쿠버네티스 개념​

• 컨테이너화 된 워크로드와 서비스를 관리하기 위해 이식성과 확장성을 갖춘 오픈소스 오케스트레이션 플랫폼
• 서비스 디스커버리, 스토리지 오케스트레이션, 자동화 롤아웃, 롤백

쿠버네티스 구성도, 구성요소​

쿠버네티스 구성도​

쿠버네티스 구성요소​

구분	구성요소	역할
유저	Kubectl	클러스터 관리 CLI
	Dashboard	클러스터 관리 웹 UI
	컨테이너 리소스 모니터링	컨테이너 시계열 로그 모니터링
컨트롤플레인	API Server	명령어 전달, ETCD 통신
	Scheduler	Pod, 서비스 등 자원할당
	Controller Manager	컨틀로러 생성, 노드 배포
	ETCD	클러트더 데이터 KV 저장소
워커노드	Pod	기본 배포단위, 컨테이너 포함
	컨테이너 런타임	Pod 통한 배포컨테이너 실행 환경
	Kubelet	에이전트, Pod 동작 관리
	Kubeproxy	NW프록시, 로드밸런싱

개방형 API 개념​

• 누구나 사용할 수 있도록 공개된 API로 웹표준 프로토콜과 버전관리를 통해 호환성, 확장성을 제공
• 개방형 API 호출 방식은 SOAP / REST / GraphQL 로 진화

개방형 API 호출 유형​

SOAP​

REST​

위험분석 개념​

• 정성적 위험 분석
  • 전문가 판단
  • 위험 영향 분석
  • 위험 범주 분류
• 정량적 위험 분석
  • 의사결정나무 분석
  • 금전적 기대값 분석
  • 몬테카를로 시뮬레이션

위험분석 유형​

의사결정나무 분석​

구분	내용
개념도
개념	의사결정규칙을 도표화하여 관심 대상 집단을 소집단 분류 후 분석하는 기법
특징	수입규모와 신용기록의 좋고 나쁨에 따른 위험도 분석

금전적 기대값 분석​

구분	내용
개념도
개념	발생가능 시나리오 따른 미래가치를 통계적 계산하여 기대가치가 더 높은 시나리오를 선택하는 기법
특징	의사결정나무 기반 발생확률과 영향력을 모두 고려하여 분석

몬테카를로 시뮬레이션 분석​

구분	내용
개념도
개념	해를 구하기 어려운 문제를 확률모형과 난수를 이용하여 해를 얻는 시뮬레이션 방법
특징	난수생성 후 패턴을 도출하여 목표함수의 확률변수들의 확률분포를 추정

지능정보기술감리 실무가이드 개념​

• 빅데이터를 구축하고 분석하는 정보화 사업에 대한 감리를 수행함에 있어 필요산 사업의 단계별 감리 점검항목을 제시하기 위한 실무지침
• 데이터 품질, 서비스연계점, 운영안정성 확보, 리스크 최소화, 정보시스템 신뢰성 증대

지능정보기술감리 실무가이드 개념도​

빅데이터 정보화사업 점검항목​

분석 및 설계 단계 점검항목​

구분	점검항목	내용
분석	빅데이터 서비스 요구사항 정의여부	상버목표 및 추진전략 검토
	분석목표 달성을 위한 데이터 항목 정의	상관관계 정의, 품질수준 설정
	요구사항 정의 과정에서 데이터 품질요소 검토	데이터 활용 적합성
설계	데이터 수집/정제 체계의 적정 설계여부	데이터 오류처리, 정제 기준
	데이터 저장체계 및 보유기관 간 연계 설계	데이터 이관절차, 주기적 수집 확인
	데이터 표준화 및 관리체계 설계여부	데이터 속성정의, 표준항목 관리

