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네이버의 클라우드 인프라 및 DevOps 환경 최적화
프로젝트의 목표는 대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 AI 모델을 운영하는 것이었으며, 이를 위해 확장 가능한 클라우드 인프라 환경을 설계하고, 배포 자동화 및 최적화를 수행하였습니다.
Kubernetes 기반 배포자동화 및 AI 모델 운영환경 구축 프로젝트.
이러한 경험과 성과를 바탕으로, 네이버 Tech-인프라팀에서 확장 가능한 클라우드 환경 구축, DevOps 자동화, 대용량 데이터 처리 최적화 등을 수행하며, 기업의 IT 인프라 혁신에 기여하고 싶습니다.
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네이버와 같은 글로벌 IT기업에서는 고성능 인프라와 클라우드 기반 아키텍처를 구축하고, 효율적인 DevOps 환경을 조성하는 것이 필수적입니다.
네이버의 클라우드 인프라 및 DevOps 환경 최적화
대학 연구실에서 클라우드 기반 분산시스템을 연구하며, 기존의 전통적인 서버 환경에서 컨테이너 기반의 클라우드 네이티브 환경으로 전환하는 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다.
기존의 전통적인 서버 환경에서 컨테이너 기반의 인프라로 전환하면서, 네트워크 구성과 데이터 저장 방식에서 문제가 발생하였습니다.
지속적인 배포 및 테스트 환경을 구축하기 위해 Jenkins, GitH ubA ctions를 활용한 CI/CD 파이프라인을 설계하고, 배포 자동화를 통해 운영 효율성을 극대화하였습니다.
이 프로젝트를 통해, 기존의 인프라를 새로운 기술로 전환하는 과정에서 발생하는 다양한 문제를 해결하는 경험을 쌓을 수 있었으며, 클라우드 네이티브 환경에서의 효율적인 운영 전략을 학습할 수 있었습니다.
스타트업과 협력하여 AI 기반 데이터 분석 플랫폼을 구축하는 프로젝트에 참여하며, 클라우드 인프라 및 DevOps 환경을 구축하는 역할을 수행한 경험이 있습니다.
프로젝트의 목표는 대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 AI 모델을 운영하는 것이었으며, 이를 위해 확장 가능한 클라우드 인프라 환경을 설계하고, 배포 자동화 및 최적화를 수행하였습니다. |
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2025.03.08
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