기술 블로그 (Tech) | kt cloud

[구축사례] 흩어진 운영 데이터를 하나로, kt cloud 운영 데이터 통합 플랫폼 Deck 구축기

Tech-Frontier.md kt cloud$ whoami --team❯ kt cloud Data플랫폼팀 김주환 님 📋 요약TL;DR이 글에서는 분산된 클라우드 운영 데이터를 통합하기 위한 레이크하우스 기반 데이터 플랫폼 Deck의 구축 과정을 다룹니다.운영 데이터의 기준을 일원화해 과금, 분석, 의사결정의 신뢰성을 높이는 방향을 정리합니다.#데이터플랫폼 #레이크하우스 #ObjectStorage #Trino #Kafka데이터는 넘치는데, 정작 쓸 수가 없었다클라우드를 운영할수록 로그, 지표, 이벤트, 사용량 데이터가 쉴 새 없이 쌓입니다. 문제는 이 데이터들이 시스템마다 서로 다른 형태로, 서로 다른 위치에 흩어진다는 점입니다. 정보 하나를 확인하려 여러 도구를 차례로 열어야 하고, 장애가 나면 "무..

[기술동향] LLM 추론 최적화 핵심 기술: 양자화, KV 캐시, 추론 칩

kt cloud Azure전환TF 이영호 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 에이전틱 AI 확산에 따른 LLM 추론 최적화와 양자화, KV 캐시, 추론 전용 칩의 변화를 다룹니다.제한된 인프라에서 성능과 비용을 함께 고려해야 하는 방향을 정리합니다.#에이전틱AI #LLM추론 #양자화 #KV캐시 #추론전용칩최근 AI 산업의 패러다임은 '학습(Training)' 단계를 넘어 '추론(Inference)'의 효율화로 완전히 넘어가고 있습니다. 이는 단순히 사용자의 질문에 한 번 답하고 끝나는 챗봇을 넘어, AI가 스스로 문맥을 파악하고 연속적인 작업을 수행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 시대가 본격적으로 열렸기 때문입니다. Deloitte에 따르면 2023년 전체 AI 컴퓨팅의 약 1/3..

[AI활용] AI가 코딩하고, kt cloud AI NEXUS로 AI 서비스를 배포한다

kt cloud AI사업개발팀 정소라 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 코딩 어시스턴트, Firebase, kt cloud AI NEXUS를 결합해웹 애플리케이션을 개발하고 배포하는 과정을 다룹니다.AI 개발 결과물을 안정적으로 서비스화하고 향후 확장 가능한 운영 방향을 정리합니다.#AI_NEXUS #AI코딩 #Firebase #웹애플리케이션배포 #AI서비스들어가며 — '아이디어'에서 '프로덕트'까지의 거리"아이디어 → 배포"까지의 거리가 빠르게 짧아지고 있습니다. 과거에는 며칠, 길게는 몇 주가 걸리던 풀스택 웹앱 개발이, AI 코딩 어시스턴트와 클라우드 플랫폼의 결합으로 이제는 단 몇 시간이면 충분한 시대입니다. 이번 글에서는 'VocabMaster(나만의 영단어장)'라는 작은 토이..

Tech-Frontier.md kt cloud$ whoami --team❯ kt cloud Cloud플랫폼팀 서준호 님 📋 요약TL;DR이 글에서는 OVN ACL Flow Sampling을 기반으로 VPC Flow Log 서비스를 개발한 과정과 아키텍처를 다룹니다.대용량 트래픽 환경에서 로깅 부하를 줄이고 네트워크 운영 가시성을 높이는 방향을 정리합니다.#OVN #ACLFlowSampling #VPCFlowLog #IPFIX #Goflow2클라우드 환경이 고도화됨에 따라 네트워크 트래픽에 대한 투명성 확보와 보안 감사(CSAP 인증 등) 요건은 점점 더 까다로워지고 있습니다. 본 포스트에서는 클라우드 플랫폼팀, 데이터플랫폼팀, 보안플랫폼팀이 협업하여 7월 릴리즈를 목표로 개발한 VPC Flow Log ..

kt cloud마케팅커뮤니케이션팀 📝요약SUMMARYAI 시대 운영 안정성에 대한 기업들의 실제 고민은 무엇일까요?웨비나 참석자 200명의 설문을 통해 클라우드 운영 현황과 DR 준비 수준, 운영 과제를 분석했습니다. 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI·클라우드 환경에서는 장애 발생 이후의 대응만으로는 충분하지 않습니다. 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있도록 설계하는 역량이 더욱 중요해지고 있습니다. 특히 시스템이 복잡해질수록 장애 대응에 대한 실무진의 부담은 커지고, 서비스 중단은 조직과 비즈니스 전반에 더 큰 영향을 미치게 됩니다.그렇다면 실제 기업과 기관은 이러한 변화에 얼마나 준비되어 있을까요?kt cloud는 지난 7월 7일 개최한 '중단 없는 운영을 위한 클..

