분류 전체보기 432

[플랫폼설계] DevOps에서 Platform Engineering으로: kt cloud의 여정

kt cloud Platform엔지니어링팀 이지은 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 DevOps에서 Platform Engineering으로 전환하며 개발자의 인지 부담을 줄이기 위해Platform Portal과 골든 패스를 설계하는 과정을 다룹니다.셀프서비스·GitOps·정책 자동화와 RAG 기반 AI 에이전트로 개발자 경험을 개선하는 방향을 정리합니다.#PlatformEngineering #PlatformPortal #GoldenPath #GitOps #DeveloperExperience"이 YAML은 누가 작성하나요?"kt cloud에서 NEXT 프로젝트를 진행하던 시절, 회의에서 심심치 않게 오가던 질문입니다. 배포 파이프라인을 작성하고 수정하는 건 개발자 몫이었고, Kubernete..

[AI활용] AI 자동화, 어디서부터 시작해야 할까?

kt cloud Azure전환팀 변세림 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 반복 업무에서 자동화 대상을 찾고,AI로 만든 자동화 도구를 유지보수 가능한 구조로 설계하는 과정을 다룹니다.암묵지를 데이터로 분리해 자동화 부채를 줄이고 팀 단위 시스템으로 발전시키는 방법을 정리합니다.#AI자동화 #업무자동화 #암묵지 #자동화부채 #관심사의분리 안녕하세요! 😀 작년부터 AI가 빠르게 일상 속으로 들어오면서, 자연스럽게 이런 생각이 들기 시작했습니다."우리 팀의 업무에도 AI를 본격적으로 써볼 수 있지 않을까?" 최근 전사적인 클라우드 전환이 가속화되면서 저희 팀으로 쏟아지는 인프라 구축 및 권한 요청의 수는 기하급수적으로 늘어나고 있었습니다. 처음에는 단순히 ChatGPT나 Claude로 인프라 설..

Tech Story/etc. 2026.10.02

케클s피드 9월호|kt cloud summit 2026, 고객의 AX를 현실로 만드는 인프라 전략

AI 서비스를 안정적으로 운영하려면 어떤 인프라와 기술이 필요할까요? 이번 케클s피드에서는 kt cloud summit 2026에서 공개한 고객의 AX를 뒷받침하는 인프라 전략을 소개합니다. AI 데이터센터의 전력 인프라와 구축·운영 기술부터 AI 서비스의 성능과 비용을 함께 고려한 클라우드·AI 기술과 적용 사례까지 담았습니다. 비즈니스 현장에서 AI를 구현하고 운영하는 데 필요한 인사이트를 만나보세요. -->1,500여 명이 함께한 kt cloud summit 2026Composite AI부터 1GW 규모의 AIDC 공급 로드맵까지,고객의 AX를 지원할 기술과 인프라 전략을 소개했습니다.지난 9월 15일, ‘당신의 비즈니스를 위한 AX’를 슬로건으로 kt cloud summit 2026이 열렸습니다...

[인사이트] 발전소에서 서버 랙까지, AI 시대 데이터센터 전력의 대장정

kt cloud DC동부운용팀 이민재 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 데이터센터의 전력 수요 증가를 배경으로발전·송배전 구조, 계통 접속 제약, 전력 부족 원인과 데이터센터의 대응 방안을 다룹니다.계통 인프라·입지 분산·On-site 전원·수요반응·전력 효율 개선이 AI 시대 데이터센터 설계에 갖는 의미를 정리합니다.#AI데이터센터 #전력인프라 #전력계통 #송배전 #계통접속AI 시대의 진짜 병목은 GPU가 아니라 '전기'입니다몇 년 전만 해도 데이터센터 신축의 관건은 부지와 건축비, 서버 조달이었습니다. 지금은 다릅니다. 사업의 성패를 가르는 첫 질문은 언제나 이것입니다."그래서, 거기 전기 들어옵니까?"랙당 전력밀도는 과거 2~5kW에서 40~100kW를 넘어섰고 차세대 AI 랙은 ..

[활용사례] DevOps 엔지니어가 주목하는 MCP 생태계와 kt cloud PLATFORM 적용기

kt cloud Platform엔지니어링팀 이지은 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 MCP를 활용해 Kubernetes·GitHub·ArgoCD·Slack 등 DevOps 시스템을 AI와 연결하고, kt cloud PLATFORM 환경에 적용하기 위한 구조와 보안 원칙을 다룹니다.운영 데이터 연계와 트러블슈팅 자동화를 위한 MCP 활용 방향을 정리합니다.#MCP #DevOps #Kubernetes #GitHubActions #ArgoCD1. AI와 인프라의 결합: 과거의 한계와 MCP의 패러다임 전환기존의 대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 추론 능력을 갖추었음에도 불구하고 ‘인프라와의 물리적 격리’라는 명확한 한계를 지니고 있었습니다.과거 (Isolating Chatbot): 엔지니어가 터..

