대한민국 Docker 과정

AI를 위한 CI/CD는 지속적 통합(CI) 및 지속적 제공(CD) 파이프라인을 활용하여 모델 패키징, 테스트, 컨테이너화 및 배포를 자동화하는 체계적인 접근 방식입니다.

이 강사 진행 라이브 교육(온라인 또는 대면)은 Docker와 CI/CD 플랫폼을 사용하여 AI 모델의 엔드투엔드(delivery) 워크플로를 자동화하려는 중급 수준 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 종료되는 시점에 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• AI 모델 컨테이너 빌드 및 테스트를 위한 자동화된 파이프라인 생성.
• 모델 생명주기 전반에 대한 버전 관리와 재현 가능성 구현.
• AI 서비스를 위한 자동화된 배포 전략 통합.
• 머신러닝 운영(MLOps)에 특화된 CI/CD 모범 사례 적용.

교육 형태

• 강사 주도 발표 및 기술 토론.
• 실습 라브(Labs)와 핸즈온(Hands-on) 구현 연습.
• 통제된 환경에서의 현실적인 CI/CD 워크플로 시뮬레이션.

교육 커스터마이징 옵션

• 귀사의 조직에서 맞춤형 파이프라인 워크플로 또는 플랫폼 통합이 필요한 경우, 본 교육을 맞춤화하기 위해 저희에게 연락해 주세요.

하이브리드 AI 배포는 통합된 컨테이너 기반 워크플로우를 사용하여 클라우드, 온프레미스 및 엣지 환경 전반에 걸쳐 AI 추론을 실행하는 관행입니다.

이 instructor-led 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 이기종 환경 전반에 분산형 AI 추론 시스템을 설계하고 배포하고자 하는 고급 수준 전문가를 목표로 합니다.

교육 완료 후 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 다중 위치 환경을 위한 안전하고 확장 가능한 컨테이너화 AI 서비스를 구축합니다.
• Docker를 사용하여 클라우드, 로컬 서버 및 엣지 장치에 AI 추론 워크로드를 배포합니다.
• 분산형 AI 작업을 자동화하기 위해 오케스트레이션 도구를 통합합니다.
• 다양한 인프라 전반에서 추론 지연 시간, 신뢰성 및 복원력을 최적화합니다.

교육 형태

• 안내형 프레젠테이션 및 전문가 주도 논의.
• 광범위한 실습 및 적용 중심 연습.
• 통제된 실습 환경에서 실제 사례 실험.

교육 맞춤화 옵션

• 이 교육 과정을 귀사의 인프라나 사용 사례에 맞게 조정하려면 당사에게 연락하여 교육을 커스터마이징해 주시기 바랍니다.

도커는 AI 추론 서비스용의 이동 가능하고 격리되며 안전한 배포 환경을 구축하기 위해 사용되는 컨테이너화 플랫폼입니다.

이 강사진 지도 하에 진행되는 라이브 트레이닝(온라인 또는 대면)은 로컬 컴퓨터, 서버 또는 클라우드 가상 머신(VM) 전반에 걸쳐 일관되게 배포할 수 있는 보안적이고 이동 가능한 AI 추론 마이크로서비스를 구축하고자 하는 초급부터 중급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

이 워크숍이 끝날 즈음에는 참가자들이 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 로컬 및 클라우드 배포를 위한 경량 추론 컨테이너 구축
• 모범 사례 기법을 사용하여 컨테이너화된 AI 서비스 보안 강화
• 일관된 환경을 위한 이동 가능한 마이크로서비스 워크플로우 구현
• 다양한 인프라 전반에 걸쳐 AI 추론 엔드포인트 배포

코스 형식

• 실습 데모와 함께 진행되는 가이드 강의
• 배포 및 보안 기법을 강화하기 위한 실습 연습
• 이동 가능한 추론 서비스 구축 및 실행을 위한 라이브 랩 실습

코스 맞춤화 옵션

• 귀하의 인프라 또는 AI 툴링 스택에 맞게 이 트레이닝을 맞춤화하려면 연락 주시기 바랍니다.

대한민국에서 진행되는 이 강좌에서는 참가자들이 컨테이너 내에 샘플 서버들을 배포한 후, 쿠버네티스 클러스터를 활용해 자동화, 확장 및 관리하는 방법을 직접 실습하게 됩니다. 이후 보안 설정, 네트워크 구성, 모니터링과 같은 고급 주제들도 다루게 됩니다.

