AZ-900 8강 Azure 핵심 솔루션 – IoT, AI, DevOps

📡 Azure IoT 서비스

1. IoT Central (SaaS)

- 디바이스 연결, 모니터링, 규칙 설정 및 수명 주기 관리 가능

- SaaS 기반으로 빠른 시작과 유지관리 부담 ↓

- 개발자 없이도 IoT 플랫폼을 구성 가능

추천: 개발 리소스 없이 빠르게 IoT 시스템을 구축하려는 기업

2. IoT Hub (PaaS)

- 디바이스 ↔ 클라우드 간 메시지 허브 역할

- 양방향 통신, 파일 업로드, 원격 제어 가능

- 디바이스 등록/관리/모니터링 제공

추천: 커스터마이징이 필요한 IoT 환경

3. IoT Edge

- 센서 데이터를 로컬(온프레미스)에서 처리 후 클라우드로 전송

- 빠른 반응성, 오프라인 환경에서도 작동

추천: 제조/산업 현장과 같이 실시간 데이터 처리가 필요한 곳

✅ IoT 서비스 정리

- 개발자 없음 → IoT Central (SaaS)

- 커스터마이징 필요 → IoT Hub (PaaS)

- 산업현장 데이터 처리 → IoT Edge

🤖 Azure AI 서비스

1. Azure Machine Learning (PaaS)

- 머신러닝 모델의 학습, 배포, 모니터링 지원

- PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등 오픈소스 지원

- 전체 ML 수명주기 관리

2. Azure ML Studio (워크플로우 스튜디오)

- 웹 기반의 시각적 머신러닝 도구

- 코드리스 + 코드 기반 개발 모두 지원

- ML 경험이 적은 사용자도 모델 구현 가능

3. Azure 인지 서비스 (Cognitive Services)

- 복잡한 AI 기술 없이 앱에 인식 기능 추가 가능

- 주요 기능: 시각, 음성, 언어, 의사결정, 검색

예시: 얼굴 인식, 언어 번역, 음성 → 텍스트 등

🔧 Azure DevOps & 개발 도구

1. Azure DevOps Services

- 개발 → 빌드 → 배포 → 모니터링 전체 파이프라인 지원

- 개발자, IT 운영, 보안 팀 간 협업 강화

- CI/CD(지속적 통합 및 배포) 환경 구성

2. Azure DevTest Labs

- 테스트 환경을 빠르고 효율적으로 구성할 수 있는 서비스

- 사전 정의된 자원 한도 내에서 VM 생성 가능

- 비용 예측 가능, 반복적인 테스트 자동화에 유리

📌 요약: Azure 솔루션별 특징

IoT

- IoT Central: SaaS, 빠른 시작, 유지관리 최소화

- IoT Hub: PaaS, 메시지 허브, 고급 통신 제어

- IoT Edge: 로컬 처리, 오프라인 환경 대응

AI

- Azure ML: 전체 머신러닝 라이프사이클 지원

- ML Studio: 코드리스/시각적 ML 설계 도구

- Cognitive Services: 사전 학습된 AI API (시각, 음성, 언어 등)

DevOps

- Azure DevOps: CI/CD 통합, 팀 협업 도구

- DevTest Labs: 저비용 테스트 환경, 자동화 가능

✅ 마무리

이번 강의에서는 Azure의 최신 핵심 솔루션인 IoT, AI, DevOps 서비스를 학습했습니다.

각 서비스는 비즈니스 요구에 따라 맞춤형으로 선택할 수 있으며, 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.