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 목표로 진행되었는데요.
kt cloud는 해당 사업에 참여해 클라우드 환경에서 NPU 기반 AI 추론 서비스를 직접 구축·운영하며 실증을 수행했습니다. 단순한 기술 검토를 넘어, 실제 서비스 환경에서의 성능, 안정성, 운영 관점의 과제를 종합적으로 점검하고 검증했습니다.
사업을 직접 수행한 담당자의 경험을 바탕으로, 국산 AI 반도체를 실제 서비스 환경에 적용하며 검증한 과정과 결과를 담았습니다. PoC를 넘어 실제 서비스 경험 사례로 이어질 수 있었던 과정을 지금 바로 확인해 보세요.
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쿠버네티스 환경이 확장될수록 클러스터를 수동으로 관리하는 방식은 한계에 부딪히게 됩니다. 특히 멀티·하이브리드 클라우드처럼 인프라가 파편화된 환경일수록 운영 표준화는 필수적입니다. 이에 대한 해답으로 Cluster API(CAPI)가 주목받고 있습니다.
kt cloud 테크블로그에서는 CAPI 기반의 클러스터 운영 구조를 실제 적용 사례를 바탕으로 상세히 소개합니다. Admin Cluster – Management Cluster – Workload Cluster로 구성된 아키텍처를 중심으로, 클러스터 생성·운영을 코드로 선언하고 자동화하는 방법을 단계별로 설명합니다. |
AI 시대의 데이터센터는 단순한 저장 공간을 넘어, 서비스의 성패를 좌우하는 핵심 동력으로 진화하고 있습니다. 특히 고밀도 GPU 기반의 워크로드가 급증하면서, 기업들은 이제 전력·냉각·네트워크 전반을 재설계해야 하는 근본적인 변화에 직면해 있습니다.
지난달 진행된 kt cloud 웨비나에서는 약 200명의 실무자를 대상으로 설문조사를 진행했습니다. 기업들이 현 인프라의 한계를 어떻게 인식하고 있는지, 그리고 향후 어떤 준비를 고민하고 있는지가 솔직하게 담겼습니다. 한 응답자는 “현재 인프라의 구조가 AI 수요 증가를 감당할 수 있을지 확신하기 어렵다”라고 답했습니다. 또 다른 응답자는 “향후 AI 워크로드가 확대될 경우, 기존 공냉·전력 구성만으로는 대응이 쉽지 않을 것”이라고 우려를 표했습니다.
이번 설문조사 결과를 통해 AI 인프라 전환을 둘러싼 실무 현장의 목소리를 짚어보며, 지금 우리가 준비해야 할 5가지가 무엇인지 살펴봅시다. |
왜 글로벌 클라우드 기업들은 여전히 Northern
Virginia에 몰리고 있을까요? 아시아의 새로운 데이터센터 거점으로 떠오른 서울과의 차이를 데이터와 기업 사례로 비교해 봅니다. 
아시아 최대 데이터센터 거점으로 성장한 도쿄, 그러나 그 이면에는 구조적 한계도 함께 쌓이고 있습니다. 도쿄가 클라우드 허브로 부상한 배경과 더불어, 비용·리스크·ESG 제약이 만들어낸 현실적인 과제를 살펴봅니다. 
유럽 데이터센터 시장은 지금 한곳에 머물지 않고 이동하고 있습니다. 전력망 한계와 정책 규제, AI 워크로드 대응 요구가 어떻게 기존 허브에서 신흥 지역으로의 수요 이동을 만들고 있는지 살펴봅니다. 
차세대 데이터센터 거점으로 주목받는 동남아시아, 그 중심에서 허브 경쟁이 본격화되고 있습니다. 싱가포르·말레이시아·인도네시아 사례를 통해 인프라 조건에 따른 리스크와 전략적 판단 기준을 살펴봅니다. ✔️ GitOps 실전 로드맵: 설계부터 자동화까지 |
클라우드 네이티브 환경에서 배포·운영을 어떻게 표준화하고 자동화할 것인가는 많은 조직의 공통 과제입니다.
이번 테크스토리 큐레이션에서는 Kubernetes와 OpenStack 환경에서 GitOps를 실제로 적용한 사례와
운영 가이드를 중심으로, 설계부터 자동화까지의 흐름을 단계별로 정리했습니다. |
📌 [기술 가이드] Kubernetes 환경에서 App of Apps로 구현하는 GitOps 실전 전략 Kubernetes 환경에서 GitOps를 확장하기 위한 App of Apps 설계 전략을 소개합니다. Argo CD를 중심으로 다수의 클러스터·환경·애플리케이션을 선언적으로 구조화하고 일괄 관리하는 방식을 실전 예시와 함께 정리했습니다. 자세히 보기 |
📌 [실전 가이드] OpenStack Helm 배포를 GitOps로 전환: FluxCD+Argo CD 아키텍처 설계와 운영 전략 OpenStack Helm 배포 방식을 Genestack CI 기반 렌더링에서 FluxCD HelmRelease와 Argo CD를 활용한 GitOps 방식으로 전환한 경험을 공유합니다. 전환 배경부터 운영 결과까지, OpenStack 환경에서 GitOps를 실제로 적용하며 확인한 장단점과 운영 기준을 정리했습니다. 자세히 보기 |
📌 [사례 연구] kt cloud OpenStack GitOps 배포 전략: Genestack 기반 CI/CD 자동화 구축 과정 kt cloud가 Genestack 기반으로 구축한 OpenStack GitOps 배포 자동화 시스템을 소개합니다. 이미지 빌드부터 배포까지 이어지는 GitOps 파이프라인을 통해, 운영 일관성과 배포 신뢰도를 어떻게 확보했는지 살펴봅니다. 자세히 보기 |
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