클라우드는 주문형 접근·공유 자원·탄력성 등 특성을 가진 서비스 모델이다. 서비스 모델과 배치 모델을 구분하고 공급자·이용자의 책임과 비용 경계를 확인한다.
업무 요구
서비스·배치 모델
책임·통제
비용·복구 검증
| 개념 | 의미·목적 | 구분할 점 |
|---|---|---|
| IaaS | 인프라 자원 이용 | 게스트OS·앱 등 이용자 책임 확인 |
| PaaS | 관리된 실행 플랫폼 | 구성·자료·앱 책임 확인 |
| SaaS | 완성된 앱 이용 | 사용 권한·자료 처리 책임이 모두 없어지지 않음 |
직접 만든 연습 문제
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먼저 이용할 서비스와 배치 모델, 처리할 자료·접근 주체를 구분한다. 클라우드라는 이름만으로 같은 책임 경계가 정해지지 않는다.
실제 계약·서비스 설정을 기준으로 계정·권한·설정·자료 보호·백업·복구·관찰 책임을 나눈다. 공급자가 관리하는 계층과 이용자가 검증할 계층을 명시한다.
트래픽·전송·보관·전환 비용과 장애·종료 시 자료 회수까지 비교한다. 빠른 자원 확보와 사업 전체 비용 절감은 별도 검증할 가설이다.
이 연습 문제의 학습용 참고 답안입니다. 공식 기출 해설이나 채점 기준은 아닙니다.
확인 2026-10-27 · 2011 정의의 모델·특성 참고. 현재 특정 서비스의 약관·가격·보안 보장을 의미하지 않음.
각 기록은 실제 기출의 위치입니다. 140회 31문항은 확인된 이용 조건에 따라 원문을 제공하며, 이전 회차는 기술명 색인과 공식 원문 링크를 제공합니다. ‘원문 대조’는 문항의 요구를 읽고 편집 분류했다는 뜻이며 공식 분류나 정답 감수가 아닙니다. 나머지 ‘자동 후보’는 배경 용어를 잡거나 놓칠 수 있습니다.
43개 기록 · 1–20 표시
핵심 출제 주제: 서버리스 컴퓨팅
분류 근거: 정의·특징, 구성, 장단점, 도입 고려사항을 나누어 요구한다. 단순 개념 암기로 답안이 끝나지 않도록 여러 요구 유형을 함께 표시한다.
서버리스 컴퓨팅(Serverless Computing)에 대하여 다음을 설명하시오. 가. 정의 및 특징 나. 구성 요소 및 장·단점 다. 도입 시 고려 사항
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핵심 출제 주제: AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼 · 컴퓨팅 플랫폼 비교
배경·적용 맥락: LLM 서비스 · 멀티모달 데이터 · 대규모 학습·추론
분류 근거: 플랫폼 개념·구성 역할·플랫폼 간 비교가 대상이다. LLM과 멀티모달은 등장 배경이므로 RAG나 분류 모델 평가 기출로 세지 않는다. 클라우드는 비교 대상에 관한 보충 수업이다.
최근 LLM(Large Language Model) 등 초거대 AI 서비스의 급격한 확산과 텍스트· 이미지·음성·영상 등 멀티모달(Multimodal) 데이터 처리 수요의 증가에 따라, 대규모 AI 학습 및 추론을 지원하는 고성능 컴퓨팅 인프라의 중요성이 증대되고 있다. AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(Supercomputing Platform)에 대하여 다음을 설명하시오. 가. AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼의 개념 및 등장 배경 나. AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼의 구성요소별 역할 다. 전통적 슈퍼컴퓨터, 클라우드 컴퓨팅, AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼과의 비교
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핵심 출제 주제: 재해복구 전략 · RTO · RPO · 복구 구성 방식
배경·적용 맥락: 클라우드 네이티브 · 무중단 아키텍처
분류 근거: 복구 목표와 복구 구성 방식이 직접 요구된다. 도입부의 설계는 상황 설명이며 직접 시스템을 설계하라는 지시가 아니다. 클라우드는 배경 학습으로 구분한다.
클라우드 네이티브 환경에서 무중단 아키텍처를 지향하는 시스템을 설계하여도 재해 및 재난 상황을 대비한 재해복구 전략 수립은 필수적이다. 다음을 설명하시오. 가. RTO (Recovery Time Objective), RPO (Recovery Point Objective) 나. Active-Active, Active-Passive, Pilot Light
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핵심 출제 주제: 블록 스토리지 · 파일 스토리지 · 오브젝트 스토리지
배경·적용 맥락: 클라우드 환경 · AI 학습 데이터 구축
분류 근거: 스토리지 세 방식의 비교와 활용 방안이 대상이다. 클라우드와 AI는 사용 환경이며 모델 평가 기출로 세지 않는다. 클라우드 수업은 배경 학습이다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 대규모 AI 학습 데이터 구축 및 서비스 인프라 구성을 위해 다양한 스토리지 아키텍처가 활용된다. 블록 스토리지(Block Storage), 파일 스토리지 (File Storage), 오브젝트 스토리지(Object Storage)를 비교하여 설명하고, 각 스토리지의 최적 활용 방안에 대하여 설명하시오.
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기술명 색인: 클라우드
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기술명 색인: AA · ERP · TA · 산출물 · 운영 · 클라우드 · 프로젝트
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기술명 색인: 서버리스
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기술명 색인: 요구사항 · 클라우드
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기술명 색인: 보안 · 위험 관리 · 클라우드
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기술명 색인: 클라우드
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기술명 색인: 클라우드
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기술명 색인: 클라우드
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기술명 색인: SLA · 클라우드
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기술명 색인: IT · 보안 · 클라우드
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기술명 색인: CSP · 리스크 · 리스크 대응 · 아웃소싱 · 요구사항 · 클라우드
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기술명 색인: CSAP · 보안 · 운영 · 인증 · 클라우드 · 활용
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기술명 색인: 개인정보 · 속도 · 정보보호 · 클라우드 · 활용
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기술명 색인: Hybrid · 블록체인 · 하이브리드
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기술명 색인: ISO/IEC · 정보보호 · 클라우드
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기술명 색인: 분산 · 클라우드 · 활용
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