# AI 서비스 배포 실무: API·클라우드·DevOps — 강의자료

## 과정 개요

프로토타입 AI 서비스를 실제 운영 가능한 수준으로 배포·운영하는 심화 과정

모델·서비스를 API로 감싸고, 클라우드에 배포하며, CI/CD와 모니터링까지 갖추는 전 과정을 실습합니다. 실제 트래픽을 가정한 부하 테스트를 포함합니다.

| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 난이도 | 고급 |
| 진행 방식 | 부트캠프 |
| 표준 소요시간 | 24시간 (3일) |
| 대상 | AI 서비스 개발자, 백엔드 엔지니어 |
| 관련 기술 | API, Cloud, DevOps |

## 학습 목표

- AI 서비스의 API 설계와 컨테이너화
- 클라우드 배포 및 CI/CD 파이프라인 구성
- 모니터링·로깅 체계 구축

## 모듈별 강의 내용

### Module 1. API 설계와 컨테이너화

- AI 서비스 API 설계 원칙
- 컨테이너화 실습

AI 모델을 다른 서비스가 쓸 수 있게 API로 감싸는 설계 원칙과, 이를 어디서든 동일하게 실행되도록 컨테이너화하는 방법을 다룹니다.

### Module 2. 클라우드 배포

- 클라우드 배포 아키텍처
- CI/CD 파이프라인 구성

직접 배포와 자동 배포(CI/CD)의 차이를 실습으로 체감하고, 코드가 바뀔 때마다 자동으로 반영되는 파이프라인을 구성합니다.

### Module 3. 운영

- 모니터링·로깅 체계 구축
- 부하 테스트 실습

배포는 끝이 아니라 시작입니다. 실제 트래픽을 가정한 부하 테스트와, 문제가 생겼을 때 바로 알 수 있는 모니터링·로깅 체계를 구축합니다.

## 진행 안내

각 모듈은 개념 설명 후 실습으로 이어지는 순서로 진행합니다. 모듈별 실습 문제는 별도 워크북 문서를 참고하세요.