ㅁ 자동화 기법

ㅇ 정의:
시스템이 인간의 개입 없이 스스로 운영 및 관리되는 기술.

ㅇ 특징:
– 반복적인 작업을 자동으로 수행하여 효율성을 높임.
– 데이터 분석 및 의사결정 과정을 자동화하여 시간 절약.
– 다양한 환경 변화에 유연하게 대응 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터 처리 및 분석이 필요한 경우.
– 실시간 의사결정이 중요한 시스템.
– 운영 과정에서의 오류를 최소화하고자 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– “자동화 기법은 항상 사람이 개입해야 한다.”라는 진술은 틀림.
– “모든 자동화 기법은 동일한 알고리즘을 사용한다.”라는 진술은 틀림.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 자동화 기법은 반복적인 작업을 줄이고 효율성을 높인다.
– X: 자동화 기법은 모든 작업을 수동으로 설정해야 한다.

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1. 자가조정

ㅇ 정의:
시스템이 스스로 상태를 평가하고 최적의 설정을 찾아가는 능력.

ㅇ 특징:
– 데이터 기반으로 환경 변화에 적응.
– 사람이 개입하지 않아도 성능 최적화를 지속적으로 수행.
– 머신러닝 알고리즘을 활용하여 동적 학습 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 클라우드 환경에서 리소스 최적화를 원하는 경우.
– 다양한 사용자 요청에 따라 시스템 성능을 조정해야 하는 경우.
– 복잡한 시스템에서 운영 비용을 절감하고자 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– “자가조정은 사전 설정된 값만 활용할 수 있다.”라는 진술은 틀림.
– “자가조정 시스템은 항상 사람이 수동으로 시작해야 한다.”라는 진술은 틀림.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 자가조정은 환경 변화에 따라 시스템 설정을 스스로 조정한다.
– X: 자가조정은 항상 고정된 설정값을 사용한다.

ㅁ 추가 학습 내용

자가조정과 자율운영의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 자율운영은 시스템 전체를 포함하는 큰 개념으로, 시스템이 외부 개입 없이 스스로 작동하고 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 말합니다. 반면, 자가조정은 특정 기능이나 설정의 최적화에 초점을 맞추며, 시스템이 환경 변화에 따라 스스로 조정하는 기술을 의미합니다.

자가조정의 주요 기술로는 적응형 제어와 강화학습이 있습니다. 적응형 제어는 시스템이 실시간으로 환경 변화에 반응하여 제어 매개변수를 조정하는 기술입니다. 강화학습은 보상을 기반으로 행동을 학습하여 최적화된 결과를 도출하는 기술입니다.

시험 대비를 위해 자율운영과 자가조정의 개념적 차이, 그리고 자가조정의 주요 기술에 대해 명확히 이해하고 정리해야 합니다.