기술 블로그 (Tech) | kt cloud

[사례연구] 사내 개인용 개발환경 이미지 실험기 3부: 단일 VM 트랙 마무리

kt cloud Platform엔지니어링팀 이초환 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 단일 VM 기반 OpenStack 샌드박스의네트워크·스토리지 문제 해결과 Cinder NFS 블록 스토리지 연결 및 재부팅 검증 과정을 다룹니다.Helm 차트 설정 오류와 컨테이너 이미지 변경 문제의 원인 및 해결 방안을 정리합니다.#OpenStack #Cinder #NFS #Kubernetes #트러블슈팅1. 1·2부 다음 이야기1부에서는 "노트북 한 대에 OpenStack 핵심 컴포넌트(keystone · glance · nova · neutron · cinder · placement)가 뜨고, ArgoCD·Flux가 git을 watch하면서 배포 이후의 변경도 OTA로 따라오는" 흐름을 정리했습니다. 2..

[기술 가이드] Kubernetes의 핵심 변화: DRA를 통한 GPU 자원 동적 할당

kt cloud Container Service팀 박지선 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 Kubernetes 1.34에서 GA로 전환된 DRA를 중심으로GPU 자원 동적 할당과 ResourceClaim 활용 방법을 다룹니다.CDI 기반 장치 주입과 MIG 연계 방식 등 GPU 운영에 필요한 주요 변화를 정리합니다.#Kubernetes #DRA #GPU스케줄링 #ResourceClaim #CDIAI/ML 워크로드가 기업 인프라의 핵심으로 자리 잡으면서, GPU 자원을 얼마나 효율적으로 스케줄링하고 관리하느냐가 경쟁력의 척도가 되고 있습니다. Kubernetes 1.34(2025년 8월 출시)는 바로 이 지점에서 중요한 전환점을 마련했습니다. Kubernetes 1.34 버전 릴리스의 주요 e..

[기술 분석] Ampere부터 Vera Rubin까지, GPU 진화가 바꾼 북미 AIDC 인프라

kt cloud DC글로벌고객팀 심재문 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 NVIDIA GPU가 Ampere부터 Vera Rubin으로 진화하면서북미 AI 데이터센터의 전력 밀도와 배전·액체냉각 인프라를 어떻게 변화시켰는지 다룹니다.고밀도 GPU 환경에 필요한 인프라 설계 방향과 설비 노후화 리스크를 정리합니다.#NVIDIA #GPU로드맵 #AIDC #전력밀도 #액체냉각1. 실리콘의 한계가 인프라의 임계점으로무어의 법칙(Moore's Law)이 종말을 고하고, 단일 칩 수준의 미세 공정 전환 속도가 둔화함에 따라 반도체 업계는 다이(Die)를 쪼개어 붙이는 칩렛(Chiplet) 구조와 극단적인 가속 컴퓨팅 아키텍처로 방향을 선회했습니다. 이 변화의 최전선에 서 있는 하드웨어가 바로 거대언어모델..

AI 서비스의 성능과 안정성은 어디에서 결정될까요? 고성능 GPU와 AI 모델도 중요하지만, 방대한 데이터를 빠르게 전달하는 네트워크와 효율적인 인프라 운영, 장애에 대비하는 기술도 필요합니다. 우리가 사용하는 AI 서비스에는 이처럼 다양한 인프라 기술이 활용되고 있습니다.케클s피드 10월호에서는 KT AI 데이터센터 광고를 시작으로 공공 DR 전략과 BIM·AIOps 기반의 데이터센터 구축·운영 사례를 소개합니다. 안산·청라 AI 데이터센터 구축 소식과 버티브 기술 협력, 피지컬 AI에 필요한 GPU 인프라까지 다양한 소식도 준비했습니다.AI 서비스를 안정적으로 구현하고 운영하기 위한 기술과 전략, 이번 케클s피드에서 만나보세요. -->대한민국의 미래를 만드는 KT AI 데이터센터AI 서비스가 확산될수..

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.여섯 번째 호에서는 공공 클라우드 전환과 국가 *재해복구(Disaster Recovery, 이하 DR) 기술 컨설팅을 이끌고 있는 kt cloud Cloud컨설팅팀 김광배 팀장을 만났습니다.달라진 공공 DR 정책과 A1~A4 등급별 아키텍처, 비용 효율적인 설계 방식부터 실제 서비스 복구를 검증하는 방법까지 살펴봅니다. #ktcloud #공공DR #공공클라우드 #재해복구 #서비스연속성 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 공공기관의 정보시스템에 ..

kt cloud DC동부운용팀 이민재 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 데이터센터 화재 예방을 위한 감지기·수신기·스프링클러·가스계 소화설비의 역할과 설계·시공 원리를 다룹니다.배터리 열폭주 대응과 소방설비 점검·운영을 통해 서비스 연속성을 확보하기 위한 관리 사항을 정리합니다.#데이터센터소방 #화재감지 #가스계소화설비 #준비작동식스프링클러 #배터리열폭주불은 3분 만에 잡혔지만, 서비스는 그렇지 않았습니다2022년 10월 15일 오후, 판교의 한 데이터센터 지하 3층 전기실의 UPS용 리튬이온 배터리 랙에서 스파크가 발생했습니다. 화염 자체는 비교적 빠르게 잡혔지만, 우리가 기억하는 것은 그 몇 시간이 아니라 국민 메신저가 며칠간 멈춰버린 그 주말입니다. 배터리 화재를 진압하려면 전력을 차단..

kt cloud 그룹사업기획팀 변세림 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 학습·추론 트래픽의 특성과 분산 학습 네트워크, WAN·DCI 아키텍처, JCT 기반 성능 평가를 다룹니다.데이터 전송과 통신 병목을 줄이기 위한 AI 네트워크 설계의 핵심 고려사항을 정리합니다.#AI네트워크 #분산학습 #RoCEv2 #WAN #JCT엔터프라이즈 환경에서 클라우드 전환과 AI 도입 프로젝트를 진행할 때 가장 많은 예산과 논의가 집중되는 영역은 단연 컴퓨팅 인프라입니다. 고성능 GPU의 확보 수량이나 GPU 클러스터의 전체 연산 능력(TFLOPS) 등이 주로 핵심 평가지표로 다루어집니다. 그러나 시스템 아키텍처를 설계하고 클라우드 랜딩존(Landing Zone)을 구성하는 엔지니어 관점에서 볼 때, 실..

kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 📝 요약 SUMMARY 데이터센터 운영 현장의 주요 과제부터 운영 데이터·AI 활용 현황, 향후 활용 수요까지 웨비나 설문 결과를 통해 살펴봤습니다.AI 기반 데이터센터 운영에 대한 현장의 기대와 앞으로의 현실적인 도입 과제를 짚어봅니다. 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다.AI 인프라의 고집적·고도화로 데이터센터 운영 환경이 복잡해지면서, 안정적이고 효율적인 운영을 위한 AI 기술의 중요성이 커지고 있습니다. 그렇다면 실제 데이터센터 현장에서는 AI를 얼마나 활용하고 있으며, AI 기반 운영을 위한 준비는 얼마나 되어 있을까요? kt cloud는 지난 10월 7일 개최한 'AI 시대, 데이터센터 운영의 기준을 높이다' 웨비나 참석자를 대상으로..

kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 📝 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 있는지도..