강좌를 마칠 때쯤이면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• Docker 컨테이너를 설정하고 실행할 수 있습니다.
• 컨테이너화된 데이터베이스와 서버들을 배포할 수 있습니다.
• Docker 및 쿠버네티스 클러스터를 구성할 수 있습니다.
• 단일 클러스터 내에서 다양한 환경을 쿠버네티스를 이용해 배포하고 관리할 수 있습니다.
• 쿠버네티스 클러스터의 보안 설정, 확장 및 모니터링이 가능합니다.

고성능 딥러닝 작업을 확장 가능하고 효율적으로 수행하려면 GPU 가속 기능이 필수적입니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 중심 프로그램으로, Docker 컨테이너 내에서 GPU를 활용한 AI 작업을 설정하고 최적화하려는 중급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

과정을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 학습 및 추론용 GPU 지원 컨테이너를 구축하고 실행하기
• 컨테이너화된 AI 워크플로우에 필요한 CUDA, 드라이버 및 런타임 라이브러리를 설정하기
• GPU 집약적 애플리케이션을 위해 리소스 할당과 격리를 최적화하기
• 실제 운영 환경에서 확장 가능한 컨테이너 기반 딥러닝 서비스를 배포하기

교육 방식

• 실제 사례 기반의 대화형 강의 진행
• GPU 활용 개발에 초점을 맞춘 연습 과제 제공
• 실제 실습 환경에서 직접 구현해보는 기회

교육 커스터마이징 옵션

• 귀사의 인프라 환경이나 사용 중인 GPU 기술 스택에 맞춘 맞춤형 교육을 원하신다면 저희에게 문의해주시기 바랍니다.

Docker는 머신러닝 시스템을 위해 재현 가능하고 휴대성이 높으며 확장성 있는 환경을 구축하는 데 활용되는 컨테이너화 플랫폼입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 Docker를 활용하여 전체 머신러닝 파이프라인을 컨테이너화하고 실제 운영 환경에 적용하고자 하는 중급 및 고급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝 학습, 검증 및 추론 작업을 컨테이너화할 수 있습니다.
• Docker와 관련 도구들을 활용하여 엔드투엔드 머신러닝 파이프라인을 설계하고 조율할 수 있습니다.
• 머신러닝 구성 요소들에 대한 버전 관리, 재현성 확보 및 CI/CD 체계를 구축할 수 있습니다.
• 컨테이너화된 환경 내에서 머신러닝 서비스를 배포하고 모니터링하며 확장할 수 있습니다.

교육 방식

• 실제 데모를 포함한 인터랙티브 강의가 진행됩니다.
• 실제 머신러닝 파이프라인 구성 요소 구축을 목적으로 하는 실습 과제도 제공됩니다.
• 엔드투엔드 컨테이너화 워크플로우를 위한 실시간 랩 활동도 포함됩니다.

교육 커스터마이징 옵션

• 특정 머신러닝 인프라 요구사항에 맞춘 맞춤형 교육을 원하실 경우, 문의해 주시면 상세한 협의가 가능합니다.

Docker는 AI 및 머신러닝 워크로드에 적합한 일관성 있고 이식 가능하며 재현 가능한 환경을 구축할 수 있게 해주는 컨테이너 플랫폼입니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서 제공됩니다. 머신러닝 코드, 의존성 및 모델을 Docker를 이용해 패키징하여 개발 단계부터 운영 환경까지 안정적으로 연계하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

본 과정을 이수한 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 및 머신러닝 애플리케이션에 적합한 Docker 이미지를 생성하고 관리하기
• 머신러닝 파이프라인, 도구 및 의존성을 컨테이너화하기
• 성능과 이식성 측면에서 최적화된 Docker 환경 구축하기
• 다양한 런타임 환경에 컨테이너화된 머신러닝 서비스를 배포하기

강좌 운영 방식

• 개념 설명 후 참가자들과의 토론을 통한 이해 증진
• 실제 컨테이너화 작업 수행을 위한 실습 연습
• 실시간 Docker 환경에서 직접 코드를 구현해보는 방식

강좌 커스터마이징 옵션

• 귀사의 조직 환경에 맞게 강좌 내용을 커스터마이징하려면 저희에게 문의해 주시기 바랍니다.

