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 엔진으로는 Calico CNI가 적용되어 있습니다.
이번 콘텐츠에서는 Managed KS에 적용된 Calico를 출발점으로, eBPF 모드를 지원하는 Calico와 또 다른 대표 eBPF 기반 CNI인 Cilium을 함께 비교합니다. 단순한 개념 소개를 넘어, 성능과 아키텍처, 운영 및 적용 관점에서 어떤 선택이 더 적합한지 살펴봅니다. |
최근 공공기관에서도 AI 전환(AX)을 적극적으로 추진하고 있습니다. 하지만 현실에서는 많은 AI 프로젝트가 PoC 단계에서 멈추거나 제한적인 범위에서만 운영됩니다. 공공 AX가 기대만큼 빠르게 확산되지 않는 이유는 기술 자체보다 데이터, 조직, 인프라 등 구조적인 제약에 있는 경우가 많기 때문입니다.
특히 AI 기반 서비스가 실제 행정 서비스로 확대될수록 인프라의 중요성도 함께 커지고 있습니다. 기존에는 시스템 장애를 최소화하는 안정적인 운영이 중심이었다면, 이제는 서비스 중단 없는 연속성을 전제로 인프라를 설계해야 하는 시점입니다. 클라우드 네이티브 환경과 재해복구(DR) 체계는 이러한 변화 속에서 공공 AX를 안정적으로 운영하기 위한 핵심 기반으로 주목받고 있습니다.
이번 콘텐츠에서는 공공 AX가 생각보다 느리게 진행되는 구조적 배경을 짚어보고, AX 시대에 공공 인프라 전략이 어떤 방향으로 진화해야 하는지 함께 살펴봅니다. |
✔️서비스가 멈추지 않는 인프라 : DR부터 데이터센터 전력 백업까지 |
AI 시대에는 단순한 안정성을 넘어, 장애 상황에서도 멈추지 않는 인프라가 중요해지고 있습니다.
이번 테크 스토리에서는 클라우드 네이티브 기반의 가용성·복원력 아키텍처를 중심으로,
백업·DR·Multi-Region 전략은 물론 데이터센터 전력 백업까지
서비스 연속성을 위한 핵심 인프라 전략을 정리했습니다. |
📌[기술리포트] 클라우드 네이티브 3편 : 장애 도메인과 격리 설계 - 가용성·복원력 강화 전략 클라우드 네이티브 환경에서 멀티 리전 구성 시 고려해야 할 장애 도메인과 격리 설계 전략을 다룹니다. 공유 지점을 최소화하고 독립적인 운영 단위를 설계하는 것이 장애를 국지화하고 서비스 연속성을 높이는 핵심임을 설명합니다. 자세히 보기 |
📌[기술리포트] kt cloud로 완성하는 복원력 : 백업·DR·Multi-Region·HA 개념부터 설계 전략까지 장애는 예외가 아니라 전제입니다. 이 콘텐츠에서는 백업, DR, 멀티 리전, HA의 개념과 설계 원칙부터 자동 전환, 카오스 엔지니어링, AIOps(IT 운영을 위한 인공지능)까지 복원력을 구현하기 위한 주요 전략을 폭넓게 소개합니다. |
📌 [인사이트] kt cloud의 꺼지지 않는 심장 : 데이터센터 비상발전기 시스템의 모든 것 데이터센터의 무중단 운영을 뒷받침하는 비상발전기 시스템의 역할과 기술적 요구사항을 살펴봅니다. 또한 친환경 발전 방식으로의 전환 흐름까지 함께 짚으며, 안정적이면서도 지속 가능한 전력 인프라 구축 방향을 정리합니다. |
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2026년 8월부터 EU AI Act의 핵심 의무가 본격 적용됩니다. 이 시점을 앞두고 국내 기업들의 반응은 엇갈립니다. “유럽 시장 이야기일 뿐”이라며 거리를 두는 시선이 있는가 하면, “결국 글로벌 표준이 될 것”이라는 불안 속에 대응을 서두르는 기업도 있습니다.
하지만 핵심은 지금 당장 규제 대상인지가 아니라, 이 규제가 앞으로 기업의 AI 운영 방식에 어떤 기준을 요구하게 될 것인지입니다. EU AI Act는 단순한 규제가 아니라 앞으로 기업이 맞닥뜨릴 AI 거버넌스와 책임 체계의 방향을 가장 구체적으로 보여주는 사례에 가깝습니다.
이번 글에서는 EU AI Act를 규제 체크리스트가 아니라 기업의 AI 전략을 다시 점검해 볼 수 있는 하나의 ‘케이스 스터디’로 살펴봅니다. AI를 실제 비즈니스에 적용하는 기업이라면, 앞으로 어떤 준비가 필요한지 함께 짚어봅니다. |
#AI Inference AI의 중심이 모델 학습에서 실제 서비스 운영 단계인 ‘추론(Inference)’으로 빠르게 이동하고 있습니다.
‘Vera Rubin’과 추론 전용 칩(LP40)은 지연 시간과 비용을 줄이며, AI를 효율적으로 운영하는 방향으로 진화하고 있습니다. #Agentic AI
AI는 단순한 응답 생성 단계를 넘어, 스스로 판단하고 실행하는 ‘에이전트’로 확장되고 있습니다. ‘OpenClaw’와 같은 에이전트 OS 등장과 함께, 개인·기업이 AI를 직접 구축하고 운영하는 환경이 열리며 실제 업무를 수행하는 주체로 자리 잡고 있습니다. #AI Factory & Infrastructure AI는 데이터센터 기반의 ‘생산 시스템’으로 진화하며, 인프라 경쟁력이 핵심으로 부상하고 있습니다.
디지털 트윈 기반 제조, 로보틱스, 우주 데이터센터까지 확장되며 AI는 물리 세계와 결합한 산업 인프라로 자리 잡고 있습니다. |
