기술 블로그 (Tech) | kt cloud

[설계가이드] Terraform 모듈 설계, 원칙 없이 만들면 반드시 무너진다

[ kt cloud Azure전환팀 변세림 님 ] 📋 요약 이 글에서는 Terraform 모듈 설계 원칙과 표준 구조, 실무 적용 기준을 다룹니다.안정적인 인프라 운영을 위해 모듈 복잡도와 변경 위험을 줄이는 방향을 정리합니다.#Terraform #IaC #Terraform모듈 #HashiCorp #인프라자동화안녕하세요. 🙋1부에서 IaC의 본질을 살펴봤는데요, 이번에는 조금 더 실전적인 이야기를 해볼게요.Terraform을 쓰다 보면 어느 순간 꼭 이런 상황이 생겨요."처음엔 그냥 리소스 파일을 하나씩 만들었는데, 어느 순간 코드가 뒤엉켜서 뭐가 뭔지 모르게 됐다.""모듈을 만들긴 했는데... 팀원이 어떻게 쓰는지 모른다.""모듈 하나 고쳤더니 왜 다른 환경이 망가졌지?" 이런 문제..

[AI인프라] GPU 5만장 시대, AI 인프라 비즈니스 성공 조건

[ kt cloud Foundation플랫폼팀 서준호 님 ] 📋 요약 이 글에서는 AI 인프라 비즈니스의 핵심 경쟁력인 GPU 중심 인프라와 풀스택 최적화 전략을 다룹니다.운영 효율성과 비용 경쟁력을 높이는 실질적 방향을 정리합니다.#AI인프라 #GPU #풀스택최적화 #Neoclouds #AI데이터센터 1. Neoclouds 의 탄생Neoclouds의 목적은 단 하나, AI를 위한 최적의 환경을 제공하는 것입니다. 이들은 GPU 중심의 대규모 병렬 연산, 고대역폭 네트워킹, 저지연 스토리지, 고도화된 데이터센터 관리 기능을 갖추어 비용 효율적인 인프라 서비스를 제공합니다. 천편일률적인 옵션을 제시하는 Hyperscalers 와 달리, Neoclouds는 고객의 특수한 요구와 진화하는 ..

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..

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 ] 📋 요약 ‘기술이 장르가 되는 곳, kt cloud의 케클러 인터뷰 시리즈’는 케클러들의 목소리를 통해, 고객의 다음 문제를 먼저 고민하는 kt cloud의 기술적 지향점과 해법을 전합니다.두 번째 호에서는 "장애를 전제로 설계한다"는 관점으로 kt cloud PLATFORM의 *Multi-AZ 아키텍처를 설계한 한승진 팀장의 고민과 엔지니어링 과정을 담았습니다.#ktcloud #ktcloudPLATFORM #MultiAZ #DR #ActiveActive 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 지난 인터뷰 시리즈의 첫 번째 호에서는 차세대 플랫폼 kt cloud PLATFORM을 밑바닥부터 다시 설계해야 했던 배경을 다뤘습니다...

[ kt cloud Container Service팀 박지선 님 ] 📋 요약 이 글에서는 Kubernetes Ingress API의 지원 중단 배경과 Gateway API의 개념 및 활용 방식을 다룹니다.클러스터 트래픽 관리의 표준 변화에 맞춰 운영 안정성과 확장성을 높이는 방향을 정리합니다.#Kubernetes #Ingress #GatewayAPI #NginxGatewayFabric #HTTPRoute 지난 11월, kubernetes는 Ingress NGINX의 기술지원 중단을 발표했고, 이에 대한 대안책으로 Gateway API로 교체해서 사용할 것을 권장했습니다. Ingress NGINX Retirement: What You Need to KnowTo prioritize the ..

[ kt cloud DC북부운용팀 유승철 님 ] 📋 요약 이 글에서는 AI 데이터센터의 전력 변동, 고밀도 발열, 액체 냉각 전환과 운영 방식 변화를 다룹니다.안정적인 AI 인프라 운영을 위해 설계와 관리 기준이 달라져야 함을 정리합니다.#AI데이터센터 #AIDC #GPU #액체냉각 #전력품질 1. 데이터센터의 패러다임 시프트불과 몇 년 전만 해도 데이터센터(Legacy DC)는 '안정적인 서버 호텔'이었습니다. 서버들이 입주하여 24시간 365일 중단 없이 가동되는 것이 지상 과제였습니다. 하지만 생성형 AI(GenAI)의 폭발적인 성장과 함께 데이터센터는 이제 거대한 '초고성능 연산 공장'으로 변모하고 있습니다. 엔비디아(NVIDIA)의 H100, B200과 같은 고성능 GPU가 랙..

