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1. 폐암 수술 환자 생존율 예측from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense import numpy as np !git clone https://github.com/taehojo/data.git Data_set = np.loadtxt("./data/ThoraricSurgery3.csv", delimiter=",") X = Data_set[:,0:16] y = Data_set[:,16] model = Sequential() model.add(Dense(30, input_dim=16, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) ..

1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 인공지능 머신러닝 딥러닝 머신러닝과 딥러닝을 아우르는 전체적인 인공지능의 토대 인공지능의 범주 안에 속함 인공지능과 머신러닝의 범주 안에 속함. 2. 딥러닝 실행을 위한 필수 3요소 : 데이터, 컴퓨터, 프로그램 데이터 컴퓨터 프로그램 딥러닝에서 예측/판별을 위해 사용하는 자료 딥러닝을 실행할 경우 일반 컴퓨터(CPU)로 사용할 것인지 고속그래픽컴퓨터(GUI)로 처리할 것인지 선택하는 수행도구. 데이터와 이를 수행할 컴퓨터를 가지고 직접적으로 딥러닝을 구동하기 위한 프로그래밍 언어로 설계하는 것. * 딥러닝을 하는데 사용하는 데이터를 따라 구분할 수 있는 키가 있는지의 여부로 다르게 나뉨. 지도학습 비지도학습 데이터를 식별하거나 구분할 수 있는 키를 가진 데이터를 이용해..

서버 엔지니어 : 기술 동향 분석, 시스템 용량 산정, 기술 적정성 분석, 제품 선정과 도입 등 인프라 전반에 걸친 업무 수행. 시스템 운영과 장애 대응도 담당 스토리지 엔지니어 : 스토리지 공간/성능 관리 및 부가적인 백업 작업을 수행하고 관리를 담당. 스토리지 성능 리포트를 작성해 컨트롤러 사용률과 디스크 엑세스 정도를 보고하며 불필요한 경우 클렌징 하는 등의 업무를 담당 데이터베이스 관리자 : 운영체제의 이해와 데이터베이스 전반적인 지식 요구. 네트워크 엔지니어 : 주요 장비를 구성, 확인하며 효율적인 관리를 담당. 각 PT(Presentation), AP(Application), DB(Database) 서버인지 파악하여 각 장 비의 운영 기술과 특성 지식 요구 미들웨어 엔지니어 : 웹 서버, WA..

BMT : 벤치마크 테스트(Benchmart Test). 성능 테스트라고도 함. RFP(Request for Proposal)에 있는 제품 스펙과 요구 성능의 만족도를 대상으로 수행하며 테스트 하는 것. 비용의 저렴화를 목적으로 한 테스트이기 때문에 종종 파일럿 테스트 이후 생략되기도 함. 서버 BMT : 서버 성능 판별의 경우 CPU(시스벤치 등), 메모리(Stream, Memory Latency Checker etc) , 디스크(IOzone, VDBench), NIC, HBA를 테스트 함. 서버 내구성의 경우 스틑레스 등과 같은 도구를 사용하여 측정하기도 함. CPU의 BMT : 시스벤치를 이용해 테스트를 진행. 운영체제의 최적화에 따라 다르기도 함. 메모리의 BMT : 단위 시간당 처리량으로 측정 ..

우리나라의 주요 데이터 센터 : 삼성(과천, 수원), SK(대전, 판교), LG(상암) 등 주요 기업은 각자의 데이터센터를 설립하여 운영중, 중소규모의 기업인 경우 대기업이 제공하는 데이터 센터 일부를 임대하여 자사 센터를 사용함. 데이터센터 : IDC(Internet Data Center)라고 불리기도 함,서버, 스토리지, 네트워크 장비 등을 모아놓고 일반 소비자가 기업이 이용할 수 있는 전산 서비스를 제공하는 시설을 총칭. 데이터 센터의 보안/주요설비/구조/직원 1) 데이터 센터의 보안 : usb 등 노트북이나 일반적인 저장장치의 반입불가, 비밀번호나 정맥, 홍채 인식을 통한 인가 후 신원확인 뒤 입장 가능. 일반적으로 서버 내에 또 한번 케이지를 장착하는 경우도 있음. 2) 데이터 센터의 주요설비 ..

