발하는 회사였는데 , 클라우드 데이터 센터의 성장과 AI시장 확대가 GPU(A100, H100) 시장에서 획기적인 성장의 계기가 되었습니다. 1. NVIDIA GPU의 강점 1) GPU시장 독점적 지위확보 : NVIDIA는 그래픽 처리 장치(GPU) 분야에서 세계적으로 주도적인 위치를 차지하고 있습니다. 2) 클라우드 데이터 센터의 GPU 수요 지속적 증가 : 데이터 센터에서의 GPU 수요가 지속적으로 증가하고 있으며, NVIDIA는 이 분야에서 강력한 성과를 내고 있습니다. 3) GPU 제품혁신 주도 : NVIDIA는 최첨단 인공지능 기술을 지원하는 핵심 칩( H100)과 CPU와 GPU간의 고속연결기술(..

AI 증강 개발(AI-Augmented Development)은 소프트웨어 개발자가 프로그램의 설계, 코딩, 테스트할 때 생성형 AI 기술과 머신러닝 기술을 활용하는 것을 의미합니다. AI의 지원을 받는 프로그램의 개발은 개발자의 생산성을 향상시키고, 개발팀이 비즈니스 운영에 필요한 소프트웨어 수요 증가를 충족하도록 합니다. 현재 AI의 프로그램 코딩 능력은 일반 개발자를 대체할 수준입니다. 향후 소프트웨어 개발자 미래는 인공지능 개발자와 같은 전문개발자만 더 주목을 받을 것이라 예상이 됩니다. 1. AI 증강 개발의 주요특징 1) 생성형 AI와 머신러닝 활용 : AI 증강 개발은 생성형 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 개발 프로세스를 자동화하고 최적화합니다. 이는 코드 작성, 버그 수정, 기능 테스트 ..

지속적인 위협 노출 관리(Continuous Threat Exposure Management)는 중요 자산에 대한 위험을 식별, 측정 및 우선순위를 지정하고 유효성 검증 및 인력동원을 하는 프로세스로 가트너에서 만든 개념입니다. CTEM은 사이버 공격에 가장 취약한 중요 자산을 식별하고. 이러한 자산이 공격받을 수 있는 가능성을 평가합니다. 또한 방화벽, 침입 탐지 시스템, 보안 정책 및 기타 대응책과 같은 제어 기능을 구현하여 위험 완화를 수행합니다. 1. CTEM 5단계 관리방안 1단계 : 범위 지정(Scoping) 조직 내의 공격받을 수 있는 영역을 명확하게 정의하고, 관련 정보를 수집 및 문제 해결을 위한 계획을 개발하는 것이 포함됩니다. 범위 설정은 높은 수준의 전략 계획부터 세부적인 엔지니어링..

23년 가장 클라우드 관련 널리 사용되는 주제가 클라우드 네이티브 입니다. 그리고 22년에서 23년 사이에 175% 성장했습니다. 클라우드 네이티브는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 애플리케이션을 구축, 배포 및 관리할 때의 소프트웨어 접근 방식을 의미합니다 1. 클라우드 네이티브의 특징 1) 코드가 컨테이너로 패키지화됩니다. 컨테이너는 클라우드 네이티브 애플리케이션에서 가장 작은 컴퓨팅 유닛입니다. 2) 마이크로서비스 집합으로 설계됩니다. 마이크로서비스는 전체적으로 하나의 완전한 클라우드 네이티브 소프트웨어로 작동하는 소규모의 독립적인 소프트웨어 구성 요소입니다. 3) 긴밀하게 통합된 민첩한 방식으로 개발자와 IT 운영 팀이 협력합니다. 클라우드 네이티브 개발은 DevOps 및 지속적 배포(CD)과 같은 애자..

기업과 기관에서는 정보보호문제로 회사용 서비스를 위해 OPEN AI의 챗GPT와 구글의 Gemini를 사용을 할 수 없습니다. 따라서 온프레미스로 내부에 생성형AI를 구축해서 챗봇 등 인공지능 서비스를 사용해야 합니다. 따라서 소형 생성형 인공지능 모델인 sLLM은 기업이나 기관이 선택할 수 있는 대안입니다. 1. sLLM 소개 1) sLLM 이란 ? sLLM은 소형 언어 모델(Smaller Large Language Model)의 약자로, 대형 언어 모델에 비해 매개변수의 수가 수십억 내지 수백억대로 비교적 크기가 작은 언어 모델을 말합니다. sLLM은 매개변수(Parameter)의 수를 대폭 줄인 맞춤형 LLM으로, 비용 절감과 함께 미세조정(Fine-tuning)을 통해 특정 분야에서의 정확도를 높..