마케팅 수요
요약
이 글은 AI 시대에 IT 시스템 엔지니어가 어떻게 실용적으로 커리어를 전환할 수 있는지를 다루고 있습니다． 이 가이드는 독자들에게 새로운 기술 트렌드를 이해하고 경쟁력을 강화하는 데 필요한 중요한 통찰력을 제공합니다． 핵심 요약:
- AI 시대의 시스템 엔지니어는 멀티클라우드 전문성을 확보해야 한다. 다양한 클라우드 플랫폼에 대한 깊이 있는 이해는 안정적이고 효율적인 서비스 운영을 가능하게 한다.
- MLOps를 마스터하여 머신러닝 모델의 개발 및 운영 프로세스를 자동화하는 능력이 필수적이다. 이는 AI 시스템의 성능을 극대화하는 데 기여한다.
- 데이터 엔지니어링 역량을 강화해 데이터를 효과적으로 관리하고 최적화하는 것이 AI 시스템의 성공에 중요한 역할을 한다.
AI가 IT 경력에 미치는 영향은 무엇인가
요즘 AI에 대한 고민이 많아. 이건 분명 유행으로 끝날 일이 아니고, 특히 IT 분야에 큰 변화를 가져올 거야. **시스템 엔지니어**로 일하면서 기술의 변화는 익숙하지만, 이번엔 뭔가... 달라. 내 경력과 앞으로의 방향을 진지하게 고민하게 만드네.
AI가 비즈니스 현장에 어떤 영향을 미칠지, 더 구체적으로는 IT 부서에서 내 역할이 어떻게 변할지 궁금해. **애플리케이션**이나 **인프라**는 어떤 모습으로 진화할지, 새로 등장하는 **AI 에이전트**들이 어떤 변화를 가져올지도 알아봐야겠어. 계획을 세워야 할 때 같아.
사실 머신러닝이나 딥러닝 같은 AI 기반 기술들이 점점 IT 시스템 운영에도 적용되고 있잖아. TensorFlow나 PyTorch 같은 툴을 이해하면 기존 업무를 더 효율적으로 개선할 수 있을 거야. 예를 들어, 예전엔 수동으로 처리하던 모니터링이나 문제 해결을 AI가 대신해주는 경우도 생기고 있으니까.
뭐, 당장 모든 걸 다 알 필요는 없겠지만, 최소한 이런 흐름에 뒤처지지 않도록 준비는 해야지. 조금씩이라도 공부해보려고.
시스템 엔지니어로서의 적응력 필요성
윌리엄 피어스:
알겠어, 밥. 지금 네가 고민하는 방향은 옳아. AI의 영향을 미리 준비하는 건 분명 현명한 선택이야. 시스템 엔지니어로 일하는 너라면 이미 변화에 익숙하겠지만, 이번엔 사뭇 다르다는 걸 느끼는 게 당연해. 차근차근 접근해 보자.
AI의 영향력에 대한 진실은 아직 완성되지 않았어. 앞으로 실제 결과들이 증명해 줄 거야. 물론 모든 걸 확신할 순 없지만, 지금 보이는 것들로 어느 정도 예측은 가능하지. 여기서 핵심은 **적응력**이 될 거야.
사업 현장은 분명히 변할 거다. 일상적인 업무 자동화가 늘어나고, 데이터 기반 의사결정이 더욱 중요해지며, 아직 상상도 못한 새로운 역할들이 생겨날 테니까.
(시스템 엔지니어로서의 강점을 살리려면) 클라우드 컴퓨팅이나 AI 툴, 데이터 분석 기술 같은 것들에 친숙해지는 게 도움이 될 거야. Agile이나 DevOps 같은 현대적 방법론도 점차 필수技能이 되고 있으니까 말이지. 이렇게 하면 변화하는 환경에서도 유연하게 대처할 수 있을 거야.
알겠어, 밥. 지금 네가 고민하는 방향은 옳아. AI의 영향을 미리 준비하는 건 분명 현명한 선택이야. 시스템 엔지니어로 일하는 너라면 이미 변화에 익숙하겠지만, 이번엔 사뭇 다르다는 걸 느끼는 게 당연해. 차근차근 접근해 보자.
