기술 블로그 (Tech) | kt cloud

[인사이트] 발전소에서 서버 랙까지, AI 시대 데이터센터 전력의 대장정

kt cloud DC동부운용팀 이민재 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 데이터센터의 전력 수요 증가를 배경으로발전·송배전 구조, 계통 접속 제약, 전력 부족 원인과 데이터센터의 대응 방안을 다룹니다.계통 인프라·입지 분산·On-site 전원·수요반응·전력 효율 개선이 AI 시대 데이터센터 설계에 갖는 의미를 정리합니다.#AI데이터센터 #전력인프라 #전력계통 #송배전 #계통접속AI 시대의 진짜 병목은 GPU가 아니라 '전기'입니다몇 년 전만 해도 데이터센터 신축의 관건은 부지와 건축비, 서버 조달이었습니다. 지금은 다릅니다. 사업의 성패를 가르는 첫 질문은 언제나 이것입니다."그래서, 거기 전기 들어옵니까?"랙당 전력밀도는 과거 2~5kW에서 40~100kW를 넘어섰고 차세대 AI 랙은 ..

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..

kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 장문 컨텍스트·RAG·AI 에이전트 확산으로 발생하는 AI 추론 메모리 병목과 HBM·Host DRAM·NVMe SSD·공유 스토리지 기반의 계층형 서버 아키텍처 변화를 다룹니다.GPU 중심 설계에서 데이터 이동과 메모리 효율 중심의 추론 인프라로 전환할 때 고려할 요소를 정리합니다.#AI추론 #KVCache #계층형메모리 #AI인프라 #GPU서버AI 추론 메모리 병목과 서버 변화는 2026년 AI 인프라를 이해할 때 반드시 짚어야 할 흐름입니다. AI 인프라를 이야기할 때 가장 먼저 떠오르는 요소는 여전히 GPU입니다. 대형 언어 모델 학습, 멀티모달 모델 처리, 고성능 AI 데이터센터 구축 모두 GPU 성능과 밀접..

kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 📝 요약 SUMMARY 지난 9월 15일, ‘당신의 비즈니스를 위한 AX’를 주제로 kt cloud summit 2026이 개최되었습니다. 이번 행사에서는 AIDC와 kt cloud PLATFORM을 중심으로 AX 시대에 필요한 인프라 기술과 실제 구축·운영 경험을 공유했습니다.Keynote부터 2개 Track의 주요 세션, kt cloud와 파트너사의 전시까지, AX 인프라의 현재와 미래를 한자리에서 만나본 현장을 소개합니다!#ktcloud #ktcloudsummit2026 #AX #AIDC #Cloud 안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 서비스를 실제 비즈니스로 구현하기 위해서는 모델뿐 아니라 충분한 컴퓨팅 자원, 서비스에 최적..

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..

Tech-Frontier.md kt cloud$ whoami --team❯ kt cloud 플랫폼엔지니어링팀 김지웅 님 📋 요약TL;DR이 글에서는 이기종 데이터 통합 서비스의 확장성을 높이기 위한 수집·식별·소비의 3가지 아키텍처 경계를 다룹니다.모니터링 통합 사례를 통해 변화가 전파되는 지점을 격리하고 공통화 범위를 판단하는 설계 기준을 정리합니다.#이기종데이터통합 #모니터링통합 #SourceAdapter #EntityResolver #ReadModel1. 들어가며 — 통합은 "한 번 붙이고 끝"이 아니다최근 인프라 환경은 한 방향으로 움직이고 있습니다. 멀티클라우드와 컨테이너가 확산되면서 관측해야 할 대상은 빠르게 늘고, 그만큼 모니터링·관측(Observability) 도구도 함께 증식합니다. 동..

📝요약SUMMARY이번 kt cloud 웨비나에서는 kt cloud에서 25년간 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로, AI와 BIM을 실제 현장에 적용해 AIDC 구축·운영을 혁신한 사례를 공유합니다.안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 인프라의 고집적·고도화로 데이터센터 환경이 복잡해지면서, 어떻게 보다 효율적이고 지능적으로 데이터센터를 구축하고 운영할 것인가가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.이러한 과제에 대한 해법을 공유하기 위해, kt cloud가 오는 10월 7일(수) 오후 2시부터 온라인 세미나를 진행합니다. 이번 웨비나에서는 25년간 데이터센터 현장에서 축적해 온 kt cloud의 운영 경험과 역량을 바탕으로, AI를 활용한 현장 중심의 AIDC Ops 사례와 B..

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..

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.다섯 번째 호에서는 데이터 기반의 지능형 클라우드 운영 모델을 만드는 kt cloud Data플랫폼팀 김종민 팀장을 만났습니다.흩어진 클라우드 데이터를 연결하는 Observability부터 AI가 분석하고 운영자의 판단을 지원하는 *AIOps까지, AI 시대의 클라우드 운영 방식이 어떻게 만들어지고 있는지 살펴봅니다.#ktcloud #Observability #AIOps #AIAgent #CloudNative 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다...

kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 kt cloud PLATFORM IAM의 조직·프로젝트·역할 기반 접근 권한 관리와 인증 보안 체계를 다룹니다.이를 통해 과도한 권한과 무단 접근 위험을 줄이는 클라우드 운영 방안을 정리합니다.#ktcloudPLATFORM #IAM #RBAC #클라우드보안 #접근제어안녕하세요! kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️오늘은 kt cloud PLATFORM의 IAM이 클라우드 접근 권한을 어떻게 더 안전하고 정교하게 관리하는지 살펴볼게요. 클라우드 운영 환경이 커질수록 사용자와 권한 관리도 복잡해져요. 한 기업이나 기관 안에서도 부서·사업·시스템·담당자마다 필요한 접근 범위가 모두 다르기 때문이죠. 이때 ..