구축 및 운영 단계 점검항목​

구분	점검항목	내용
구축	데이터 생애주기 관리체계 확인	생성-소멸 전 과정 감리
	데이터가 설계된 대로 수집/변환되는지 점검	데이터 품질/변환 절차 확인
	시스템 구성요소 검증	HW, SW 구성요소 설계 및 복구 계획
운영	데이터 품질, 보안, 서비스 운영 관리체게 검토	데이터 거버넌스 수립 여부
	로그저장 및 분석 체계 확인	데이터 활용패턴, 사용자 만족도 분석

운영단계 대가산정 개념​

• SW진흥법 제 10조 의거, SW수명주기 중 운영단계 사업 및 서비스의 적정대가를 산정하기 위한 지침

운영단계 대가산정 방식​

응용SW요율제 유지관리비 산정방식​

구분	내용	산출물
1 사전준비	유지관리 대상 SW 식별	유지관리 대상 SW
2 유지관리대상 SW 개발비 재산정	유지관리 대상 SW 개발비를 유지관리 계약적정 FP와 단가로 재산정	SW개발비 (현재가치)
3 유지관리 총량 계산	유지관리횟수, 시스템사용자수, 시스템중요도, 연계, 오류복구신속성 따른 난이도 계산 후 반영	총 유지관리점수 (TMP)
4 유지관리 운용예산	총 건수, 미충 요율 계산	유지관리 요율
	요율 = 10 + 5TMP/100
5 직접경비 계산	유지관리실제소요 경비산정	직접 경비
6 SW 유지관리비 산정	SW유지관리비 산정	SW 유지관리비
	SW개발비 * 유지관리요율 + 직접경비

SW운영 투입공수 산정방식​

구분	내용	산출물
1 사전준비	운영 대상 SW 식별, 세부 운영 서비스 항목 정의	운영 대상 SW 및 서비스 항목
2 운영 공수 계산	SW 운영 업무 특성 고려, 필요 직무, 직무별 투입인력, 기간 결정	IT 직무별 투입공수
3 직접 인건비 계산	운영 업무 수행 인력의 직접 인건비 계산	직접인건비
	직접 인건비 = 투입인력 기술자 직무공수 * SW기술자 평균임금
4 제경비 및 기술료 계산	운영업무 수행 인력의 제경비와 기술료 계산	제경비, 기술료
	제경비 = 작업 인건비 × 144154% / 기술료 = (직접 인건비 + 제경비) × 2040%
5 직접 경비 계산	당해 업무 내 현재 요소로 직접 경비 산정	직접 경비
6 SW 운영비 산정	SW 운영비 산정	SW운영비
	직접인건비 + 제경비 + 기술료 + 직접 경비

고정비, 변동비 산정방식​

구분	내용	산출물
1 사전준비	유지관리 및 운영대상 SW 식별	유지관리 및 운영대상 SW
	대상 SW별 유지관리/운영업무 식별
2 고정비/변동비 업무 구분	대상 업무 중 완전유지관리 기능개선 해당업무(변동비) 구분	고정비/변동비 업무분류표
	대상 업무 중 비기능 개선업무(고정비) 구분
3 고정비/변동비 산정	SW재개발비 산정방식으로 변동비 산정	고정비 산정표
	투입공수 방식 운영비 산정방식 적용 고정비 산정	변동비 산정표
4 직접경비계산	당해업무 실제소요경비 산정	직접경비
5 SW유지관리/운영비 산정	SW유지관리/운영비 산정	SW 유지관리 및 운영비
	고정비 + 변동비 + 직접경비

클라우드 전환사업 단계별 감리 개념​

• 기관이 구축/운영 중인 정보시스템 어플리케이션의 변경 없이 인프라 자원을 대상으로 클라우드로 전환하는 사업에 대한 감리를 수행하여 적정성을 평가