AI의 영향력에 대한 진실은 아직 완성되지 않았어. 앞으로 실제 결과들이 증명해 줄 거야. 물론 모든 걸 확신할 순 없지만, 지금 보이는 것들로 어느 정도 예측은 가능하지. 여기서 핵심은 **적응력**이 될 거야.
사업 현장은 분명히 변할 거다. 일상적인 업무 자동화가 늘어나고, 데이터 기반 의사결정이 더욱 중요해지며, 아직 상상도 못한 새로운 역할들이 생겨날 테니까.
(시스템 엔지니어로서의 강점을 살리려면) 클라우드 컴퓨팅이나 AI 툴, 데이터 분석 기술 같은 것들에 친숙해지는 게 도움이 될 거야. Agile이나 DevOps 같은 현대적 방법론도 점차 필수技能이 되고 있으니까 말이지. 이렇게 하면 변화하는 환경에서도 유연하게 대처할 수 있을 거야.
관점 확장 비교:
| 계획 | 내용 |
|---|---|
| 클라우드 기술 심화 학습 | 서버리스 및 컨테이너화(도커, 쿠버네티스)에 중점을 두고 AI 기반 시스템을 위한 유연하고 확장 가능한 인프라 구축 |
| 프로그래밍/스크립팅 역량 강화 | 특히 파이썬을 통해 작업 자동화 및 AI API와 상호작용하여 정교한 솔루션 구축 |
| 기초 머신러닝 개념 습득 | 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 원리를 이해하고 AI 에이전트의 작동 방식을 배우기 |
| AI 기반 IT 운영 도구 탐색 | 실제 도구를 다뤄보며 현재와 미래의 AI 적용 방식에 대한 통찰력 제공 |
| 지속적인 학습과 적응력 있는 사고방식 기르기 | AI 분야의 변화에 대응하며 호기심과 실험 정신 유지 |
비즈니스 환경에서 AI의 변화 예측하기
IT 분야에서 이는 변화를 의미합니다. 시스템 엔지니어로서 여러분의 역할은 수동적인 설정이나 문제 해결보다는 AI 기반 시스템의 설계, 구현, 관리에 더 집중하게 될 거예요. **애플리케이션**과 **인프라** 측면에서는 점점 더 지능화되고 자동 관리 기능이 강화될 텐데, 예를 들어 자가 복구 네트워크, 사용자 행동에 적응하는 애플리케이션, 동적 리소스 확장 같은 게 일반화되겠죠. 여기서 **AI 에이전트**가 중요한 역할을 하게 될 거고요. 모니터링, 보안, 심지어 일정 수준의 문제 해결까지 이런 에이전트들이 담당할 가능성이 높아요.
미래는 정해진 게 아닙니다. 우리가 만들어가는 것이고, 여러분의 기술도 그 과정에 기여하게 될 거예요. 지금 중요한 건 이런 변화를 현실적으로 따라갈 수 있는 실질적인 단계를 찾는 일이죠.
(보충 내용 반영)
비즈니스 환경에서 AI의 변화를 예측할 때 고려할 점은, 먼저 AI 알고리즘의 기본 원리를 이해하는 게 도움이 될 수 있어요. 또 다양한 산업에서의 실제 적용 사례를 통해 변화의 속도를 가늠해보는 것도 좋고요. 특히 데이터 분석과 머신러닝 기술이 의사결정에 미치는 영향은 구체적인 사례로 설명하면 더 와닿을 거예요. 통계 자료를 활용해 신뢰도를 높이는 방법도 있겠고요.
IT 역할의 진화와 AI 에이전트의 도입
**밥 스미스** 윌리엄, 그 말 이해가 가네. 다소 부담스러운 부분도 있지만, 이런 실용적인 접근 방식은 정말 도움이 돼. **적응력**이 핵심이라는 점에 동의해. 나도 항상 신기술을 따라잡으려 노력해왔지만, AI는 물리적 서버에서 **클라우드**로 전환하는 것과는 차원이 다른 도약이긴 하지. 실제 영향에 집중하는 게 현명한 관점이야.
일상적인 작업의 **자동화**는 당연한 흐름이겠지. 지금까지도 스크립팅이나 **설정 관리 도구**로 어느 정도 경험했지만, AI는 이를 완전히 새로운 수준으로 끌어올릴 거야. 자가 치유 네트워크나 동적 리소스 확장 같은 개념은 흥미롭기도 하고 약간은 두렵기도 해.
