전체교육일정
교육개요
이번 강의에서는 AI와 클라우드의 혁신적인 결합, Chat GPT와 함께하는 AWS 인프라 자동화를 소개합니다. 참가자들은 Infrastructure as Code(IaC)의 원리를 배우고, 실제로 ChatGPT를 활용하여 Terraform 코드를 작성하고 검증하는 실습을 진행합니다. AWS Cloud 9를 기반으로 한 운영 환경 구성에서부터 AWS의 주요 서비스인 VPC, EC2, EBS, ELB, ASG의 자동화된 코드 배포 및 관리까지, 최신 기술을 활용한 인프라 자동화 전략을 배울 수 있습니다. 이 강의는 이론부터 실제 적용까지, 실무에 바로 활용 가능한 깊이 있는 지식을 제공합니다.
교육목표
참가자는 IaC의 개념을 이해하고, ChatGPT를 활용하여 Terraform을 이용한 코드 작성과 검증을 수행함으로써 AWS 클라우드 리소스의 자동 배포 및 관리 기술을 습득합니다. 이 과정을 통해 인프라 자동화에 필요한 체계적인 접근 방법과 실질적인 운영 능력 함양시킬 수 있습니다.
강의내용
[Chapter 1: Chat GPT 개요]
· 학습 목표:
ChatGPT의 개념을 이해하고, 주요 기능과 사용방법을 학습합니다.
· 주요 내용:
1. Chat GPT 개념 및 활용도
[Chapter 2: Infrastructure as Code]
· 학습 목표:
IaC의 주요 개념과 Terraform을 비롯한 다른 도구들의 특징을 알아봅니다.
· 주요 내용:
1. Infrastructure as Code Type
2. Infrastructure as Code 특징
[Chapter 3: 운영 환경 아키텍처 설명 및 구성]
· 학습 목표:
실습환경을 구성하는 Cloud9을 이해하고 실습환경을 구성합니다.
· 주요 내용:
1. AWS Cloud 9 기반 운영 환경 구성
[Chapter 4: Terraform 특징 및 구조]
· 학습 목표:
Terraform의 특징과 기본 구조, 사용법을 학습합니다.
· 주요 내용:
1. Terraform 개요 및 특징
2. Terraform Language 기본 구조
3. Terraform Resource
4. Terraform Provider
5. Terraform Variables
6. Terraform Output & Data Sources
[Chapter 5: Chat GPT 기반 Terraform 코드 생성 및 분석]
· 학습 목표:
ChatGPT를 활용하여 Terraform 코드를 작성하고, 해당 코드를 기반으로 AWS의 리소스를 배포 및 관리하는 기술을 습득합니다.
· 주요 내용:
1. AWS VPC 코드
2. AWS EC2 코드
3. AWS EBS 코드
4. AWS ELB 코드
5. AWS ASG 코드