MS AI School Day 12

Joy·2023년 4월 18일
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MS AI School

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  • DevOps
  • 관리
  • 응용 프로그램
  • 앱 프레임워크 & 도구
  • 데이터베이스 & 미들웨어
  • 인프라

인터넷을 통해 원격지의 서버, 스토리지, 데이터베이스, 소프트웨어, 애플리케이션 등의 컴퓨팅 리소스 이용.

- 데이터 저장 :

클라우드 스토리지를 이용하여 개인 또는 기업 데이터를 저장하고 관리. 대표적으로 AWS S3, Google Cloud Storage, Microsoft Azure Storage.

- 웹 애플리케이션 개발 :

클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 이용하여 웹 애플리케이션을 개발하고 배포다. 대표적으로 AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Microsoft Azure App Service.

- 가상 머신 구축 :

클라우드 서비스 제공 업체가 제공하는 가상 머신 이미지를 이용하여 서버를 구축하고 관리. 대표적으로 AWS EC2, Google Compute Engine, Microsoft Azure Virtual Machines.

- 머신 러닝/인공지능 :

클라우드 기반의 머신 러닝 및 인공지능 서비스를 이용하여 데이터 분석, 예측 모델링, 이미지/음성 인식 등을 수행. 대표적으로 AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform, Microsoft Azure Machine Learning.

- 비즈니스 애플리케이션 :

클라우드 기반의 비즈니스 애플리케이션을 이용하여 업무 처리, 인사 관리, 회계 관리, 판매 관리. 대표적으로 Salesforce, Workday, SAP.

- 보안/백업 :

클라우드 기반의 보안 및 백업 서비스를 이용하여 데이터 보호 및 복구를 수행. 대표적으로 AWS CloudTrail, Google Cloud Security Command Center, Microsoft Azure Backup.

이 외에도 클라우드 컴퓨팅을 이용하여 게임 서버, 동영상 스트리밍, IoT 서비스 등 다양한 분야에서 활용.

1.클라우드

  • SaaS
  • PaaS
  • IaaS

https://azure.microsoft.com/ko-kr/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-iaas/

(하이브리드 클라우드)

[Microsoft Datacenters]

https://datacenters.microsoft.com/globe/explore

2. Azure

  • 153.5040 KRW/hr

  • 가상머신

  • Hyper-V

  • 가용성

  • 네트워킹

3. Windows 가상 머신 (VM) 만들기

  • 로딩중

  • 접속

4. Linux 가상 머신 (VM) 만들기

  • nginix

5. 가상 네트워크 (VNet) 만들기

https://www.ipaddressguide.com/cidr

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🐣비전공자의 AI 입문기🐣

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