(참고로, AI 에이전트가 데이터 처리/분석을 어떻게 개선하는지 이해하면 시스템 엔지니어링 효율성을 더 높일 수 있을 거야. 머신러닝 기법 같은 걸 실제 사례와 연결해보는 것도 도움이 되겠지.)
)
Free Images실질적인 단계: AI 시대를 대비하는 방법은?
당신의 기술 세트에 변화가 있을 것이라는 점을 잘 이해하고 계십니다. 단순히 시스템을 유지하는 것에서 벗어나, AI 에이전트를 활용해 스스로 운영할 수 있는 시스템을 설계하는 방향으로 나아가야 합니다. 그렇다면 지금 당장 집중해야 할 실질적인 단계는 무엇인지 고민해 보겠습니다. 물론 AI 전문가가 하루 아침에 될 수는 없으니, 구체적으로 어떤 기술을 배우고 현재 역할 내에서 어떤 부분에 중점을 두어야 할지 살펴보겠습니다.
첫째, 클라우드 기술에 대한 이해를 심화하는 것이 중요합니다. 이미 어느 정도 경험이 있으시니, 다음 단계로 나아가는 것이 합리적입니다. 특히 서버리스 컴퓨팅과 컨테이너화(Docker, Kubernetes 등)에 주목하세요. 이러한 기술들은 현재도 중요하며, AI 기반 시스템이 더욱 유연하고 확장 가능한 인프라를 요구하게 될 것입니다.
둘째, 프로그래밍 및 스크립트 작성 능력을 향상시키세요. Python은 AI와 데이터 과학 분야에서 널리 사용되므로 좋은 선택입니다. 현재 환경에서 작업 자동화를 통해 실제로 적용해 보세요. 이렇게 하면 지금 당장 효율성을 높일 뿐만 아니라 AI 도구와 API를 다룰 수 있는 기초를 쌓게 됩니다.
셋째, 머신러닝의 기본 개념을 익혀보세요. 데이터 과학자로 거듭날 필요는 없지만, 감독 학습(supervised learning), 비감독 학습(unsupervised learning), 강화 학습(reinforcement learning) 같은 기본 원리를 이해하는 것은 매우 귀중합니다. 온라인 리소스나 코스를 통해 이를 시작할 수 있습니다.
넷째로, IT 운영에서 이미 사용되고 있는 AI 기반 도구들을 탐색해 보세요. 모니터링이나 보안 또는 로그 분석과 관련된 도구들이 여기에 해당합니다
첫째, 클라우드 기술에 대한 이해를 심화하는 것이 중요합니다. 이미 어느 정도 경험이 있으시니, 다음 단계로 나아가는 것이 합리적입니다. 특히 서버리스 컴퓨팅과 컨테이너화(Docker, Kubernetes 등)에 주목하세요. 이러한 기술들은 현재도 중요하며, AI 기반 시스템이 더욱 유연하고 확장 가능한 인프라를 요구하게 될 것입니다.
둘째, 프로그래밍 및 스크립트 작성 능력을 향상시키세요. Python은 AI와 데이터 과학 분야에서 널리 사용되므로 좋은 선택입니다. 현재 환경에서 작업 자동화를 통해 실제로 적용해 보세요. 이렇게 하면 지금 당장 효율성을 높일 뿐만 아니라 AI 도구와 API를 다룰 수 있는 기초를 쌓게 됩니다.
셋째, 머신러닝의 기본 개념을 익혀보세요. 데이터 과학자로 거듭날 필요는 없지만, 감독 학습(supervised learning), 비감독 학습(unsupervised learning), 강화 학습(reinforcement learning) 같은 기본 원리를 이해하는 것은 매우 귀중합니다. 온라인 리소스나 코스를 통해 이를 시작할 수 있습니다.
넷째로, IT 운영에서 이미 사용되고 있는 AI 기반 도구들을 탐색해 보세요. 모니터링이나 보안 또는 로그 분석과 관련된 도구들이 여기에 해당합니다
클라우드 기술 심화 학습하기
이 도구들을 직접 다뤄보면 실제 현장에서 AI가 어떻게 활용되는지 실질적으로 이해할 수 있을 거예요. 마지막으로, 아마도 가장 중요한 건 지속적인 학습을 위한 마음가짐을 갖추는 거죠. AI 분야는 정말 빠르게 발전하고 있어서, 적응력과 새로운 걸 배우려는 열의가 당신의 가장 큰 무기가 될 거예요. 호기심을 잃지 말고 새로운 기술들을 실험해보세요. 실수하는 걸 두려워하지 마세요. 그게 바로 우리가 배우고 적응하는 방식이니까요.
