AI 데이터센터 인프라 엔지니어 양성과정

AI클러스터 구현을 위한 리눅스 기술의 기본 및 자동화 활용

• 서버 하드웨어 종류 파악 및 리눅스 OS 설치·파일시스템 관리
• 사용자 및 그룹 권한 관리
• 리눅스를 활용한 기본 서버 인프라 구축(Web, NFS, DB, DNS)
• 리눅스 기반 서버 성능 분석과 운영 관리 기술
• 리눅스 기반의 서버 자동화 기술(Bash 스크립팅, Ansible)

안정적인 데이터 저장과 복구를 위한 스토리지 구현 기술의 첫걸음

• 블록, 오브젝트, 파일 스토리지의 개념 이해 및 서버 구축 실무
• 스토리지 클러스터 맵 관리, 튜닝 및 장애 처리 프로세스 숙달
• 안정적인 데이터 보관 및 관리를 위한 분산 스토리지 구성(Ceph, GlusterFS)
• Amazon S3, MinIO, Ceph RGW 기반의 오브젝트 스토리지 사용하기

클라우드 네이티브 기반의 개발환경 구현과 자원관리

• SDDC(소프트웨어 정의 데이터센터) 및 서버·NW·스토리지 가상화 이해
• 도커(Docker) 컨테이너 기술 및 쿠버네티스(K8s) 오케스트레이션 실습
• 프로메테우스, 그라파나, Kepler 등을 활용한 자원사용 및 에너지 모니터링·시각화
• 퍼블릭 클라우드 연동을 통한 하이브리드 인프라 활용 능력 배양

물리 GPU를 클라우드 네이티브 환경에서 사용하기 위한 노력

• GPU 서버 구축과 GPU 간 통신을 위한 NVLink, RDMA, NCCL, RoCE, InfiniBand의 차이점 이해
• GPU 드라이버 설정 및 AI데이터센터를 위한 가상화 기술 이해(MIG, vGPU, Time Slicing)
• Kubernetes GPU Sharing을 이용한 GPU 공유 실습
• 퍼블릭 클라우드에서의 GPU 가상화 및 쿠버네티스 기반 오케스트레이션

AI 데이터센터의 중요 데이터와 모델의 보안성을 극대화하는 방안

• 물리, 네트워크, 리눅스 서버 보안 구현(방화벽, IDS/IPS, 계정, OS 취약점 관리)
• 쿠버네티스 환경에서의 인증, 권한, 네트워크 정책 관리와 Pod 보안 구성
• Service Mesh 보안 구성 및 mTLS, Authorization, Encryption
• 패스워드 관리를 위한 Vault와 데이터 보안 구성, GPU/모델/데이터셋 보안 체계

데이터센터 시설 운영 관리의 시작 및 그린 IDC 트렌드

• 전력 공급(UPS, 배전반) 및 냉방(항온항습, CFD 공기질 관리) 시스템 이해
• 그린 데이터센터 트렌드 및 에너지 효율화 기술(PUE 개선 등) 학습
• 화재 감지 및 가스 소화 설비 등 IDC 안전 방재 기준(KFS 1280) 습득
• 시설 제어 시스템 관리 및 통합 인프라 진단 노하우 습득

데이터센터를 설계하고 구축하기 위해 필요한 실무 이론 수립

• 데이터센터 인프라 설계 가이드라인 분석
• 에너지 효율, 환경, 보안 등 지속 가능한 운영(Sustainability) 기준 수립
• 데이터센터 설계·건설·운영 전반의 전략 인프라 구축 프로세스 학습
• kt cloud의 DBO(Design-Build-Operate) 전문 서비스 모델 연구

kt cloud 데이터센터를 기반으로 이해하는 클라우드 운영 관리 방안

• 데이터센터 설계와 운영 관리 전략 이해
• kt cloud의 클라우드 서비스 모델(IaaS, PaaS, SaaS) 분석
• 데이터 보안 및 규정 준수(Compliance) 관리 전략 학습
• 클라우드 운영 자동화와 비용 최적화(FinOps) 방안 구축