(제 24회) 시스템구조 / (94)~(95) 해설

94. 다음 중 신경망 기반의 기계학습 알고리즘으로 가장 적절하지 않은 것은?

 

① SVM(Support Vector Machine)

② GAN(Generative Adversarial Network)

③ DBN(Deep Belief Network)

④ VAE(Variational Auto Encoder)

 

▣ 문제풀이

● GAN(Generative Adversarial Network)

- 어떤 분포 혹은 분산 자체를 만들어내는 모델

 

● DBN(Deep Belief Network)

- 입력층과 은닉층으로 구성된 RBM을 블록처럼 여러 층으로 쌓은 형태로 연결된 신경망

 

● VAE(Variational Auto Encoder)

- Input image X 를 Encoder 에 통과시켜 Latent vector z 를 구하고, Latent vector z 를 Decoder 에 통과시켜 기존 input image X 와 비슷하지만 새로운 이미지 X를 찾아내는 구조

 

 

정답 : ①

 

 

95. 다음 중 컨테이너를 사용한 가상화에 대해 적절하게 설명한 것을 모두 고른 것은?

 

가. 컨테이너를 사용한 가상화의 경우 하이퍼바이저를 사용하여 높은 입출력 성능을 보인다. 나. 컨테이너를 사용한 가상화의 경우 프로세스 수준에서 가상화가 구현된다. 다. 컨테이너를 사용한 가상화의 경우 가상머신을 사용하는 가상화 보다 자원 사용을 절감할 수 있다. 라. 컨테이너를 사용한 가상화의 경우 응용을 위한 별도의 분리된 환경을 제공하므로 가상머신보다 높은 보안성을 갖는다.

 

① 가, 나 ② 가, 라

③ 나, 다 ④ 다, 라

 

▣ 컨테이너기반 가상화 특징

• 가상머신과는 달리 운영체계를 제외하고 어플리케이션 실행에 필요한 모든 파일을 패키징
• 가상머신 방식의 가상화보다 시스템에 대한 요구사항이 적음
• 일반적으로 컨테이너에는 OS 가 포함되지 않아 크기가 수십 MB에 불과
• 운영체제 부팅이 필요 없기 때문에 서비스를 시작하는 시간 또는 상대적으로 매우 짧음
• 작은 크기 때문에 컨테이너에 대한 복제와 배포가 좀 더 용이
• 기존의 가상머신 방식 대비 시스템의 성능 부하가 훨씬 적음

구분	가상머신 가상화	컨테이너 기반 가상화
이식성	VM당 모놀리딕(Monolithic)한 서비스 VM 단위의 이동, 복제와 생성 가능	실행에 필요한 모든 종속성 및 구성을 함께 배포(실행환경의 일관성) 마이크로(Micro)서비스 구축에 최적
효율성	1VM 당 1서비스 성능오버헤드 존재	호스트 OS커널 공유이므로 필요한 만큼 자원 사용
생성	최소 수 GB 이상의 추가 VM 생성	OS가 없는 수 MB단위의 컨테이너 생성
안정성	각각 독립된 VM 들로 안정적인 운영 가능(완전한 분리)	통제된 영역이지만 OS 커널을 공유하므로, 장애 발생 시 같이 영향 받음

 

정답 : ③

 

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