밥 스미스: 윌리엄, 이렇게 구체적으로 계획을 세우다니 정말 좋네. 세부 영역별로 나눠서 설명해주니까 훨씬 실천 가능해 보여.
밥 스미스: 윌리엄, 이렇게 구체적으로 계획을 세우다니 정말 좋네. 세부 영역별로 나눠서 설명해주니까 훨씬 실천 가능해 보여.
프로그래밍 및 스크립트 기술 향상시키기
"클라우드 기술에 집중하자는 말에 완전히 동감해요. 저도 **AWS**랑 **Azure**를 다뤄봤는데, 주로 가상 머신 위주로 작업했거든요. **서버리스 컴퓨팅**이나 **Docker**, **Kubernetes** 같은 컨테이너 기술을 더 깊게 파는 건 당연한 다음 단계인 것 같아요. 특히 AI가 가속화할 유동적이고 확장성 있는 인프라 트렌드랑 딱 맞아떨어지잖아요.
**프로그래밍 스킬**, 특히 **Python** 실력도 좀 더 다져야 한다는 지적도 공감 가네요. 간단한 자동화용으로 써봤지만, AI API 연동이나 복잡한 작업 자동화에 필수적이 될 거라 생각해요. 중요한 건 이론보다 실제 업무에 적용해보는 거죠. 예를 들어 자료구조/알고리즘 이해를 바탕으로 문제 해결력을 키우고, Git으로 협업 플로우를 개선하는 식으로 말이에요.
솔직히 말하면, 이 모든 게 조금 벅찰 수도 있지만... 그래도 오픈소스 프로젝트에 참여하거나 작은 단위부터 차근차근 적용해보면 되겠더라고요. 어차피 기술은 계속 변하니까, 지금 당장 완벽하게 익히기보다는 실전 감각을 쌓는 게 중요할 것 같아요."
기계 학습 기본 개념 이해하기
기계 학습 개념을 익히라는 조언은 정말 좋은 생각이에요. 데이터 과학자가 될 필요는 없지만, **지도 학습**, **비지도 학습**, **강화 학습** 같은 기본기를 쌓다 보면 **AI 에이전트**가 실제로 어떻게 작동하는지 이해할 수 있을 거예요. 이런 시스템이 점점 더 일상화될 테니 기초 지식은 분명히 도움이 될 거고요.
IT 운영 현장에서 쓰는 **AI 기반 툴**을 직접 살펴보는 것도 현명한 방법이네요. 역시 실제로 써보는 게 가장 효과적인 공부법이죠. 모니터링이나 보안, 로그 분석에 AI를 적용한 툴부터 차근차근 알아볼 생각이에요. 그러면 현재 AI가 어떻게 활용되는지 감이 잡힐 뿐만 아니라, 앞으로 어떤 방향으로 발전할지도 예상해볼 수 있겠더라고요.
참고로 기계 학습을 이해할 때는 회귀 분석이나 분류 알고리즘 같은 주요 개념의 원리를 짚어보는 게 좋아요. 데이터 전처리 과정이나 실제 적용 사례를 함께 살펴보면 이론이 현장에서 어떻게 쓰이는지 좀 더 생생하게 느낄 수 있거든요.
IT 운영 현장에서 쓰는 **AI 기반 툴**을 직접 살펴보는 것도 현명한 방법이네요. 역시 실제로 써보는 게 가장 효과적인 공부법이죠. 모니터링이나 보안, 로그 분석에 AI를 적용한 툴부터 차근차근 알아볼 생각이에요. 그러면 현재 AI가 어떻게 활용되는지 감이 잡힐 뿐만 아니라, 앞으로 어떤 방향으로 발전할지도 예상해볼 수 있겠더라고요.
참고로 기계 학습을 이해할 때는 회귀 분석이나 분류 알고리즘 같은 주요 개념의 원리를 짚어보는 게 좋아요. 데이터 전처리 과정이나 실제 적용 사례를 함께 살펴보면 이론이 현장에서 어떻게 쓰이는지 좀 더 생생하게 느낄 수 있거든요.