클라우드 전환사업 단계별 감리 개념도, 단계별 감리 방법, 클라우드 전환사업 검토항목​

클라우드 전환사업 단계별 감리 개념도​

클라우드 전환사업 단계별 감리 방법​

클라우드 전환 사업 계획 수립/신청​

단계	활동	세부 내용
전환 계획 수립 및 준비	전환 타당성 검토	클라우드 기반 전환 가능성에 대한 검토 적절성 확인
	요구사항 및 영향도 분석	전환 따른 이해관계자 요구사항, OS 지원 영향도 확인
	자원 구성, 사용량 확정	성능 안정성 확보 위한 자원 점검 및 사용권 확인
	구축 및 테스트 계획 수립	전환에 따른 업무 중단 최소화, 안정성 유지 방안 구축 및 테스트 계획
전환 실행	nTOPS 계정 산정	nTOPS 통합 계정 및 전환 산정 적절성 확인
	원격접근, 방화벽 방안 산정	환경 특성 따른 경로 확인, 방화벽 신청 적절성 검토

클라우드 전환 사업 실행/서비스 안정화​

단계	활동	세부 내용
클라우드 전환	APP 수정 개발	IP 변경, 트래픽 분배 등으로 인한 APP 수정 요구 적정성 확인, 테스트 수행
	APP 원상 복구 설계	WAS, DB 서버 SW 이관과정의 정상 작동 확인, 연계 SW 영향도 분석
	클라우드 서비스 이용 환경 구축	클라우드 리소스를 효율적으로 활용할 수 있는 환경 설정 확인
	보안 취약점 점검	HW, APP 등 지원 위험요인 파악, 취약점 분석 및 대응방안 마련
	데이터 이관	데이터 이관 계획 수립 및 데이터 무결성 검증 확인
	통합 테스트 수행	사용자 환경에서 시나리오 기반 통합 테스트 수행 및 작업 결과 확인
서비스 안정화	서비스 전환 및 안정화	안정적 전환을 위한 APP 및 사용 SW 내 예외 기술 지원 여부, 적정 운영 검토

클라우드 전환사업 검토항목​

부문	점검항목	세부 내용
전환 적정성 평가	클라우드 전환 가능성	정보시스템 특성과 클라우드 환경 간 적합성 검토
	상용 SW를 공개 SW로 전환 가능 여부	현재 상용 SW의 오픈소스 전환 가능성 평가
	업무단위 이관 가능 여부	업무시스템별 클라우드 전환 가능성 검토
인프라/시스템 분석	장비 사용연한 만료 여부	장비교체주기 고려한 전환 필요성 검토
	SW 기술지원 만료여부	SW기술지원 만료상태 확인
	시스템용랴안정	CPU, 메모리, 디스크용량 등 시스템자원 산정
	시스템 구성	클라우드 전환을 위한 시스템 구성요소 결정
NW 및 보안 영향성	고립망, DR 활용 여부	재해복구(DR) 또는 고립망 구성 필요성 검토
	인터넷과 행정서비스 간 데이터 연동 필요여부	내외부간 데이터 동기화 등 데이터 연동 필요성 검토

SOLID 원칙 개념​

• 객체지향 설계시 SOLID 5가지 원칙을 준수하여 유지보수성과 확장성을 가진 유연한 소프트웨어 구현 가능

단일책임원칙과 개방폐쇄원칙​

단일책임원칙​

구분	설명
개념도
개념	객체는 단 하나의 책임만 가져야한다는 원칙
특징	변경에 대한 의존성 극복, 응집도 향상
예시	파일 읽기, 쓰기 클래스 분리

개방폐쇄원칙​

구분	설명
개념도
개념	클래스는 확장에는 열리고 수정에는 닫혀있어야한다는 원칙
특징	추상화로인한 다형성, 확장성, 객체지향 장점 극대화
예시	새로운 기능 추가시 추상클래스 활용