AI 활용이 확산되면서 안정적인 서비스 운영과 유연한 확장을 위한 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 이번 케클s피드에서는 AI 데이터센터 전략과 핵심 인프라 기술, 중단 없는 클라우드 서비스를 위한 운영 기술과 플랫폼 전략, 그리고 실제 적용 사례를 담았습니다. AI 시대를 준비하는 기업들이 주목해야 할 기술과 인사이트를 함께 살펴보시기 바랍니다. -->‘기술이 장르가 되는 곳, kt cloud의 케클러 인터뷰 시리즈’는기술을 직접 설계하고 구현하는 케클러들의 목소리를 통해,고객의 다음 문제를 먼저 고민하는 kt cloud의 생각과 해법을 전합니다.AI 시대 데이터센터는 더 이상 서버를 수용하는 공간이 아닙니다. 고객의 AI 워크로드를 안정적으로 운영하기 위해서는 전력, 냉각, 네트워크, 운영까지..

kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 📝 요약 SUMMARY ‘기술이 장르가 되는 곳, kt cloud의 케클러 인터뷰 시리즈’는 케클러들의 목소리를 통해 고객의 다음 문제를 먼저 고민하는 kt cloud의 기술적 지향점과 해법을 전합니다.네 번째 호에서는 kt cloud 데이터센터 사업을 총괄하는 박재우 상무를 만났습니다. AI 시대에 데이터센터의 기준은 어떻게 달라졌는지, 고객마다 다른 AI *워크로드를 수용하려면 무엇을 설계해야 하는지, 그리고 kt cloud가 어떤 AI 데이터센터를 만들어가고 있는지를 담았습니다. #ktcloud #AIDC #AI데이터센터 #AI #AI인프라 #GPU 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI가 기업의 핵심 서비스로 자리 잡으면서 데이터센터..

kt cloud DC북부운용센터 유승철 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 데이터센터의 냉각수 효율 개선을 위한 WUE 지표와 전기산화 기반 하이브리드 수처리 전략을 다룹니다.물 사용 규제와 운영 비용 부담에 대응하기 위한 실무적 방향을 정리합니다.#WUE #AI데이터센터 #전기산화 #냉각탑 #수처리AI 데이터센터가 폭발적으로 성장하면서, 냉각수 소비 효율(WUE)은 더 이상 운영 비용의 문제가 아니라 지속가능성의 핵심 지표가 되었습니다. 전기산화(Electrooxidation) 기술을 기존 수처리 시스템과 결합한 하이브리드 전략은, 화학약품 투입 없이 WUE를 최대 40% 개선할 수 있는 현실적 경로로 주목받고 있습니다.1. WUE, 왜 지금 다시 주목받는가WUE(Water Usage ..

kt cloud DC글로벌고객팀 심재문 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 GPUaaS 네오클라우드와 고밀도 AIDC가 AI 인프라의 성능·전력·냉각 요구를 충족하는 방식을 다룹니다.안정적인 AI 운영을 위한 인프라 설계의 중요성을 정리합니다.#GPUaaS #네오클라우드 #AIDC #RDMA1. ‘범용’의 시대에 ‘가속’의 시대로과거의 데이터센터가 CPU 중심의 '범용 컴퓨팅(General Purpose Computing)' 공간이었다면, 현재는 GPU 중심의 '가속 컴퓨팅(Accelerated Computing)'으로의 완전한 전환을 요구받고 있습니다. 단순히 데이터를 저장하고 웹 페이지를 띄우는 서버와 달리, 수조 개의 파라미터를 가진 AI 모델을 학습시키는 서버는 물리적 요구 조건 자체가..

Tech-Frontier.md kt cloud$ whoami --team❯ kt cloud Cloud플랫폼팀 윤찬열 님 📋 요약TL;DR이 글에서는 IPFIX와 Goflow2를 활용해 OVN 환경의 네트워크 과금 미터링 체계를 구축한 과정을 다룹니다.정확한 트래픽 측정은 클라우드 운영 신뢰성과 과금 리스크 관리에 중요한 기준이 됨을 정리합니다. #IPFIX #Goflow2 #OVN #NetworkMetering #OpenStackiptables가 사라진 자리, 과금은 어디서 측정하나클라우드 사업에서 네트워크 과금은 민감한 영역입니다. 테넌트별로 외부와 주고받는 North-South 트래픽을 정확히 측정해야 청구서가 나가는데, 여기서 1바이트라도 어긋나면 그대로 비즈니스 신뢰도 문제로 번지기 때문입니다...