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AI 기반 IT 운영 도구 탐색하기
마지막으로, 지속적인 학습의 마인드셋에 대해 당신이 완전히 옳았어. IT 분야에서 **적응력**은 항상 중요했지만, AI 시대엔 더욱 결정적이 될 거야. 호기심을 잃지 않고 실험하며, 실패를 두려워하지 않는 태도—바로 내가 받아들여야 할 접근법이지.
요약하자면, 내 당장의 다음 행동 계획은 이렇다:
1. **클라우드 기술** 심화 학습, 특히 **서버리스**와 **컨테이너화**(**도커**, **쿠버네티스**)에 집중하기
2. **프로그래밍/스크립팅** 역량 강화, 특히 **파이썬**을 실제 업무에 적용해보기
3. 기본적인 **머신러닝** 개념(**지도 학습**, **비지도 학습**, **강화 학습**) 습득하기
(참고로 AI 기반 도구를 다룰 땐 기술적 원리 이해부터 시작해, 각 도구의 장단점을 비교하고 실제 사례를 분석하는 게 도움이 될 거야. 인프라 요구사항까지 고려하면 더 탄탄해지겠지.)
요약하자면, 내 당장의 다음 행동 계획은 이렇다:
1. **클라우드 기술** 심화 학습, 특히 **서버리스**와 **컨테이너화**(**도커**, **쿠버네티스**)에 집중하기
2. **프로그래밍/스크립팅** 역량 강화, 특히 **파이썬**을 실제 업무에 적용해보기
3. 기본적인 **머신러닝** 개념(**지도 학습**, **비지도 학습**, **강화 학습**) 습득하기
(참고로 AI 기반 도구를 다룰 땐 기술적 원리 이해부터 시작해, 각 도구의 장단점을 비교하고 실제 사례를 분석하는 게 도움이 될 거야. 인프라 요구사항까지 고려하면 더 탄탄해지겠지.)
지속적인 학습과 적응력 기르기
안녕하세요, Bob. 당신의 요약이 정말 훌륭합니다. 우리가 논의한 실용적인 접근법을 잘 포착하고 있습니다. 넓은 개념을 구체적이고 실행 가능한 계획으로 정리한 것이죠. 이것이 바로 적응력이란 의미입니다 - 상황을 평가하고, 실질적인 단계를 식별하며, 목적을 가지고 앞으로 나아가는 것입니다.
당신의 다섯 가지 계획은 확실히 좋은 로드맵입니다:
1. **서버리스 및 컨테이너화(도커, 쿠버네티스)에 중점을 두고 클라우드 기술 지식을 심화하세요.** 이는 AI 기반 시스템에 필요한 유연하고 확장 가능한 인프라를 구축하는 데 필수적입니다. 이미 보유하고 있는 클라우드 경험 덕분에 좋은 출발점이 될 것입니다.
2. **특히 파이썬 중심으로 프로그래밍/스크립트 능력을 향상시키세요.** 이렇게 하면 작업 자동화와 AI API와 상호작용하며 더 정교한 솔루션을 구축할 수 있습니다. 현재 환경에서의 관련성을 우선시하는 것이 중요합니다.
3. **기본 머신러닝 개념(지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습)을 배우세요.** 이 기초 지식은 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 이해하고 효과적으로 활용하는 데 도움이 됩니다. 전문가가 될 필요는 없지만 원리를 이해하는 것이 핵심입니다.
4. **기존 AI 기반 IT 운영 도구들을 탐색하세요.** 이러한 도구들과 직접 작업해보는 것은 오늘날 AI가 어떻게 적용되고 있으며 앞으로 어떻게 발전할지를 이해하는 데 귀중한 통찰력을 제공할 것입니다.
5. **지속적인 학습과 적응력 있는 사고방식을 기르세요.** 이 부분이 가장 중요합니다! AI 분야는 끊임없이 진화하므로 배우고 적응하려는 의지가 필수적입니다. 호기심과 실험 정신을 유지하는 것은 직업적 안정성을 확보하기 위한 최고의 방어책입니다.
