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대규모 AI 서비스를 위한 데이터센터 구축 기술
서론: AI 시대와 데이터센터의 중요성 대규모 AI 서비스는 방대한 데이터 처리, 고성능 연산, 실시간 응답을 필요로 하며, 이를 지원하는 데이터센터 인프라는 AI 서비스 성공의 핵심 요소입니다. AI 모델의 훈련과 추론에는 수십억 개의 파라미터와 방대한 데이터셋이 사용되며, 이를 처리하기 위해서는 고성능 컴퓨팅(HPC), 저지연 네트워크, 효율적인 스케일링, 그리고 **데이터센터 간 연결(DCI)**이 필요합니다. 이 글에서는 대규모 AI 서비스를…
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IT 거버넌스: 정의, 구성요소, 효과 측정 지표 및 방법론
1. 서론: IT 거버넌스란? **IT 거버넌스(IT Governance)**는 조직의 목표를 달성하기 위해 IT 자원을 전략적으로 관리하고 통제하는 체계적 프레임워크를 의미합니다. 이는 IT가 조직의 비즈니스 전략과 일치하도록 보장하고, IT의 가치 창출, 위험 관리, 성과 측정을 포함한 여러 요소를 포함합니다. 오늘날 **디지털 전환(Digital Transformation)**이 가속화되면서, IT 거버넌스는 비즈니스 성공의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 조직은 이를 통해 IT…
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Q-러닝(Q-Learning): 강화 학습의 핵심 알고리즘
1. Q-러닝이란? Q-러닝은 강화 학습(Reinforcement Learning)의 대표적인 알고리즘으로, **에이전트(Agent)**가 환경(Environment)과 상호작용하며 최적의 행동(Action)을 학습하는 기법입니다. Q-러닝은 모델 프리(Model-Free) 알고리즘으로, 환경의 **모델(전이 확률 및 보상 함수)**을 사전에 알 필요 없이 학습할 수 있습니다. 1.1 목표 Q-러닝의 목표는 **최적의 정책(Policy)**을 학습하는 것입니다. 2. Q-러닝의 작동 원리 Q-러닝은 Q함수를 기반으로 학습합니다. Q함수는 상태(State)와 행동(Action)의 조합에 대해 미래의 보상…
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공공부문 SaaS 이용 가이드라인: 클라우드 서비스 위험 관리, 보안대책, 서비스 수준 협약(SLA)
최근 국가기관, 지방자치단체 및 공공기관은 안전하고 효율적인 SaaS(Software as a Service) 활용을 위해 정부 차원에서 공공부문 SaaS 이용 가이드라인을 발표하였습니다. 이러한 가이드라인은 공공기관이 클라우드 서비스를 도입하거나 활용할 때 보안성, 신뢰성, 효율성을 확보하기 위한 주요 기준과 절차를 제공합니다. 이번 글에서는 공공부문 SaaS 이용 가이드라인에 포함된 클라우드 서비스 위험 관리 원칙 및 기준, 보안대책 수립 및 보안성…
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Prometheus + Grafana 기반 성능 모니터링 대시보드 구축 가이드 (Rocky Linux 기준)
서론: Prometheus + Grafana란? Prometheus와 Grafana는 오픈 소스 성능 모니터링 및 시각화 도구로, IT 인프라 및 애플리케이션 성능을 실시간으로 수집, 저장, 시각화, 경고 알림 등을 제공합니다. 목차 1. 프로젝트 개요 및 요구 사항 1.1 프로젝트 목표 이 가이드는 Rocky Linux 운영 체제에서 Prometheus + Grafana 기반 성능 모니터링 대시보드를 구축하여 다음과 같은 시스템 성능을 모니터링합니다.…