리스코프 치환원칙과 인터페이스 분리원칙​

리스코프 치환원칙​

구분	설명
개념도
개념	상위 클래스는 하위 클래스로 대체할 수 있어야한다는 원칙
특징	상속을 통한 재사용성 확보, 부모-자식 클래스 간 IS-A 관계 보장
예시	HashSet은 Set의 add 메소드 사용 가능

인터페이스 분리원칙​

구분	설명
개념도
개념	클라이언트는 자신이 사용하는 인터페이스만 의존해야하는 원칙
특징	클라이언트에 목적과 용도에 적합한 인터페이스 제공, 확장성 증가
예시	Pet 인터페이스 분리로 짖는 기능 구현

의존성역전원칙​

구분	설명
개념도
개념	고수준 클라이언트는 저수준 모듈의 구현에 의존하지 않고, 추상화된 인터페이스에 의존해야한다는 원칙
특징	변화하기 어려운 인터페이스에 의존, 결합도 완화
예시	특정 DB클래스가 아닌 Database 인터페이스 사용 연동

객체지향 설계시 고려사항​

• SonarLint 등 정적분석도구 활용 SOLID 원칙 준수 감사
• 예방비용을 높여 SW품질 향상 필요

멀티 GPU 개요​

• 딥러닝에서 대규모 신경망을 효율적으로 학습하기 위해 GPU 활용, 다수 GPU를 연결하기 위한 인터커넥트 기술 발전으로 멀티 GPU 필요성 증가

멀티 GPU 구성도, 핵심요소, 장점​

멀티 GPU 구성도​

• 여러 개의 GPU를 동시에 사용하여 대규모 신경망 학습 및 추론 훈련

멀티 GPU 핵심요소​

구분	역할	설명
SM (Streaming Multiprocessor)	연산 처리 유닛	GPU 내부에서 병렬 연산을 수행하는 핵심 유닛으로, 작업을 처리하고 메모리 관리 유닛으로 데이터를 전달
MMU (Memory Management Unit)	메모리 관리	GPU의 메모리 액세스를 관리하고 가상 메모리 주소를 물리 메모리 주소로 변환
NVLink NIC	데이터 전송 인터페이스	NVLink를 통해 GPU 간의 고속 데이터 전송을 담당
NVLink Network Switch	데이터 전송 경로 관리	여러 GPU 간 데이터 흐름을 관리하고, 최적의 전송 경로를 설정
TLB (Translation Lookaside Buffer)	주소 변환 캐싱	MMU에서 자주 사용하는 주소 변환 결과를 캐싱하여 속도 향상
HBM (High Bandwidth Memory)	고속 메모리	고속 메모리로 데이터 저장 및 접근을 지원, GPU 연산 속도 최적화

멀티 GPU 장점​

구분	장점	설명
성능향상	실시간 처리	멀티 GPU를 통해 연산 작업을 병렬로 처리하여 실시간 성능을 향상시킴
	대규모 처리	대규모 데이터 세트나 복잡한 모델을 빠르게 학습 및 추론 가능
자원최적화	메모리 용량	각 GPU의 메모리를 활용하여 단일 GPU의 메모리 제한을 극복
	모델 병렬화	모델을 여러 GPU로 분산하여 병렬 연산을 최적화
확장성	GPU 확장	추가 GPU를 연결하여 시스템의 연산 성능을 손쉽게 확장 가능
	데이터 추가	대규모 데이터 처리 시 여러 GPU를 활용하여 병렬 데이터 전처리 및 학습 가능

멀티 GPU 학습 환경 구축시 고려사항​

구분	고려사항	비고
물리적 인프라	HW구성	GPU 선택, 서버, CPU, 파워, 냉각시스템
	NW구성	내부연결, 서버 간 연결, 로드밸런싱, 스토리지 네트워크
논리적 시스템	SW환경	OS, 프레임워크, 분산훈련, 모니터링 도구
	성능최적화	GPU 메모리 관리, 연산정밀도, 배치 크기, 하이퍼파라미터 튜닝
	병렬처리 환경	데이터 병렬화, 파이프라인 병렬화, 모델 병렬화