이번 계획은 AI 변화의 흐름 속에서 생존하기 위한 것만 아니라 새로운 환경에서 번창하기 위한 것입니다. 이러한 실질적인 단계에 집중함으로써 변화에 반응하기보다 자신의 미래를 적극적으로 형성하게 되는 셈입니다.
AI의 영향력은 그 실제 결과를 통해 드러나게 되며, 당신은 그 과정의 일부로 자리잡고 있습니다."
당신의 다섯 가지 계획은 확실히 좋은 로드맵입니다:
1. **서버리스 및 컨테이너화(도커, 쿠버네티스)에 중점을 두고 클라우드 기술 지식을 심화하세요.** 이는 AI 기반 시스템에 필요한 유연하고 확장 가능한 인프라를 구축하는 데 필수적입니다. 이미 보유하고 있는 클라우드 경험 덕분에 좋은 출발점이 될 것입니다.
2. **특히 파이썬 중심으로 프로그래밍/스크립트 능력을 향상시키세요.** 이렇게 하면 작업 자동화와 AI API와 상호작용하며 더 정교한 솔루션을 구축할 수 있습니다. 현재 환경에서의 관련성을 우선시하는 것이 중요합니다.
3. **기본 머신러닝 개념(지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습)을 배우세요.** 이 기초 지식은 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 이해하고 효과적으로 활용하는 데 도움이 됩니다. 전문가가 될 필요는 없지만 원리를 이해하는 것이 핵심입니다.
4. **기존 AI 기반 IT 운영 도구들을 탐색하세요.** 이러한 도구들과 직접 작업해보는 것은 오늘날 AI가 어떻게 적용되고 있으며 앞으로 어떻게 발전할지를 이해하는 데 귀중한 통찰력을 제공할 것입니다.
5. **지속적인 학습과 적응력 있는 사고방식을 기르세요.** 이 부분이 가장 중요합니다! AI 분야는 끊임없이 진화하므로 배우고 적응하려는 의지가 필수적입니다. 호기심과 실험 정신을 유지하는 것은 직업적 안정성을 확보하기 위한 최고의 방어책입니다.
이번 계획은 AI 변화의 흐름 속에서 생존하기 위한 것만 아니라 새로운 환경에서 번창하기 위한 것입니다. 이러한 실질적인 단계에 집중함으로써 변화에 반응하기보다 자신의 미래를 적극적으로 형성하게 되는 셈입니다.
AI의 영향력은 그 실제 결과를 통해 드러나게 되며, 당신은 그 과정의 일부로 자리잡고 있습니다."
참고 자료
소프트웨어 엔지니어 가이드북
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출처： 영풍문고소프트웨어 엔지니어 가이드북 | 게르겔리 오로스 | 한빛미디어
이 책은 많은 기업에서 엔지니어링 매니저로 재직한 저자가 현업에서 팀원들에게 조언을 주는 과정에서 깨달은 경력 관리의 비법을 담고 있습니다.
출처： 교보문고소프트웨어 엔지니어 가이드북
주니어 엔지니어부터 시니어 엔지니어, 스태프 엔지니어에 이르기까지 경력 단계에 따라 다음 단계로 나아가는 데 필요한 정보와 커리어 발전을 위한 구체적인 로드맵, ...
출처： 한빛+[전자책] 소프트웨어 엔지니어 가이드북
주니어부터 리더까지, 소프트웨어 엔지니어라면 꼭 알아야 할 커리어 관리의 비법. 게르겔리 오로스/이민석. 한빛미디어. 판매가 29600원.
출처： 예스24현직 실리콘밸리 엔지니어가 말하는 글로벌 커리어 & 로드맵
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출처： 영풍문고소프트웨어 엔지니어 가이드 북 [광고] - 쉽게 살 수 있을까 ?
이 책은 복잡한 시스템을 설계하고 구현하는 방법, 그리고 확장성, 성능, 보안 등을 고려한 아키텍처 결정을 내릴 때 필요한 다양한 관점을 상세히 설명 ...
출처： 티스토리2025년 가장 유망한 IT 직업 5선: 준비 방법과 전망
2025년 가장 유망한 IT 직업 5선: 준비 방법과 전망 · 1. AI 엔지니어: 미래를 설계하는 직업 · 2. 클라우드 아키텍트: 디지털 인프라의 설계자 · 3. 사이버 ...
출처： 티스토리
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