[ kt cloud 제안TF 심대섭 님 ] 📋 요약 이 글에서는 Multi-AZ와 Multi-Region의 차이와 재해복구 설계 시 고려해야 할 핵심 요소를 다룹니다.안정적인 서비스 운영과 장애 대응 수준을 결정하기 위한 현실적인 설계 방향을 정리합니다.#Multi-AZ #Multi-Region #재해복구 #DR #RTO #RPO Multi-AZ vs Multi-Region DR 설계 전략클라우드 아키텍처를 설계할 때 많은 조직이 가장 먼저 고민하는 주제가 있습니다. Multi-AZ과 Multi-Region 중 어떤 구조가 더 안전한가 하는 질문입니다.겉보기에는 여러 Region을 사용하는 구조가 더 안전해 보입니다. 그러나 실제 서비스 운영이나 DR 훈련 환경에서는 상황이 그렇게 단순..

[ kt cloud DC동부운용센터 천영진 님 ] 📋 요약 이 글에서는 피지컬 AI와 휴머노이드가 데이터센터 인프라와 운영 방식에 가져올 변화를 다룹니다.고집적 환경에서 안전성과 효율을 높이기 위한 단계적 적용 방향을 정리합니다.#피지컬AI #휴머노이드 #데이터센터 #AIDC #Sim-to-Real 최근 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026의 최대 화두는 단연 휴머노이드 로봇의 대거 등장이었습니다. 단순한 쇼케이스를 넘어, 산업 현장과 일상생활에 투입될 준비를 마친 로봇들이 관람객들의 시선을 사로잡았습니다. 과거의 로봇이 특정 공정에서 반복 작업을 수행하는 ‘기계’였다면, 올해 등장한 로봇들은 인간의 형상을 하고 복잡한 물리적 환경에서 스스로 판단하고 움직이는 ‘동료’에 가까워졌습..

[ kt cloud AI사업개발팀 정소라 님 ] 📋 요약 이 글에서는 kt cloud가 사내 업무에 AI를 적용해 업무 효율과 관제 품질을 개선한 내재화 사례를 다룹니다.실제 운영 환경에서 AI 도입 효과를 검증하고 확산하기 위한 실무 방향을 정리합니다.#ktcloud #AI내재화 #RAG #MCP #보안관제 "우리가 먼저 써봤습니다"AI 플랫폼을 만드는 회사가 정작 자기 업무에는 AI를 쓰지 않는다면, 그 플랫폼을 얼마나 신뢰할 수 있을까요? kt cloud는 고객에게 플랫폼을 제안하기 전에, 사내 업무에 먼저 AI를 적용해보는 원칙을 세웠습니다. "Dog-fooding"이라고도 부르는 이 접근법을 통해, 실제 업무 환경에서 마주치는 문제를 직접 겪고, 해결하고, 개선한 경험을 축적했..

[ kt cloud Azure전환팀 변세림 님 ] 📋 요약 이 글에서는 클라우드 인프라를 코드로 관리하는 IaC의 개념과 도입 가치를 다룹니다.수동 관리로 인한 설정 불일치와 복구 지연을 줄이고, 운영 안정성을 높이는 실무 방향을 정리합니다.#IaC #InfrastructureAsCode #Terraform #클라우드인프라 #DevOps 안녕하세요. 🙋클라우드를 처음 도입할 때만 해도 웹 콘솔에서 클릭 몇 번으로 서버를 뚝딱 만드는 게 마법처럼 느껴졌어요. 하지만 여러 migration 프로젝트를 진행하면서 하루에도 수십 개의 인프라를 찍어내야 하는 상황이 반복되자, 그 마법은 점점 감당하기 어려운 운영 부담으로 바뀌기 시작했어요."분명히 매뉴얼대로 했는데 왜 설정이 달라져 있지?""..