첫 번째 시도에 CCIE 자동화 v1.1 랩 시험 합격, spoto 100% 실제 워크북 및 솔루션

CCIE 자동화 (v1.1) 실기 시험은 8시간 동안 진행되는 실습 시험으로, 복잡한 자동화 기반 네트워크 환경에서 소프트웨어 솔루션을 계획, 설계, 개발, 테스트, 배포 및 유지 관리하는 능력을 요구합니다.

1.0 소프트웨어 설계, 개발 및 배포 - 20%
1.1 온프레미스, 하이브리드 또는 퍼블릭 클라우드 배포 기반 솔루션 설계 시 고려사항
1.2 비즈니스 및 기술 요구 사항에 따라 기존 네트워크 자동화 솔루션 수정 (갭 분석, 진실 소스 포함)
1.3 CI/CD 개발 워크플로우에서 Git 사용
1.4 CI/CD 파이프라인 문제 해결(코드 기반 오류, 파이프라인 문제, 도구 호환성 문제 등)
1.5 네트워크 및 애플리케이션 도구와 보증 데이터를 사용하여 애플리케이션 성능 문제 진단 (비동기 요청 처리, DB 지연, 높은 메모리/CPU 사용률, 마이크로서비스 네트워크 지연, 비대칭 라우팅 등)

2.0 코드형 인프라 - 30%
2.1 Python 기반 REST API 웹 애플리케이션 프레임워크 구축, 관리, 운영
2.2 Python 기반 CLI 애플리케이션 구축, 관리, 운영하여 REST API 사용
2.3 문서 기반 새 API 사용
2.4 주어진 YANG 모듈 기반 RESTCONF 또는 NETCONF 페이로드 생성 및 응답 해석
2.5 XPath를 사용하여 NETCONF 필터 생성
2.6 NETCONF 또는 RESTCONF를 사용하여 기존 인프라 네트워크 장치 구성 (YANG 분석 도구 사용)
2.7 Ansible을 활용하여 역할 생성 및 사용, 인프라 관리 (지원 문서 기반)
2.8 Terraform을 사용하여 상태 기반 인프라 관리 (지원 문서 기반)
2.9 지정된 비즈니스 및 기술 요구사항을 충족하는 기본 Cisco NSO 서비스 패키지 생성. “cisco-ios-cli” NED를 사용하여 대상 장치 플랫폼에 네트워크 구성 생성, 유형은 “python-and-template”

3.0 네트워크 프로그래머빌리티 및 자동화 - 25%
3.1 Python 라이브러리 및 SDK 문서를 사용하여 스크립트 생성, 수정 및 문제 해결, API 자동화 (ACI, AppDynamics, Catalyst Center, FDM, Intersight, IOS XE, Meraki, NSO, Webex)
3.2 제공된 아키텍처 및 구성 기반 Cisco IOS XE 네트워크 장치 구성 자동화
3.3 pyATS를 사용하여 자동화 테스트 수정 및 문제 해결
3.4 주어진 비즈니스 및 기술 요구 사항에 따라 gNMI dial-in, gRPC dial-out, NETCONF dial-in을 활용한 모델 기반 텔레메트리 솔루션 설계
3.5 YANG 모델 기반 텔레메트리 구독 생성

4.0 컨테이너 - 10%
4.1 Docker 이미지 생성(Dockerfile 포함)
4.2 Docker Compose를 사용하여 솔루션 패키징 및 배포
4.3 Kubernetes를 사용하여 솔루션 패키징 및 배포
4.4 Docker 호스트 및 브리지 기반 네트워크 생성, 사용, 문제 해결 및 외부 네트워크 통합

5.0 보안 - 15%
5.1 모든 솔루션에 OWASP 보안 코딩 관행 적용
5.2 OpenSSL을 사용하여 CSR 생성, 제공된 인증 기관에 전송, 웹 애플리케이션 보호
5.3 OAuth2+를 사용하여 인증 토큰 획득
5.4 시크릿 관리 시스템을 사용하여 애플리케이션 보호
5.5 토큰, 헤더, 시크릿을 사용하여 REST API 보호

단계 1: 자격 CCNP 시험 응시
Cisco 350-901 Autocor 시험은 120분 동안 진행되는 테스트로, 후보자의 네트워크 자동화 시스템 개발 및 설계 지식을 검증하기 위해 설계되었습니다. 이 시험은 CCNP 및 CCIE 자동화 인증을 추구하는 사람에게 해당되며, IaC(Infrastructure as Code), 운영 관리 및 자동화에서의 AI 역할 등 핵심 영역을 다룹니다.

단계 2: CCIE 자동화 실기 시험 응시
CCIE 자동화 v1.1 실기 시험은 8시간 동안 진행되는 실습 평가로, 후보자가 복잡한 자동화 기반 네트워크 환경에서 소프트웨어 솔루션을 계획, 설계, 개발, 테스트, 배포 및 유지 관리할 수 있는 능력을 평가합니다. 이 시험은 업계 표준 도구와 방법론을 사용하여 실제 네트워크 자동화 문제를 해결하는 능력을 테스트합니다.

랩 시험은 나열된 장비 및 소프트웨어를 사용하여 개발/구성할 수 있는 솔루션에 대해 후보자를 평가합니다. 준비 초기에 나열된 장비와 소프트웨어에 대한 접근을 확보하는 것이 좋습니다.

Virtual Machines:
 Ubuntu Linux: 24.04 LTS
• IOSvL2: 15.2
• IOSv: 15.9
• Cisco Catalyst 8000V: 17.5
• Nexus 9300v (N9Kv): 9.3(8)
• Cisco Application Policy Infrastructure Controller 6.1 w/ ACI Simulator

Candidate Workstation
The candidate workstation is based on Ubuntu 24.04 LTS. Documentation for software will be supplied where available.
The following software is installed on the candidate workstation:
• Ubuntu 24.04 standard GNOME desktop
• Python 3.13.9
• Ansible Core 2.19.3
o cisco.aci collection 2.12.0
• PyCharm Community 2025
• Vim 9.1
• Neovim 0.9.5
• Visual Studio Code 1.105
• Google Chrome
• Docker 28.4.0 + compose plugin 2.39.4
• Terraform 1.13.3
o ciscodevnet/aci v2.17.0
• Git 2.43
• kubectl 1.33
• telnet
• OpenSSH 9.6
• cURL 8.5
• wget 1.21
• netcat
• Bruno 2.13
• Wireshark 4.2
• OpenSSL 3.0
• Nginx 1.24
• Bash
• jq 1.7
• xmllint
• direnv 2.32
• Cisco Network Services Orchestrator (NSO) local installation 6.5
• Cisco NSO IOS CLI NED 6.109.4
• Cisco NSO NX-OS CLI NED 5.27.3
• Cisco YANG Suite 3.0

Python Libraries / Packages
The exam uses uv for management of Python virtual environments and dependencies. It is recommended to use it to create a virtual environment similar to the exam. Copy the“pyproject.toml” and “uv.lock” files into a directory and run: uv sync --frozen to create the virtual environment. An auto-generated “requirements.txt” is also provided for manual virtual environment creation without using uv.

Other Third Party Software
• GitLab 18.4
• HashiCorp Vault 1.20
• Telegraf 1.36
• InfluxDB 3.4
• Grafana 12.2
• Kubernetes 1.33
Cloud
• Cisco AppDynamics
• Cisco ThousandEyes

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