본문 바로가기

전체 글233

네트워크 운영과 클라우드 네트워크 차이(장비, VPC, 자동화) 네트워크 직무를 준비하는 취업 준비생의 실습과 프로젝트를 함께 점검하다 보면 라우터와 스위치 설정은 익숙한데 클라우드 네트워크가 나오면 완전히 다른 분야처럼 받아들이는 경우가 있습니다.VLAN을 나누고 정적 라우팅을 구성하며 ACL까지 실습했지만, AWS VPC와 서브넷, 라우팅 테이블, 보안그룹을 설명하는 단계에서는 서비스 이름만 나열하는 식입니다. 반대로 클라우드 프로젝트를 먼저 만든 취업 준비생 중에는 VPC와 퍼블릭 서브넷, 프라이빗 서브넷을 구성할 수 있지만 왜 특정 경로를 사용했고 어떤 통신을 허용해야 하는지 설명하지 못하는 경우도 있습니다. 콘솔 화면에서는 네트워크가 정상적으로 만들어졌지만 사용자가 서버에 접속하지 못했을 때 라우팅 문제인지, 보안 정책 문제인지, 서버 자체 문제인지 범위를 .. 2026. 10. 7.
멀티클라우드 확산과 신입 직무변화(AWS, Azure, GCP) 클라우드 직무를 준비하는 취업 준비생의 프로젝트와 학습 계획을 함께 점검하다 보면 AWS 자격증과 EC2, VPC, IAM 같은 서비스는 상당히 많이 공부했는데 Azure나 GCP가 등장하는 채용공고를 보면 갑자기 처음부터 다시 공부해야 한다고 생각하는 경우가 있습니다.AWS에서는 가상서버와 네트워크를 구성할 수 있지만 Azure의 Virtual Machines와 Virtual Network, GCP의 Compute Engine과 VPC라는 이름이 나오면 자신이 준비한 내용과 전혀 다른 기술처럼 받아들이는 식입니다. 반대로 AWS, Azure, GCP 서비스를 모두 공부하려고 하면서 각 플랫폼의 서비스 이름만 넓게 외우는 경우도 있습니다.프로젝트에는 EC2, Azure VM, Compute Engine을.. 2026. 10. 6.
침해사고 대응 직무 프로젝트 실전 준비(탐지, 분석, 복구) 침해사고 대응 직무를 준비하는 취업 준비생의 프로젝트와 실습 기록을 함께 점검하다 보면 보안 도구를 사용한 화면은 상당히 많은데, 실제 사고 대응 과정을 설명하는 단계에서 답변이 짧아지는 경우가 있습니다.보안 로그를 수집했고 이상 이벤트도 발생시켰으며 탐지 화면까지 캡처했지만, 어떤 로그를 보고 처음 이상하다고 판단했는지, 단순한 설정 오류와 실제 사고 가능성을 어떻게 구분했는지까지는 충분히 기록되지 않은 경우입니다.문제가 확인된 이후 시스템을 어떤 순서로 정상 상태로 돌렸는지, 복구한 뒤 같은 이상 현상이 다시 나타나지 않는지까지 확인한 기록도 부족할 수 있습니다.특히 프로젝트가 공격 시나리오 중심으로 구성되어 있으면 이런 문제가 더 잘 나타납니다.특정 공격 유형을 재현하고 보안 설루션에서 경고가 발생.. 2026. 10. 5.
IT서비스 기획자 데이터 역량 준비(지표, 사용자, 의사결정) IT 서비스 기획 직무를 준비하는 취업 준비생의 포트폴리오를 함께 점검하다 보면 화면 설계와 사용자 흐름은 상당히 잘 만들어졌는데, 왜 해당 기능을 추가하거나 개선해야 하는지 설명하는 단계에서 답변이 약해지는 경우가 있습니다. 회원가입 절차를 줄이고 추천 기능을 추가했으며 마이페이지 구조를 개편했다고 설명하지만, 기존 사용자들이 어느 단계에서 많이 이탈했는지, 어떤 행동 데이터를 근거로 기능의 우선순위를 정했는지 질문하면 사용자에게 더 편리할 것 같았다는 답변에서 멈추는 식입니다. 기획의 형태는 갖춰졌지만 판단의 근거가 충분하지 않은 것입니다.프로젝트를 조금 더 자세히 확인하면 데이터가 없었던 것이 아니라 제대로 활용하지 않은 경우도 있습니다. 방문자 수와 클릭 수, 회원가입 수 같은 숫자는 수집했지만 .. 2026. 10. 4.
카카오 AI에이전트 전략과 직무 변화(플랫폼, 연동, 서비스) AI 관련 직무를 준비하는 취업 준비생의 프로젝트를 함께 점검하다 보면 카카오나 네이버 같은 플랫폼 기업의 AI 전략을 관심 있게 보고 있으면서도, 그것을 자신의 취업 준비와 연결하는 단계에서는 답변이 막히는 경우가 있습니다. 카카오가 AI 에이전트를 강화하고 있다는 뉴스는 알고 있고 ChatGPT나 LLM API를 사용한 프로젝트도 만들어봤지만, 플랫폼 기업에서 에이전트가 실제로 어떤 기술과 서비스를 연결해야 하는지 질문하면 AI 챗봇을 만든다는 설명에서 멈추는 식입니다. 사용자의 요청을 이해한 뒤 어떤 도구를 선택하고, 다른 서비스에서 필요한 정보를 가져오며, 실제 행동까지 이어지게 하는 구조는 프로젝트에서 충분히 경험하지 않은 것입니다.최근 카카오가 공개한 방향을 보면 이런 차이가 더 선명하게 나타.. 2026. 10. 3.
AI에이전트 확산과 IT취업 변화(도구연결, 워크플로, 검증) AI 관련 취업을 준비하는 학생의 프로젝트를 함께 점검하다 보면 ChatGPT나 생성형 AI를 활용한 경험은 많은데, AI 에이전트가 기존 AI 활용과 무엇이 다른지 설명하는 단계에서 막히는 경우가 있습니다. 예를 들어 사용자가 질문을 입력하면 LLM이 답변을 생성하는 챗봇을 만들었고 외부 API도 한 번 호출해 봤지만, 사용자의 요청에 따라 필요한 정보를 찾고 여러 도구를 순서대로 실행한 뒤 결과를 다시 확인하는 구조까지는 연결되지 않은 경우입니다. 프로젝트 설명에는 AI 자동화라고 적혀 있지만 실제로는 하나의 프롬프트를 보내고 결과를 받아 화면에 표시하는 수준에 머물러 있는 것입니다.조금 더 구체적으로 질문하면 차이가 드러납니다. 사용자가 취업공고 분석을 요청했다고 가정했을 때 어떤 데이터가 필요한지.. 2026. 10. 2.

티스토리툴바