클라우드 : 인터넷 기반의 소프트웨어로 접근성이 좋게 서비스를 제공하며, 실시간 확장성에 대해 유연하며, 사용자가 사용한 만큼의 비용을 지불하게함(유틸리티 컴퓨팅) 클라우드 유형 : Iaas, Paas, Saas Iaas(Infra as a Service) Paas(Platform as a Service) Saas(Storage as a Service) 네트워크, 서버, 스토리지에서 운영체제까지의 인프라 영역을 서비스 형태로 제공 * AWS EC2, IBM Softlayer, SKC&C CloudZ 플랫폼(애플리케이션이 구동될 환경)이 구동할 환경에 대해서는 개발자의 관여가 필요 없는 수준 정도로 서비스를 제공 * 개발자 관점의 서비스 개발자 없이 사용자 환경에 최적화된 소프트웨어를 제공하는 것을 목표...

가상화 : 물리 장치 리소스를 분할 또는 통합해 추상화된 논리 리소스로 가상화 장치를 만들고, 사용자는 가상화 장치를 물리 장치처럼 사용하는것 시분할 기법 : 물리 장치가 일하는 시간을 짧은 단위 시간으로 분할해 여러 애플리케이션이 나눠쓰며 동시 사용을 가능하게 함 가상화 기술 사용 이점 : 비용 절감, 정보 보호측면에서 분산처리를 이용하득 가상화를 구형하여 보안성 측면에서 안전성 등가 등, 각종 인프라 장비 증가로 인한 열 발생 문제 해소, 설치장소와 소모되는 장비의 경량화 가능. 가상화 방식 : 나누기 / 집합 / 새로 만드는 에뮬레이션과 장애 극복하는 자원 절연 방식 나누기 집합 새로 생성 우성 공유 방식이 대표적 다수의 가상자원 하나의 물리자원 연결형태 시분할 기법 사용 여러개의 자원 => 물리적..

네트워크 개념 : 서버와 네트워크 장비 사이를 케이블을 통해 데이터를 주고받을 수 있게 된 환경, 망 자체를 의미 * 정보(데이터)를 주고받는 인프라 장비 간 물리적, 논리적인 연결 네트워크 통신시 기본적으로 중요한 요소 : 신뢰성, 속도, 식별(프로토콜과 관련) 프로토콜 : 컴퓨터를 비롯한 네트워크 장비의 쌍방 통신을 위해 정한 규약, * 국제 인터넷 표준화기구(IETF), 전기 전자 기술자 협회(IEEE)에서 이러한 규약을 만드는데 관여 OSI 7계층 : 개방형 통신모델 정의 * 계층별 식별을 위한 관리 및 제어를 위한 고유 식별 정보가 존재 * 수신자의 경우 하위계층 -> 계층별 해당 정보를 읽으며 상위계층 방향으로 데이터 전달 L2 - Mac Address L3 - IP Address L4 - p..

백업 : 사용자가 사용하는 정보 시스템에서 가장 중요하다고 생각하는 데이터를 보호하기 위해 디스크에 미리 저장하는 것. 장애나 예기치 못한 유사시 상황에서 복구하기 위해 사전에 준비하는 행동. (1) 백업을 받는 대상에 따른 분류 : 시스텝(운영체제) 백업 / 데이터 백업(데이터베이스 및 일반 파일 등) (2) 백업 구성방식에 따른 분류 : 직접 연결 백업 / 네트워크 백업 / SAN 백업 - 직접 연결 백업 : 서버와 백업 장비를 케이블로 연결하여 직접 백업하는 형식 - 네트워크 백업 : 별도 백업 괕리 서버에 백업 장비를 연결 후 백업 서버를 통해 백업 수행하는 형식. 기존 서비스 네트워크를 사용하거나 별도로 백업 전용 네트워크를 사용하기도 함. - SAN 백업 : 백업받을 데이터 용량이 증가함에 따..

스토리지 핵심요소 : 디스크, 컨트롤러, 캐시, 채널(+-) 스토리지 등급 분류는 성능, 확장성, 가용성, 복제 기술을 기준으로 구분. 구성방식 등급 분류는 DAS, SAN, NAS 스토리지 등급별 엔트리 미드레인지 하이엔드 구성방식 (연결방식)별 DAS(Direct Attached Storage) 서버에 직접 연결 SAN(Storage Area Network) 스위치를 통해 연결 NAS(Network Attached Storage) 이더넷 네트워크 통해 연결 스토리지 선택시 고려사항 : 성능, 확장성, 호환성, 가용성, 활용성 및 예산 고려하여 최적 스토리지 도입. - 성능 : 아이옵스 컨트롤러 처리대역과 캐시 용량 같은 물리적 성능 측면에서 고려 - 확장성 : 디스크 장착 수, 최대 가용량, 인터페이..