Azure Policy를 활용한 AI 서비스 거버넌스 구축

기업이 인공지능을 빠르게 도입함에 따라 AI 워크로드 전반에서 보안, 규정 준수 및 비용 관리를 유지하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이러한 서비스를 수동으로 관리하면 구성 이탈(configuration drift)과 잠재적인 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 이 과정에서는 Azure Policy를 사용하여 AI 서비스의 거버넌스를 자동화하는 방법을 배웁니다. 개발 속도를 저하시키지 않으면서 책임감 있는 AI 실천법을 적용하고, 승인되지 않은 모델 배포를 제한하며, 규정 준수를 보장하는 가드레일을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 학습 내용: - 클라우드 거버넌스, policy-as-code 및 책임감 있는 AI 원칙의 핵심 개념 이해 - Cognitive Services 및 생성형 AI 워크로드를 위해 특별히 설계된 기본 제공 Azure Policy 정의 구성 - 리소스 제한, 프라이빗 엔드포인트 및 데이터 레지던시 요구 사항을 적용하기 위한 맞춤형 정책 정의 생성 - 클라우드 환경 전반에서 규정을 준수하지 않는 AI 배포를 식별하기 위해 규정 준수 감사 적용 - 정책 시정 과제를 사용하여 규정을 준수하지 않는 기존 AI 서비스를 자동으로 시정 - 구조화된 서면 실습 및 실제 시나리오를 통해 정책 규칙 작성 및 테스트 연습 기초적인 거버넌스 용어와 정책 정의 구조를 탐색하는 것으로 시작하여 AI 엔드포인트 보안 및 규정 준수 모니터링을 위한 실용적인 시나리오로 넘어갑니다. 이 과정은 AI 배포를 관리하려는 입문자, 클라우드 관리자 및 보안 전문가를 위해 설계되었으며, 사전 정책 작성 경험이 필요하지 않습니다. 지금 읽기 시작하여 조직의 AI 이니셔티브에 질서, 보안 및 일관된 규정 준수를 가져오세요.