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[기술리포트] 클라우드 네이티브 2편 : 애플리케이션 이식성 강화 - 컨테이너·배포 전략

[ kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 ] 📋 요약 이 글에서는 클라우드 네이티브 환경에서 애플리케이션 이식성을 강화하기 위한컨테이너 패키징, 설정 외부화, 배포 전략의 핵심 원칙과 실무 적용 방법을 다룹니다.이를 통해 장애 발생 시 수리가 아닌 재배포 중심의 복구 전략을 수립하고,무중단 배포와 운영 복원력을 확보하는 방향을 정리합니다. #클라우드네이티브 #컨테이너 #쿠버네티스 #애플리케이션이식성 #배포전략현재 대부분의 신규 서비스는 컨테이너와 쿠버네티스를 전제로 설계합니다. 그런데 장애 분석 회의에 들어가 보면 원인은 여전히 익숙한 패턴에서 나옵니다. 특정 노드에만 설치된 라이브러리, 환경마다 미묘하게 다른 설정, 롤백이 안 되는 배포 파이프라인 같은 것들입니다. 인프라는 멀..

[기술리포트] 클라우드 네이티브 1편 : 가용성 설계 재조명 - 배포·격리·상태·검증 4대 원칙

[ kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 ] 📋 요약 이 글에서는 클라우드 네이티브 환경에서 서비스 가용성을 확보하기 위한네 가지 핵심 설계 원칙(애플리케이션 이식성 및 배포 전략,장애 도메인과 격리 설계, 상태 관리와 데이터 일관성, 카오스 엔지니어링과 복원력 검증)을 다룹니다. 장애의 출발점이 인프라가 아닌 변경과 운영 방식으로 이동한 현실에서,실제 아키텍처 의사결정에 적용 가능한 설계 프레임워크와 검증 방법을 정리합니다.#클라우드네이티브 #가용성설계 #장애격리 #카오스엔지니어링 #멀티리전현재, 조직의 규모와 무관하게 대부분의 조직은 어떤 형태로든 클라우드를 활용하고 있습니다. 신규 서비스는 컨테이너와 Kubernetes 기반으로 구축되고, 기존 레거시 시스템도 단계적으로 클..

[트렌드분석] 데이터센터 자산 전쟁 : 투자 자본이 몰리는 AI 인프라의 현재와 미래

[ kt cloud DC글로벌고객팀 심재문 님 ] 📋 요약 이 글에서는 AI 인프라 수요 증가에 따라 데이터센터가 GPU 클러스터 기반의자산형 투자 대상으로 재정의되는 과정과지역별 투자 전략, 수익 모델, 리스크 요인을 다룹니다. 전력 확보와 냉각 기술이 자산 가치를 결정하는 핵심 요소로 부상하며,장기 안정 수익을 기대할 수 있는 신흥 인프라 자산군으로 자리잡고 있음을 정리합니다.#데이터센터 #GPU #AI인프라 #REIT #전력자산✨ 왜 지금, 데이터센터가 자산시장의 중심인가2025년 현재, 전 세계 인프라 투자시장의 패러다임은 “Power + Compute”의 결합으로 이동하고 있습니다.불과 5년 전까지만 해도 데이터센터는 전력 집약형 창고(Utility Real Estate)로 인..

케클s피드 1월호|AI는 이미 도입됐습니다. 관건은 운영입니다.

AI 기술이 일상이 된 지금, 기업의 과제는 AI 도입 자체보다 안정적인 운영과 지속 가능한 확장으로 옮겨가고 있습니다. 이번 케클s피드에서는 기술이 실제 서비스로 연결되는 과정을 세 가지 관점에서 정리했습니다. 국산 AI 반도체의 실증 데이터부터 GitOps를 통한 운영 자동화, 그리고 글로벌 데이터센터 시장의 흐름까지 담았습니다. 기술 실행 과정에서 마주하는 현실적인 고민들에 참고가 되기를 바랍니다.대한민국 클라우드 경쟁력을 글로벌 수준으로 끌어올리기 위한 K-클라우드 프로젝트의 일환으로, 지난 3년간 국산 AI 반도체(NPU) Farm 구축 및 실증 사업이 단계적으로 추진되었습니다. 본 사업은 국산 AI 반도체의 실제 활용 가능성을 검증하고, 클라우드 환경에서의 상용화 가능성을 확인하는 것을 목표..

[튜토리얼] kt cloud가 자원을 최적화하는 방법: 컨테이너 리소스 동적할당 구현기

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ] 📋 요약 이 글에서는 Docker 환경에서 실행 중인 컨테이너의 CPU, 메모리, 포트 등 리소스를재시작 없이 동적으로 조정하는 구현 방법과 cgroup 기반 메커니즘을 다룹니다.이를 통해 클라우드 사업자는 자원 활용률을 극대화하고, 사용자는 서비스 중단 없이비용 최적화와 가용성을 확보할 수 있는 실질적 운영 전략을 정리합니다.#Docker #컨테이너리소스관리 #cgroups #동적할당 #클라우드최적화클라우드 환경에서 애플리케이션을 실행할 때 가장 흔히 사용하는 방식은 가상머신(VM)입니다. 하지만 VM 기반에서는 GPU와 같은 고가의 자원을 한 번 할당하면 실제 사용 여부와 상관없이 지속적으로 과금되는 구조적 한계가 있습니다. 이로 인해 ..

