Cloud/Azure
AZ-900, 05. Azure IoT, AI, DevOps
by 에르모사 쩐뉴
2025. 11. 11.
📘 05. Azure IoT, AI, DevOps
5.1 Azure IoT (Internet of Things) 🌐
🔹 핵심 개념
- 수많은 센서·기기에서 수집되는 데이터를 Azure로 안전하게 연결하고 관리하는 서비스
- IoT = “사물 인터넷”, 클라우드에서 장치를 모니터링하고 제어
🔹 주요 서비스
서비스설명주요 기능
| IoT Hub |
기기 ↔ 클라우드 간 양방향 통신 허브 |
장치 등록, 인증, 메시지 전송, 모니터링 |
| IoT Central |
사전 구성된 IoT 관리형 플랫폼 |
코드 없이 IoT 솔루션 구축 (SaaS 형태) |
| Azure Sphere |
보안이 강화된 IoT용 MCU(마이크로컨트롤러) + OS + 클라우드 보안 |
IoT 장치 보안 강화용 |
| Azure Digital Twins |
실제 환경의 디지털 복제 모델 |
스마트빌딩·공장 시뮬레이션용 |
🧠 시험 포인트
- IoT Hub = 연결 중심, 관리형 통신 허브
- IoT Central = 완전 관리형 SaaS, 개발 없이 IoT 솔루션 구축
- Sphere = IoT 디바이스 보안 플랫폼
- Digital Twins = 실제 환경을 가상으로 복제
5.2 Azure AI 서비스 🧠
🔹 핵심 개념
- Azure는 AI 모델을 직접 개발하거나, 사전 학습된 인공지능 API를 제공
- 사용자는 복잡한 머신러닝을 몰라도 AI 기능을 앱에 쉽게 추가 가능
🔹 주요 서비스
서비스설명주요 기능
| Azure Cognitive Services |
사전 학습된 AI 모델 API |
언어, 시각, 음성, 의사결정 등 기능 제공 |
| Azure Machine Learning (AML) |
머신러닝 모델 학습·배포 플랫폼 |
코드 기반 또는 GUI 방식 지원 |
| Azure Bot Service |
대화형 챗봇 개발·운영 플랫폼 |
Teams, 웹사이트, 채팅앱 연동 |
| Azure OpenAI Service |
GPT·Codex 등 최신 언어모델 제공 |
자연어 처리, 코드 생성, 문장 요약 |
🔹 Cognitive Services 세부 영역
영역기능 예시
| Vision |
이미지 인식, 얼굴 감지 |
| Speech |
음성 인식·합성 |
| Language |
번역, 요약, 감정 분석 |
| Decision |
이상 탐지, 추천 시스템 |
🧠 시험 포인트
- Cognitive Services = 사전 학습된 AI API
- Machine Learning = 직접 모델 개발·훈련
- Bot Service = 챗봇 개발용 플랫폼
- OpenAI Service = 대화형 AI, 언어 모델 제공
5.3 Azure DevOps & DevTest Labs ⚙️
🔹 핵심 개념
- DevOps = 개발(Development) + 운영(Operations)
- 코드를 빌드·테스트·배포하는 전 과정을 자동화하는 Azure 서비스
🔹 주요 서비스
서비스설명기능
| Azure DevOps Services |
애플리케이션 개발·배포 전체 수명주기 관리 |
Azure Repos, Pipelines, Boards, Test Plans, Artifacts |
| GitHub Actions |
GitHub 기반 CI/CD 자동화 |
소스코드 저장소와 통합 |
| Azure DevTest Labs |
개발·테스트 환경 신속 생성 |
VM 템플릿으로 테스트 환경 자동화 |
| Azure Monitor / Application Insights |
서비스 성능·로그 모니터링 |
앱 오류 분석, 가용성 점검 |
🔹 DevOps 구성요소
구성 요소역할
| Repos |
소스 코드 버전 관리 (Git 기반) |
| Pipelines |
빌드 및 배포 자동화 |
| Boards |
프로젝트 일정 및 업무 관리 |
| Test Plans |
테스트 관리 및 품질 확인 |
| Artifacts |
빌드 결과 패키지 저장소 |
🧠 시험 포인트
- DevOps = CI/CD + 협업 + 모니터링 통합 서비스
- DevTest Labs = 테스트용 VM 빠른 생성, 비용 절감
- Pipelines = 빌드·배포 자동화의 핵심
- Repos = 코드 저장소, Boards = 일정관리
📊 서비스 비교 요약표
구분서비스주요 역할유형
| IoT |
IoT Hub / Central / Sphere / Digital Twins |
장치 연결, 관리, 보안, 시뮬레이션 |
PaaS / SaaS |
| AI |
Cognitive Services / AML / Bot / OpenAI |
인공지능 API, 모델 개발, 챗봇, 언어모델 |
PaaS / SaaS |
| DevOps |
DevOps Services / GitHub / DevTest Labs |
CI/CD, 코드관리, 테스트환경 |
PaaS |
🧩 OX 복습 노트
문항내용정답
| 1 |
IoT Hub는 장치 간 통신을 관리하는 허브 역할을 한다 |
⭕ |
| 2 |
IoT Central은 코드 없이 빠르게 IoT 솔루션을 구축할 수 있다 |
⭕ |
| 3 |
Cognitive Services는 사용자가 직접 모델을 학습해야 한다 |
❌ |
| 4 |
Azure Machine Learning은 모델을 직접 학습·배포하는 서비스이다 |
⭕ |
| 5 |
Bot Service는 대화형 챗봇 구축에 사용된다 |
⭕ |
| 6 |
Azure DevOps는 CI/CD, 버전 관리, 테스트를 통합 제공한다 |
⭕ |
| 7 |
DevTest Labs는 테스트 환경을 수동으로 설정해야 한다 |
❌ |
| 8 |
Azure OpenAI Service는 언어 처리와 코드 생성 모델을 제공한다 |
⭕ |
🌐 시각적 구조 요약
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Azure IoT 영역 │
└──────────────┬──────────────┬──────────────┘
│ │
▼ ▼
┌────────────────┐ ┌────────────────┐
│ IoT Hub │ │ IoT Central │
│ 장치 연결·통신 │ │ 코드 없는 솔루션│
└────────────────┘ └────────────────┘
│
▼
┌────────────────┐
│ Digital Twins │ ← 실제 환경의 디지털 모델링
└────────────────┘
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Azure AI 서비스 │
└────────────────┬─────────────────────────┘
▼
[Cognitive Services] – 사전학습 API
[Machine Learning] – 모델 개발·훈련
[Bot Service] – 대화형 챗봇
[OpenAI Service] – 언어·코드 생성
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Azure DevOps 구성 │
└──────────────┬──────────────┬────────────┘
▼ ▼
[Repos / Pipelines / Boards / Test Plans / Artifacts]
│
▼
[DevTest Labs]
테스트 환경 자동 생성, 비용 절감
🧠 시험에서 자주 나오는 포인트 정리
- IoT Hub ↔ IoT Central : Hub는 연결용, Central은 솔루션용
- Cognitive Services ↔ Machine Learning : 전자는 API, 후자는 직접 학습
- DevOps = CI/CD 통합
- DevTest Labs = 테스트 VM 자동 생성
- Digital Twins = 실제 시스템의 디지털 모델링