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 교육은 Spring Cloud와 Docker를 활용해 마이크로서비스를 구축하고 운영하고자 하는 중급 수준의 개발자 및 DevOps 엔지니어들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Spring Boot와 Spring Cloud를 이용해 마이크로서비스 개발하기
• Docker 및 Docker Compose를 활용해 애플리케이션 컨테이너화하기
• 서비스 디스커버리, API 게이트웨이 및 서비스 간 통신 구현하기
• 운영 환경에서 마이크로서비스 모니터링 및 보안 강화하기
• Kubernetes를 활용해 마이크로서비스 배포 및 오케스트레이션 수행하기

교육 목표: Docker와 Kubernetes 관련 이론 및 실무 능력을 체계적으로 습득하는 것입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육 과정(현장 또는 원격)에서는 참가자들이 Docker 컨테이너를 생성하고 관리하는 방법을 배우고, 샘플 애플리케이션을 컨테이너 내에 배포해보게 됩니다. 또한 Kubernetes 클러스터 환경에서 컨테이너화된 애플리케이션의 자동화, 확장 및 관리를 익힐 수 있습니다. 교육 후반부에는 Kubernetes 클러스터의 보안 설정, 확장 조정, 모니터링 방법과 같은 고급 주제들도 다루게 됩니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Docker 컨테이너를 설정하고 실행할 수 있습니다.
• 컨테이너화된 서버 및 웹 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
• Docker 이미지를 생성하고 관리할 수 있습니다.
• Docker와 Kubernetes 클러스터를 설정할 수 있습니다.
• Kubernetes를 활용하여 클러스터 형태의 웹 애플리케이션을 배포 및 관리할 수 있습니다.
• Kubernetes 클러스터의 보안 설정, 확장 조정, 모니터링이 가능해집니다.

공인 쿠버네티스 관리자(CKA) 프로그램은 리눅스 재단(Linux Foundation)과 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)에서 제정했습니다.

오늘날 쿠버네티스는 컨테이너 오케스트레이션에 사용되는 대표적인 플랫폼입니다.

NobleProg는 2015년부터 Docker 및 쿠버네티스 교육을 제공해왔습니다. 지금까지 360건 이상의 교육 프로젝트를 성공적으로 완수한 덕분에 컨테이너 기술 분야에서 전 세계적으로 널리 알려진 교육 기관으로 자리매김했습니다.

2019년부터는 고객들이 k8s 환경에서 실무 역량을 검증할 수 있도록 CKA 및 CKAD 시험 준비 지원도 제공하고 있습니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장 교육)은 CKA 자격증 취득을 목표로 하는 시스템 관리자와 쿠버네티스 사용자들을 대상으로 합니다.

동시에 본 과정에서는 쿠버네티스 운영 관련 실무 역량 강화에도 중점을 두므로, CKA 시험 응시 계획이 없더라도 참여하실 것을 권장합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 토론
• 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 운영 시도해보기

교육 과정 커스터마이징 옵션

• 과정 맞춤형 교육을 원하시면 당사에 문의해주시기 바랍니다.
• CKA 자격증 관련 보다 상세한 정보는 다음 링크에서 확인 가능합니다: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

본 강의에서는 Docker, Kubernetes 및 OpenShift를 활용하여 컨테이너 환경을 구축, 배포하고 관리하는 방법을 체계적으로 학습합니다. 5일간 진행되는 실습 중심의 교육으로 컨테이너 이미지 작성부터 Kubernetes 워크로드 설정, 클러스터 네트워킹 및 저장소 관리까지 다루며 OpenShift 운영 방식도 심층적으로 소개합니다. 참가자들은 개발 환경과 운영 환경에서 최신 컨테이너 플랫폼을 효과적으로 운용하고 문제를 해결하는 데 필요한 실질적인 역량을 갖추게 됩니다.

공인 쿠버네티스 애플리케이션 개발자(CKAD) 자격증 프로그램은 리눅스 재단과 쿠버네티스를 주관하는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)에서 개발했습니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 쿠버네티스 환경에서 클라우드 네이티브 애플리케이션을 설계, 구축 및 배포하는 역량을 확인하고자 하는 개발자들을 대상으로 합니다.

