기술 블로그 (Tech) | kt cloud

[현장 스케치] AI 데이터센터의 미래를 만나다! - Tech Week Singapore 2026

kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 Tech Week Singapore 2026 현장에서 소개된AI 데이터센터의 액체냉각, 모듈형 설계, 전력 인프라와 운영 자동화 기술을 다룹니다.데이터센터의 구축·확장에 필요한 전력·부지·투자 조건과 전문 인력의 중요성을 정리합니다.#TechWeekSingapore2026 #AI데이터센터 #액체냉각 #모듈형데이터센터 #데이터센터전력안녕하세요! kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 입니다. 🙋‍♂️AI 기술이 빠르게 발전하면서 이를 뒷받침하는 데이터센터의 모습도 달라지고 있습니다. 더 많은 전력을 안정적으로 공급하고, 고성능 GPU에서 발생하는 열을 효과적으로 식히는 것은 물론, 필요한 인프라를 얼마나 빠르게 구축할 수 있는..

[분석] AI 데이터센터 냉방 시스템의 Fail-Safe: 마지막 방어선 래칭릴레이

kt cloud DC서부운용팀 서동진 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 데이터센터 냉방 시스템에서 발생하는 정전과 PLC 제어신호 소실의 차이,래칭릴레이를 활용한 Fail-Safe 설계를 다룹니다.냉방설비의 동시 정지를 예방하기 위한 접점 상태 유지 원리와 제어 안정성의 중요성을 정리합니다.#AI데이터센터 #데이터센터냉방 #FailSafe #래칭릴레이 #PLCAI 데이터센터, 냉방이 멈추면 안 되는 이유AI 데이터센터는 기존 데이터센터와 근본적으로 다른 부하 특성을 가진다. GPU 클러스터는 고집적으로 군집화되어 있고, 랙당 발열 밀도가 기존 서버 대비 압도적으로 높다. 이런 환경에서 냉방설비가 단 몇 분이라도 정지하면, 서버의 써멀 히트(thermal heat)는 순식간에 임계치를 넘..

[인사이트] 로봇은 왜 챗봇과 GPU 수요가 다를까? 피지컬 AI 시대의 인프라 전략

kt cloud AI사업개발팀 정소라 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 피지컬 AI의 로봇 파운데이션 모델(RFM)이 요구하는학습·시뮬레이션·엣지 추론 인프라와 GPU 수요 구조를 다룹니다.제조 중심의 국내 활용 환경에서 데이터 확보와 단계별 컴퓨팅 인프라 설계가 갖는 의미를 정리합니다.#피지컬AI #로봇파운데이션모델 #GPU인프라 #로봇시뮬레이션 #엣지추론로봇은 왜 챗봇보다 GPU를 더 먹을까 — 피지컬 AI 시대의 RFM… 젠슨 황의 두 번째 방한이 남긴 신호1. 젠슨 황은 왜 7개월 만에 다시 왔나2026년 6월 초, 젠슨 황 NVIDIA CEO가 다시 한국을 찾았습니다. 지난해 10월 경주 APEC, 이른바 '깐부치킨 회동'으로 GPU 26만 장 공급을 발표한 지 약 7개월 만입니다...

[기술해설] AI 질문 한 줄은 얼마나 많은 에너지를 쓸까? 데이터센터가 지능을 만드는 법

kt cloud DC글로벌고객팀 심재문 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 토큰 생성에 필요한 에너지와데이터센터의 고밀도 GPU 랙 전력 공급, 직접액체냉각(DLC), PUE를 다룹니다.AI 인프라의 연산 효율과 안정적인 운영을 좌우하는 전력·냉각 설계의 중요성을 정리합니다.#AI데이터센터 #데이터센터전력 #GPU전력밀도 #액체냉각 #PUE1. 디지털 언어의 화폐 '토큰'에 내재된 물리적 실체대중에게 AI는 단순히 화면 위에 텍스트를 출력하는 소프트웨어에 불과하지만, 이를 지탱하는 하드웨어 엔지니어링 관점에서 AI는 '에너지를 지능으로 변환하는 변환기'입니다. 이 변환의 최소 입자가 바로 토큰(Token)입니다.1.1 토큰화(Tokenization)와 연산 밀도언어 모델(LLM)은 텍스트..

kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 KubeCon China 2026 현장에서 소개된GPU 자원 최적화, 분산 학습의 성능과 장애 복원력, AI 기반 운영 자동화 및 주요 전시 기술을 다룹니다.AI 인프라의 경쟁력이 하드웨어 확보뿐 아니라 자원 활용 효율과 안정적인 운영에 달려 있다는 현장 시사점을 정리합니다.#KubeConChina2026 #AI인프라 #GPU자원관리 #분산학습 #운영자동화안녕하세요! kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 입니다. 🙋‍♂️ AI 인프라 하면 가장 먼저 무엇이 떠오르시나요? 아마 많은 분이 GPU를 생각하실 텐데요. 더 많은 GPU와 더 빠른 네트워크를 확보하기 위한 경쟁이 치열해지면서 AI 인프라의 규모도 빠르게 커지고 있죠. ..