[kt cloud DC Series] #4 동남아 데이터센터 격전지, Southeast Asia 시장 분석

[ kt cloud DC글로벌고객팀 심재문 님 ] 📋 요약 이 글에서는 동남아시아 데이터센터 시장의 성장 전망과 싱가포르·말레이시아·인도네시아 등주요 국가별 허브 경쟁 구도, 전력·냉각·재생에너지 등 핵심 인프라 요소를 다룹니다.시장 재편 과정에서 발생하는 리스크와 투자 기회를 파악하여글로벌 데이터센터 사업 전략 수립에 필요한 실무 판단 기준을 정리합니다.#동남아시아데이터센터 #SEA데이터센터시장 #싱가포르허브 #말레이시아조호르 #데이터센터인프라✨ SEA 데이터센터 시장, 왜 지금 주목해야 하는가2025년 현재, 동남아시아(SEA) 지역은 글로벌 데이터센터 사업자 및 투자자에게 아시아 내 전략 요충지로 급부상 중입니다.선진 허브였던 싱가포르가 토지·전력·규제 제약에 직면한 반면, 인도네..

[트렌드 리포트] AI 인프라 전환 가이드 - 지금 준비해야 할 5가지

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 ] 📋 요약 AI 트래픽이 빠르게 증가하면서, 기존 데이터센터 구조만으로는 전력·냉각·네트워크 측면에서 한계에 직면하고 있습니다.본 콘텐츠는 설문 데이터를 기반으로 기업이 준비해야 할 AI 인프라 전환 포인트 5가지를 정리하고,kt cloud AI Innovation Center의 역할을 설명합니다.안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 시대의 데이터센터는 단순한 저장 공간을 넘어, 서비스의 성패를 좌우하는 핵심 동력으로 진화하고 있습니다. 특히 고밀도 GPU 기반의 워크로드가 급증하면서, 기업들은 이제 전력·냉각·네트워크 전반을 재설계해야 하는 근본적인 변화에 직면해 있습니다. kt cloud는 지난 12월 17일, ‘AI ..

[인사이트] 데이터센터 전력품질 관리의 중요성 – 7가지 위협 유형과 ITIC 곡선 분석

[ kt cloud DC동부운용센터 박지현 님 ] 📋 요약 이 글에서는 데이터센터 전력품질 관리의 중요성과 IEEE가 정의한 7가지 위협 유형, ITIC 곡선 분석 기준을 다룹니다.IT 장비 손상과 서비스 중단을 예방하기 위한 모니터링 체계 및 개선 설비 도입의 필요성을 정리합니다.#데이터센터 #전력품질 #ITIC곡선 #고조파 #UPS 일상에서 볼 수 있는 전력품질 현상 일상에서 한 번쯤 형광등이 깜빡이는 경험하게 됩니다. 플리커(Flicker)라고도 하는 이 현상은 전력품질 저하에 의해 나타나는 현상으로 원인으로는 시스템 내에서 아크 방전기기의 운전, 정지 및 반복(용접기, Arc로), 뇌(雷)에 의한 뇌서지투입 또는 유도서지(직격뢰,유도뢰), 전동기 등의 빈번한 개폐(반송기계), 고..

[실전가이드] OpenStack Helm 배포를 GitOps로 전환: FluxCD+Argo CD 아키텍처 설계와 운영 전략

[ kt cloud Foundation플랫폼팀 이지은 님 ] 📋 요약 이 글에서는 OpenStack Helm 배포 방식을 Genestack CI 기반 렌더링에서FluxCD HelmRelease와 Argo CD를 활용한 GitOps 방식으로 전환한 과정을 다룹니다.전환 배경, 아키텍처 설계, 값 관리 체계, 의존성 제어, 운영 결과와 장단점을 정리합니다.#OpenStack #GitOps #FluxCD #ArgoCD #HelmRelease안녕하세요. 오늘은 내부에서 실제로 전환을 마친 “OpenStack Helm 배포 방식”을 정리해 공유드립니다. 핵심은 간단합니다.기존: Genestack CI로 Helm Chart를 미리 렌더링 → 순수 매니페스트(YAML)를 Argo CD로 배포변경: ..

[분석] MLOps에서 LLMOps로, 아직 끝나지 않은 진화의 서막

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ] 📋 요약 이 글에서는 AI 모델 운영의 핵심인 MLOps에서 LLMOps로의 진화 과정을 다룹니다.생성형 AI 시대에 필요한 운영 체계의 변화와 기업이 고려해야 할 실무 관점을 정리합니다.#MLOps #LLMOps #AI운영 #생성형AI #RAGAI 모델을 만들고 배포하는 일은 이제 그 자체로 특별하지 않습니다. 누구나 튜토리얼을 따라 모델을 학습시키고, 몇 번의 시도로 눈에 띄는 성능을 낼 수 있습니다.그러나 모델을 ‘운영’하기 시작하는 순간, 이야기는 완전히 달라집니다. 실제 환경에서 AI는 하나의 모델로 완성되지 않습니다. 데이터 검증, 파이프라인 자동화, 자원 스케줄링, 거버넌스 정책 등이 동시에 맞물려야 합니다. 각 단계는 서로 의..

Tech Story/AI Cloud 2026.01.08