또한 이 교육 과정에서는 실제적인 쿠버네티스 애플리케이션 개발 경험도 습득할 수 있으므로, CKAD 시험 응시 계획이 없더라도 꼭 참여하실 것을 권장합니다.

NobleProg은 2015년부터 Docker 및 쿠버네티스 교육을 제공해왔습니다. 지금까지 360건 이상의 교육 프로그램을 성공적으로 완료하며 컨테이너화 분야에서 세계적으로 잘 알려진 교육 기관으로 자리매김했습니다. 2019년부터는 고객들이 CKA 및 CKAD 시험에 성공적으로 합격할 수 있도록 체계적인 준비를 지원하고 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의와 토론
• 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 실행해보는 실습 위주 교육

맞춤형 과정 요청 안내

• 본 과정을 고객의 필요에 맞게 커스터마이징하고 싶으시면 저희에게 연락하여 협의해주세요.
• CKAD에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 링크를 참조하시기 바랍니다: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 과정에서는 참가자들에게 Rancher에 대한 개요를 설명하고, 직접 실습을 통해 Rancher를 활용하여 쿠버네티스 클러스터를 배포 및 관리하는 방법을 알려줍니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육(온라인 또는 현장)은 대규모 환경에 애플리케이션을 배포하면서도 전체적인 통제를 유지하고자 하는 엔지니어들을 위한 과정입니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 자체적인 Docker 이미지를 제작할 수 있습니다.
• 대규모 환경에 있는 다수의 Docker 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있습니다.
• 여러 컨테이너 오케스트레이션 솔루션들을 비교 평가하여 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다.
• Docker 애플리케이션용 지속적 통합(CI) 프로세스를 설정할 수 있습니다.
• 기존의 CI/CD 툴들과 Docker 애플리케이션을 연동시킬 수 있습니다.
• 자신의 Docker 애플리케이션 보안 체계를 구축할 수 있습니다.

도커(Docker)는 컨테이너 내부에서 애플리케이션을 빌드, 배포 및 실행하는 과정을 자동화하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다.

이 강사가 진행하는 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장 방문)은 전통적인 독립형 소프트웨어 대신 컨테이너로 소프트웨어를 배포하고 관리하고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 도커 설치 및 구성.
• 소프트웨어 컨테이너화 이해 및 구현.
• 도커 기반 애플리케이션 관리.
• 다양한 도커 애플리케이션과 시스템 간의 네트워크 연결.
• 도커 레지스트리 이해 및 수정.

과정 형식

• 인터랙티브 강의 및 토론.
• 다양한 연습 문제와 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실제 구현.

과정 맞춤 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 당사에 연락하여 조정해 주시기 바랍니다.
• 도커에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 다음 웹사이트를 방문하십시오: https://www.docker.com

대한민국에서 진행되는 이 강좌에서는 참가자들이 Spring Cloud와 Docker를 활용해 마이크로서비스 구축의 기초를 익히게 됩니다. 연습 문제와 예제 개발 과정을 통해 학습 내용이 실제 역량으로 자연스럽게 전환됩니다.

강좌 수료 후에는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 마이크로서비스의 기본 개념을 명확히 이해합니다.
• Docker를 활용해 마이크로서비스용 컨테이너를 생성할 수 있습니다.
• Spring Cloud와 Docker를 사용해 컨테이너화된 마이크로서비스를 구축하고 배포합니다.
• 서비스 디스커버리 시스템 및 Spring Cloud API Gateway와의 통합 방법을 익힙니다.
• Docker Compose를 활용해 종단간 통합 테스트도 수행할 수 있게 됩니다.

OpenShift는 클라우드, 하이브리드 및 온프레미스 환경에서 컨테이너화된 애플리케이션을 배포하고 관리하기 위한 대표적인 Kubernetes 기반 플랫폼입니다.

본 실습 중심 교육에서는 보안, 네트워킹 및 스토리지 관련 모범 사례를 적용하면서 OpenShift 클러스터의 설치부터 관리 및 문제 해결까지를 다룹니다. 실제 연습을 통해 수강생들은 운영 환경에서 OpenShift를 안정적으로 관리할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.