• TIA-942 데이터센터 구축을 위한 표준 요구사항을 참조하여 비용효율성과 가용성 제고

스토리지 가상화 개념​

• 물리적으로 분리된 다수 스토리지를 논리적으로 통합하여 스토리지 자원의 가용성과 편리성을 향상시키는 기술
• 기존스토리지 낮은 활용도(48%) 극복, 벤더 종속적인 이기종 스토리지 호환성 문제, 유지보수 비용 절감

스토리지 가상화 유형​

구분	블록스토리지 가상화	파일스토리지 가상화	오브젝트스토리지 가상화
개념도
개념	물리적 스토리지를 블록 단위로 추상화하여 논리적 블록으로 제공	물리적 스토리지를 파일단위로 추상화하여 파일명, 경로 통해 공유	데이터를 개체 단위로 관리하여 데이터와 메타데이터를 함께 저장하고 논리적 통합하여 제공
주요환경	SAN	NAS/SAN	클라우드 스토리지, 대규모 비정형데이터 저장소
접근방식	OS가 논리적 블록주소 통해 접근	파일명, 경로	RESTful API, HTTP, HTTPS
프로토콜	iSCSI, FC	NFC, SMB, CIFS	S3API, HTTP, HTTPS
주요사례	DB, 고성능 어플리케이션, 가상머신디스크	파일공유, NW기반 데이터 접근	클라우드스토리지, 데이터분석, 비정형데이터 저장
특징	낮은 오버헤드, 빠른 데이터 전송, OS 무관	액세스제어 용이, 속성정보 관리 편이	오브젝트별 고유 ID, OS/FS 의존성 없음, 무한 확장성
대표기술	SANique, IBM SVC, 스토리지 어레이	NFS, GPFS, SNFS, GFS	S3, Cloud Storage, Blob Storage

스토리지 가상화 구축시 고려사항​

항목	고려사항	설명
호환성	지원 프로토콜 및 솔루션	DBMS, HA 솔루션, 백업 장치 지원 가능 FC 프로토콜, iSCSI 프로토콜, CIFS & NFS 지원
가용성/안정성	장애 대응 및 데이터 보호	Failover 기능 지원 및 데이터 유실 방지 바이러스 및 기타 공격 차단
기능성	서비스 연속성 및 확장성	무중단 서비스 및 스토리지 추가/제거 디스크 볼륨 할당 및 확장 작업 가능
구축용이성	시스템 다운타임 최소화	기존 시스템과의 호환성 고려 다운타임 최소화 방안 제시

TIA-942 개념​

• 미 통신산업협회가 제정한 데이터센터 설계 및 운영에 필요한 최소 요건을 규정한 데이터 센터 인프라의 Defacto 표준
• 데이터센터 안정성, 신뢰성, 확장성, 보안지침 제공, 데이터센터 품질 평가기준

TIA-942 구성도, 품질등급​

TIA-942 구성도​

TIA-942 품질등급 개념도​

TIA-942 품질등급 상세설명​

구분	Tier1	Tier2	Tier3	Tier4
장애영향	비/계획된 액티비티에 대한 사이트 영향 높음	비/계획된 액티비티에 대한 사이트 영향 보통	계획된 액티비티에 대한 컴퓨팅 HW 운영지장 없음	계획된 액티비티에 대한 임계부하 없음
			비계획 작업은 영향	비계획 액티비티 임계부하 적어도 1번 방어
전력/냉방시설 이중화	필요시	N+1	N+1, 동시 활성화	2(N+1), 무정지상태
백본/라우터 이중화	없음	없음	필요	필요
적용기간	3개월	~6개월	15~20개월	15~20개월
MTTR	28.8h	22.0h	1.6h	0.4h
보안시설	일반 잠금장치	카드인식	생체인식	생체인식