기술 블로그 (Tech) | kt cloud

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...

AI를 실제 업무에 적용하기 시작하면 새로운 질문들이 생깁니다.운영 데이터는 AI가 이해할 수 있는 형태로 어떻게 연결할지, 반복되는 개발 업무는 어디까지 자동화할지, 복잡해진 인프라의 이상 징후는 어떻게 더 빨리 찾아낼지 고민해야 합니다.이번 케클s피드는 이런 질문에 답을 찾아가는 kt cloud의 기술과 경험을 담았습니다. AIDC와 Cloud Platform부터 Observability, 개발환경 자동화, AI 코드 리뷰까지 개발과 운영 현장에서 실제로 시도하고 있는 방법들을 만나보세요. -->AIDC와 kt cloud PLATFORM을 중심으로AX 시대의 비즈니스 혁신 전략과 기술 비전을 공유합니다.AX를 실제 비즈니스에 적용하려면 AI 기술만으로는 충분하지 않습니다. AI 워크로드를 처리할 인프..

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..

AI 비즈니스의 진짜 승부는 도입 이후부터 시작됩니다. 이제 기업 경쟁력은 AI 모델을 안정적으로 실행하고, 실제 서비스로 지속 운영할 수 있는 인프라 기반에서 결정되고 있습니다.이번 호는 2026년 상반기 Data Center·AI·Cloud 시장의 주요 흐름을 짚어보는 트렌드 리포트로 시작합니다. 또한 개발자의 반복 업무를 줄이고 클라우드 네이티브 서비스 개발 속도를 높여가는 플랫폼 엔지니어링팀의 인터뷰도 확인하실 수 있습니다. 이와 함께 중단 없는 클라우드 아키텍처 구현 전략을 다루는 웨비나와 kt cloud의 공공 전용 NPU Server 출시 소식까지 살펴봅니다. 2026년 상반기, AI 시장의 화두는 빠른 도입보다 안정적인 운영으로 이동하고 있습니다. 기업들은 AI를 실제 업무와 고객 서비스에..

안정성은 클라우드의 기본이지만, 그 기본을 끝까지 지키는 일은 결코 단순하지 않습니다. 이번 케클s피드에서는 Multi-AZ 기반 이중화 설계부터 보안 거버넌스, 데이터 보호 전략까지 신뢰받는 플랫폼을 만들기 위한 핵심 요소들을 살펴봅니다. 장애 이후의 복구가 아닌, 장애를 전제로 한 플랫폼 설계 이야기와 보안·데이터 안정성을 위한 3가지 필수 레이어를 통해, kt cloud가 어떻게 안정적인 클라우드를 만들어가고 있는지 확인해 보세요.“장애 발생 이후 ‘복구’하는 것만으로 충분할까?” kt cloud Cloud플랫폼팀 한승진 팀장은 이 질문에서부터 아키텍처 재설계를 시작했습니다. 기존 DR(재해 복구) 방식은 장애 시 서비스 단절이 불가피할 뿐만 아니라, 복구 구조를 설계하는 부담과 상시 대기 비용까지..

AI가 서비스와 인프라 전반을 빠르게 재편하면서, 기업이 선택해야 할 기술과 전략의 기준 역시 달라지고 있습니다. 이제 중요한 것은 ‘무엇을 도입할 것인가’가 아니라, 선택한 기술을 ‘어떻게 실제 서비스로 구현하고 안정적으로 운영할 것인가’ 입니다.이번 케클s피드에서는 AI Foundry 공공존 출시, AI 성능 비교, Agent 구축 사례 등 AI 기술이 실제 서비스로 이어지는 과정과 구현 방식을 집중적으로 다룹니다. 여기에 Landing-Edge 인프라 전략을 더해 AI 시대의 인프라 방향성도 함께 살펴봅니다. 특히 이번 호에서는 kt cloud 구성원의 이야기를 전하는 신규 인터뷰 시리즈 ‘케클러 인터뷰’를 처음 선보입니다. 현장의 경험과 관점을 통해 kt cloud의 기술이 어떻게 구체화되고, 고..

AI 기술이 빠르게 확산되면서 기업이 준비해야 할 인프라와 운영 환경도 함께 변화하고 있습니다. 이번 케클s피드에서는 클라우드 네이티브 환경의 쿠버네티스 네트워크 기술부터 공공 AX 추진 과정에서 나타나는 현실적인 과제, 그리고 서비스가 멈추지 않는 환경을 위한 인프라 전략과 EU AI Act가 제시하는 AI 거버넌스 흐름까지 AI 시대의 기술과 인프라 환경 변화를 함께 살펴봅니다. AI를 실제 서비스와 비즈니스에 적용하는 과정에서 지금 어떤 준비가 필요한지, 바로 확인해 보세요.지난해 kt cloud는 마스터 노드(Control Plane) 운영을 자동화해 클라우드 네이티브 환경의 복잡도를 크게 낮춘 관리형 쿠버네티스 서비스, Managed KS를 선보였습니다. 이 서비스의 네트워킹을 담당하는 핵심 엔..

AI 경쟁의 승패는 '누가 더 빨리 증명하느냐'에 달려 있습니다. 가능성에 머물러 있는 기술을 비즈니스 가치로 빠르게 전환하는 '실행력'이 기업의 격차를 만듭니다. 이번 케클s피드에서는 리소스 최적화 전략부터 AI 데이터센터의 투자 흐름, 그리고 현업에 즉시 투입 가능한 Dev Agent 활용법까지, AI 시대를 주도하기 위해 지금 바로 짚어봐야 할 실행 전략들을 담았습니다. AI 시대를 리드할 실행 전략, 지금 확인해보세요. 컨테이너 기반 워크로드가 확장될수록, 실시간 수요에 맞춘 CPU·메모리 자원의 유연한 배분은 운영의 핵심 과제가 됩니다. 하지만 기존의 리소스 변경 방식은 '컨테이너 재시작'이 필수적이었습니다. 이는 서비스 연속성을 저해할 뿐만 아니라 운영 효율 면에서도 큰 부담이 될 수 있죠.이..

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..

AI 확산이 가속화될수록 인프라에 대한 질문은 더 날카로워지고 있습니다. 이제 데이터센터의 가치는 단순한 수용 공간을 넘어, '고성능 AI 워크로드를 얼마나 안정적으로 구현하는가'에 달려 있습니다. 12월호에서는 AI Innovation Center의 실증 환경을 통해 미래형 AI 데이터센터의 정석을 제시합니다.kt cloud가 설계한 차세대 플랫폼과 보안 전략까지, 이번 케클s피드에서 AI 인프라의 명확한 해답을 확인해 보세요.💡국내 유일 'AI Innovation Center' 공개미래형 AI DC의 정석, 실증 기술로 증명하다kt cloud가 차세대 AI 데이터센터(DC) 인프라와 기술 쇼룸을 결합한 'AI Innovation Center'를 공개했습니다. 이곳은 단순 전시 공간이 아닌, 실제 데..