[기술분석] AI 추론 메모리 병목과 서버 아키텍처 변화

kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 장문 컨텍스트·RAG·AI 에이전트 확산으로 발생하는 AI 추론 메모리 병목과 HBM·Host DRAM·NVMe SSD·공유 스토리지 기반의 계층형 서버 아키텍처 변화를 다룹니다.GPU 중심 설계에서 데이터 이동과 메모리 효율 중심의 추론 인프라로 전환할 때 고려할 요소를 정리합니다.#AI추론 #KVCache #계층형메모리 #AI인프라 #GPU서버AI 추론 메모리 병목과 서버 변화는 2026년 AI 인프라를 이해할 때 반드시 짚어야 할 흐름입니다. AI 인프라를 이야기할 때 가장 먼저 떠오르는 요소는 여전히 GPU입니다. 대형 언어 모델 학습, 멀티모달 모델 처리, 고성능 AI 데이터센터 구축 모두 GPU 성능과 밀접..

[현장 스케치] 당신의 비즈니스를 위한 AX, kt cloud summit 2026

kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 📝 요약 SUMMARY 지난 9월 15일, ‘당신의 비즈니스를 위한 AX’를 주제로 kt cloud summit 2026이 개최되었습니다. 이번 행사에서는 AIDC와 kt cloud PLATFORM을 중심으로 AX 시대에 필요한 인프라 기술과 실제 구축·운영 경험을 공유했습니다.Keynote부터 2개 Track의 주요 세션, kt cloud와 파트너사의 전시까지, AX 인프라의 현재와 미래를 한자리에서 만나본 현장을 소개합니다!#ktcloud #ktcloudsummit2026 #AX #AIDC #Cloud 안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 서비스를 실제 비즈니스로 구현하기 위해서는 모델뿐 아니라 충분한 컴퓨팅 자원, 서비스에 최적..

[구현사례] 신규 프로젝트를 복제 한 번으로 시작하기: 보일러플레이트 템플릿 표준화

Tech-Frontier.md kt cloud$ whoami --team❯ kt cloud 플렛폼엔지니어링팀 김재혁 님 📋 요약TL;DR이 글에서는 공통 기능과 프로젝트 구조, AI 코딩 지침·AI Skill, API·Bot·MCP·Batch 접점 구조를보일러플레이트 템플릿으로 표준화한 과정을 다룹니다.반복되는 개발·운영 고민을 줄이고 사람과 AI가 같은 규칙에서 개발하도록 한 설계 원칙과 적용 인사이트를 정리합니다.#보일러플레이트 #개발표준화 #AI코딩지침 #AISkill #MCP1. 문제 정의 — 왜 "표준 템플릿"이 필요했나새로운 서비스를 시작할 때마다 우리는 비슷한 고민을 반복하고 있었습니다. 팀 안에는 JSP, PHP를 비롯해 다양한 솔루션과 버전이 혼재해 있었고, 프로젝트마다 구조와 컨벤션이..

[아키텍처] 이기종 데이터 통합 설계, 모니터링 통합에서 얻은 3가지 경계

Tech-Frontier.md kt cloud$ whoami --team❯ kt cloud 플랫폼엔지니어링팀 김지웅 님 📋 요약TL;DR이 글에서는 이기종 데이터 통합 서비스의 확장성을 높이기 위한 수집·식별·소비의 3가지 아키텍처 경계를 다룹니다.모니터링 통합 사례를 통해 변화가 전파되는 지점을 격리하고 공통화 범위를 판단하는 설계 기준을 정리합니다.#이기종데이터통합 #모니터링통합 #SourceAdapter #EntityResolver #ReadModel1. 들어가며 — 통합은 "한 번 붙이고 끝"이 아니다최근 인프라 환경은 한 방향으로 움직이고 있습니다. 멀티클라우드와 컨테이너가 확산되면서 관측해야 할 대상은 빠르게 늘고, 그만큼 모니터링·관측(Observability) 도구도 함께 증식합니다. 동..

[kt cloud 웨비나] AI 시대, 데이터센터 운영의 기준을 높이다

📝요약SUMMARY이번 kt cloud 웨비나에서는 kt cloud에서 25년간 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로, AI와 BIM을 실제 현장에 적용해 AIDC 구축·운영을 혁신한 사례를 공유합니다.안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 인프라의 고집적·고도화로 데이터센터 환경이 복잡해지면서, 어떻게 보다 효율적이고 지능적으로 데이터센터를 구축하고 운영할 것인가가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.이러한 과제에 대한 해법을 공유하기 위해, kt cloud가 오는 10월 7일(수) 오후 2시부터 온라인 세미나를 진행합니다. 이번 웨비나에서는 25년간 데이터센터 현장에서 축적해 온 kt cloud의 운영 경험과 역량을 바탕으로, AI를 활용한 현장 중심의 AIDC Ops 사례와 B..