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[기술해설] Agentic AI 시대의 Kubernetes 인프라 활용: Agent Sandbox 입문

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..

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..

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..

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..

kt cloud Platform엔지니어링팀 이지은 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 kt cloud 환경에서 Chkk를 활용해 대규모 Kubernetes 클러스터의 업그레이드 영향과 운영 안정성을 검증한 사례를 다룹니다.이를 통해 예기치 않은 서비스 중단과 운영 부담을 줄이며, 안정적인 변경 관리로 이어지는 방향을 정리합니다.#Kubernetes #Kubernetes업그레이드 #Chkk #클러스터관리 #ktcloud4개월마다 돌아오는 궤도, 플랫폼 엔지니어의 숙제클라우드 네이티브 생태계의 중심에서 대규모 인프라를 지탱하는 플랫폼 엔지니어들에게 가장 가혹하면서도 피할 수 없는 업무를 하나 꼽으라면, 단연 'Kubernetes(K8s) 버전 업그레이드'일 것입니다. Kubernetes 공식 커뮤..

kt cloud Platform엔지니어링팀 이초환 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 OpenStack 샌드박스 이미지 구축 과정에서 발생한IP 복구, GitOps 구성, 자격증명 관리 이슈와 해결 방안을 다룹니다.보안성과 운영 재현성을 높이기 위한 실무적 판단 기준을 정리합니다.#OpenStack #GitOps #ArgoCD #FluxCD #Vault1. 부팅마다 바뀌는 IP 자동 복구샌드박스 이미지는 누가 어디서 부팅하느냐에 따라 IP가 매번 다릅니다. K8s 다뤄보신 분들은 익숙하시겠지만 kubeadm으로 만든 클러스터는 빌드 시점 IP가 여러 곳에 박힙니다. 그대로 부팅하면 인증서 검증부터 어긋납니다. 처음엔 kube-apiserver 관련된 IP만 몇 개 건드리면 되겠지 생각했었습니다..

Tech-Frontier.md kt cloud$ whoami --team❯ kt cloud Cloud플랫폼팀 정성훈 님 📋 요약TL;DR이 글에서는 물리 서버 기반 Kubernetes 클러스터에서Cluster API와 BYOH Provider를 활용한 In-place Upgrade 구현과 검증 과정을 다룹니다.제한된 인프라 환경에서 업그레이드 전략을 선택하고 운영 안정성을 높이는 방향을 정리합니다.#Kubernetes #ClusterAPI #InPlaceUpgrade #BYOHProvider #BareMetalKubernetesKubernetes 클러스터는 한 번 설치하고 끝나는 시스템이 아닙니다. 운영을 시작하면 노드 증설, 버전 업그레이드, 장애 복구, 설정 표준화 같은 작업이 반복됩니다. 클러스터..

Tech-Frontier.md kt cloud$ whoami --team❯ kt cloud Cloud플랫폼팀 유문상 님 📋 요약TL;DR 이 글에서는 Proxmox VE와 Pulumi를 활용해 ControlPlane 가상화와 IaC 기반 운영 자동화를 구현한 과정을 다룹니다.인프라 변경의 재현성과 안전성을 높이는 운영 방향을 정리합니다.#Proxmox #Pulumi #IaC #KVM #ControlPlane클라우드 플랫폼을 "어떤 환경이든 동일하게" 배달하기 위해, 우리는 가상화 레이어부터 직접 쌓고 그 위에 모든 인프라를 코드로 올렸습니다. 이 글은 그 주춧돌을 놓는 과정에서 했던 기술 선택과 고민, 그리고 운영하며 다듬은 것들을 공유합니다. kt cloud PLATFORM는 '유연하고 확장적인' 아..

[ kt cloud Platform엔지니어링팀 이초환 님 ] 📋 요약 이 글에서는 GitOps 기반 개인용 OpenStack 샌드박스 이미지를 구축하고 업데이트하는 실험 과정을 다룹니다.개발환경 표준화와 운영 부담 완화에 주는 실무적 의미를 정리합니다.#OpenStack #GitOps #ArgoCD #FluxCD #Kubernetes 1. 배경 — 이 프로젝트를 시작한 맥락저희 조직은 OpenStack 기반 서비스를 개발하고 있고, 여러 개발자·팀이 함께 쓰는 통합 개발환경이 있습니다. 통합환경은 각 서비스가 서로 상호작용하는 공유 공간이다 보니, 서비스를 단독으로 변경·테스트하려면 별도의 독립 환경이 필요합니다. 개인 단위 실험까지 공유 환경에서 하기엔 부담이 컸고, 그래서 개인별·서..

[ kt cloud Container Service팀 박지선 님 ] 📋 요약 이 글에서는 Kubernetes Gateway API의 Policy 객체를 활용해 트래픽 동작을 제어하는 방식과 적용 범위를 다룹니다.운영 환경에서 설정 혼선을 줄이고 안정적인 트래픽 관리를 위한 기준을 정리합니다.#Kubernetes #GatewayAPI #Policy #ClientSettingsPolicy #BackendTLSPolicy 1. 개요이전 편에서 Gateway API 사용해서 Gateway와 HTTPRoute로 기본 라우팅을 구성했다면, 이번 편에서는 Policy 객체로 트래픽을 세밀하게 제어하는 방법을 다룹니다. 타임아웃, 세션 유지, 백엔드 TLS 등 기존 Ingress에서 Annotatio..