kt cloud 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 DDoS 공격 시 Open vSwitch(OVS) 커널 데이터패스에서 발생하는Upcall Storm, Mask Explosion, 캐시 스래싱의 원인과 성능 저하 구조를 다룹니다.eBPF/XDP 사전 필터링과 TC·하드웨어 오프로드, 운영 지표를 활용한 대응 방향을 정리합니다.#OVS #DDoS #KernelDatapath #UpcallStorm #XDPDDoS 공격 상황에서의 성능 붕괴무작위 패턴의 DDoS 공격(예: 위조된 소스 IP 및 포트를 사용하는 SYN flooding attack)은 OVS datapath의 구조적 전제 조건을 직접적으로 타격합니다. OVS의 고성능은 트래픽의 locality에 의존하기 때문입니다. 이 locality..

kt cloud 그룹사업기획팀 변세림 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 팀이 AI 생성 코드의 일관성과 보안을 위해페르소나, SKILL.md, YAML 기반 Harness 검증 체계를 설계한 과정을 다룹니다.코드 생성 이후의 검증 병목을 줄이기 위한 팀 규칙의 명문화와 자동 검증, 사람의 최종 판단 원칙을 정리합니다.#AI생성코드 #코드거버넌스 #SKILLmd #Harness #Terraform 안녕하세요.지난 글에서 AI 자동화의 진짜 문제는 "만드는 것"이 아니라 "유지하는 것"이라는 이야기를 나누었습니다. 그리고 그 전제 조건으로, 팀의 암묵지를 먼저 명문화해야 한다는 점도 강조했었죠. 그렇다면 실제 현업에서는 이를 어떻게 구현하면 될까요? 이번 글에서는 그 고민을 팀 단위로 확장했을 ..

kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 📝 요약 SUMMARY 이번 kt cloud 웨비나에서는 kt cloud에서 25년간 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로, AI와 BIM을 실제 현장에 적용해 AIDC 구축·운영을 혁신한 사례를 공유했습니다. 안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 인프라가 고집적·고도화되면서 데이터센터의 구축과 운영도 한층 복잡해지고 있습니다. 방대한 운영 데이터를 어떻게 활용할 것인지, 복잡한 설계와 시공 과정을 어떻게 효율적으로 관리할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. kt cloud는 지난 10월 7일 웨비나에서 AI를 활용한 데이터센터 운영 혁신과 BIM 기반 구축 혁신 사례를 소개했습니다. 현장 운영자가 직접 AI 도구를 개발하는 A..

kt cloud DC동부운용팀 이민재 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 데이터센터 접지(Grounding)의 원리와 종류, 메쉬 접지 시공, 본딩 및 접지저항 관리 방법을 다룹니다.접지 설비의 노후화에 대비한 점검과 보강이 감전 예방 및 설비 안전에 갖는 의미를 정리합니다.#데이터센터접지 #보호접지 #메쉬접지 #등전위본딩 #접지저항감전 사고, 흔한 '저압'이 품고 있는 치명적인 위협전기는 눈에 보이지도, 냄새가 나지도 않습니다. 그래서 더욱 치명적입니다. 흔히 수만 볼트의 특고압 철탑이나 대형 변압기만 위험하다고 생각하기 쉽지만, 실제 감전 사망 사고의 절대다수는 우리가 매일 만지는 220V/380V의 '저압(Low Voltage)' 환경에서 발생합니다. 숫자가 낮다고 절대 안전한 것이 아닙..

kt cloud Container Service팀 박지선 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 Kubernetes Agent Sandbox의 주요 CRD와 AI 에이전트의 상태 유지·격리·유휴 상태 관리 방식을 다룹니다.StatefulSet 방식과의 차이, WarmPool을 이용한 사전 준비 및 런타임 선택 시 주의사항을 정리합니다.#AgentSandbox #Kubernetes #AgenticAI #CRD #SandboxWarmPool하루가 다르게 AI 워크로드의 패러다임이 빠르게 바뀌고 있습니다. 초기 AI 인프라(AI v1으로 칭함)는 단순했습니다. 짧은 추론 요청 처리만 했으면 됐었으나 최근 등장한 자율형 AI 에이전트(AI v2으로 칭함)는 전혀 다른 특성을 가집니다.구분AI v1 (추론..