인프라18분 읽기
10장: 실전 프로젝트 — 컨테이너 보안 파이프라인 구축
빌드, 스캔, 서명, 배포, 런타임 모니터링까지 전체 컨테이너 보안 파이프라인을 GitHub Actions와 쿠버네티스 기반으로 통합 구축하는 실전 프로젝트입니다.
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인프라16분 읽기
9장: 공급망 공격 방어와 제로 트러스트
의존성 혼동, 타이포스쿼팅, CI 침투 등 공급망 공격 유형을 분석하고, SLSA 프레임워크와 어드미션 컨트롤러 기반의 제로 트러스트 방어 전략을 구축합니다.
인프라14분 읽기
8장: 시크릿 관리
쿠버네티스 Secrets의 한계를 이해하고, HashiCorp Vault, External Secrets Operator, Sealed Secrets로 안전한 시크릿 관리 체계를 구축합니다.
인프라14분 읽기
7장: 네트워크 정책과 서비스 메시
쿠버네티스 NetworkPolicy로 기본 거부 정책을 구현하고, Calico/Cilium 네트워크 정책과 Istio mTLS로 컨테이너 간 통신을 안전하게 제어합니다.
인프라14분 읽기
6장: 런타임 보안 — Falco와 위협 감지
Falco의 eBPF 기반 시스콜 모니터링으로 컨테이너 런타임 위협을 실시간 감지하고, 규칙 작성부터 알림 통합까지 런타임 보안 체계를 구축합니다.
인프라15분 읽기
5장: Sigstore와 Cosign — 이미지 서명
Sigstore 에코시스템(Cosign, Fulcio, Rekor)으로 컨테이너 이미지에 키리스 서명을 적용하고, SLSA 프레임워크 기반의 빌드 출처 증명을 구현합니다.
인프라14분 읽기
4장: SBOM 생성과 관리
SBOM(소프트웨어 자재 명세서)의 개념과 필요성, SPDX와 CycloneDX 형식을 비교하고, Syft와 Trivy로 SBOM을 생성하여 공급망 가시성을 확보하는 방법을 실습합니다.
인프라15분 읽기
3장: 이미지 스캐닝과 취약점 관리
Trivy, Grype, Snyk 컨테이너 스캐너를 비교하고, CI/CD 파이프라인에 취약점 스캐닝 게이트를 통합하여 안전한 이미지만 배포하는 방법을 다룹니다.
인프라14분 읽기
2장: 컨테이너 이미지 보안 기초
최소 베이스 이미지, 멀티스테이지 빌드, 루트 없는 컨테이너 등 Dockerfile 보안 모범 사례와 불변 이미지 전략을 실습합니다.
인프라16분 읽기
1장: 컨테이너 보안의 필요성과 위협 모델
컨테이너 환경에서 마주하는 보안 위협과 공격 벡터를 분석하고, 방어 심층 전략과 OWASP 쿠버네티스 보안 체크리스트를 기반으로 한 보안 로드맵을 소개합니다.
AI / ML20분 읽기
10장: 실전 프로젝트 - 프로덕션 AI 서비스 파이프라인 구축
모델 서빙부터 Kubernetes 배포, 오토스케일링, CI/CD까지 전체 AI 서비스 배포 파이프라인을 처음부터 끝까지 구축하는 종합 실전 프로젝트입니다.
AI / ML14분 읽기
9장: CI/CD 파이프라인 - GitHub Actions로 모델 배포 자동화
GitHub Actions를 활용하여 AI 서비스의 빌드, 테스트, 배포를 자동화하는 CI/CD 파이프라인을 구축하고, 모델 평가를 파이프라인에 통합합니다.
AI / ML18분 읽기
8장: 비용 최적화 - 스팟 인스턴스, 모델 공유, 리소스 관리
GPU 기반 AI 서비스의 운영 비용을 체계적으로 절감하는 전략을 다루며, 스팟 인스턴스 활용, 모델 공유 아키텍처, 리소스 관리 기법을 소개합니다.
AI / ML17분 읽기
7장: 오토스케일링 - 트래픽 기반 GPU 워크로드 확장
Kubernetes에서 GPU 기반 AI 서비스의 자동 확장 전략을 구현하며, HPA 커스텀 메트릭과 Cluster Autoscaler를 활용한 효율적인 스케일링 방법을 다룹니다.
AI / ML18분 읽기
6장: Kubernetes 배포 실전 - GPU 노드와 모델 서빙 배포
Kubernetes에서 GPU 기반 AI 서비스를 배포하는 실전 과정을 다루며, 프로브 설정, 리소스 관리, 무중단 배포 전략을 구현합니다.
AI / ML14분 읽기
5장: Kubernetes 기초 - AI 워크로드를 위한 클러스터 설계
Kubernetes의 핵심 개념을 AI 워크로드 관점에서 설명하고, GPU 노드 구성과 AI 서비스에 적합한 클러스터 아키텍처를 설계합니다.
AI / ML15분 읽기
4장: 컨테이너화 - Docker로 AI 서비스 패키징
GPU 지원 Docker 컨테이너로 AI 서비스를 패키징하는 방법을 다루며, NVIDIA Container Toolkit 설정부터 멀티 스테이지 빌드까지 실전 기법을 소개합니다.
AI / ML22분 읽기
3장: 모델 최적화 - 양자화, 배칭, KV 캐시 전략
LLM 추론 성능을 극대화하기 위한 양자화 기법, 배칭 전략, KV 캐시 튜닝 방법을 실전 예제와 함께 체계적으로 다룹니다.
AI / ML19분 읽기
2장: 모델 서빙 프레임워크 - vLLM과 TGI 심층 비교
LLM 추론의 핵심 엔진인 vLLM과 Text Generation Inference를 아키텍처, 성능, 기능 측면에서 심층 비교하고 적합한 선택 기준을 제시합니다.
AI / ML22분 읽기
1장: AI 서비스 배포의 전체 그림과 핵심 과제
AI 모델을 프로덕션에 배포하기 위한 전체 파이프라인을 조망하고, 전통적 웹 서비스와 다른 AI 서비스만의 고유한 배포 과제를 분석합니다.