기술 블로그 (Tech) | kt cloud

kt cloud AI사업개발팀 정소라 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 코딩 어시스턴트, Firebase, kt cloud AI NEXUS를 결합해웹 애플리케이션을 개발하고 배포하는 과정을 다룹니다.AI 개발 결과물을 안정적으로 서비스화하고 향후 확장 가능한 운영 방향을 정리합니다.#AI_NEXUS #AI코딩 #Firebase #웹애플리케이션배포 #AI서비스들어가며 — '아이디어'에서 '프로덕트'까지의 거리"아이디어 → 배포"까지의 거리가 빠르게 짧아지고 있습니다. 과거에는 며칠, 길게는 몇 주가 걸리던 풀스택 웹앱 개발이, AI 코딩 어시스턴트와 클라우드 플랫폼의 결합으로 이제는 단 몇 시간이면 충분한 시대입니다. 이번 글에서는 'VocabMaster(나만의 영단어장)'라는 작은 토이..

kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 📝 요약 SUMMARY 이 글에서는 공공 클라우드를 위한 kt cloud PLATFORM의 운영 구조와 확장성, 보안성, AI 인프라 기반을 다룹니다.안정적인 서비스 운영과 변화 대응을 위한 클라우드 전환 방향을 정리합니다.#ktcloud #공공클라우드 #OpenStack #Kubernetes #AI인프라안녕하세요! kt cloud 테크 마케터 김지웅 입니다. 🙋‍♂️ 오늘은 공공 클라우드의 새로운 운영 기반이 될 kt cloud PLATFORM을 소개해 드릴게요.공공 클라우드 환경의 변화공공 클라우드 환경은 이제 가상서버(VM) 중심의 안정적인 인프라 운영을 넘어, 컨테이너, AI 인프라, 데이터 기반 서비스까지 함께 고려하는 방향으로 넓어지고 있..

Tech-Frontier.md kt cloud$ whoami --team❯ kt cloud Cloud플랫폼팀 정성훈 님 📋 요약TL;DR이 글에서는 물리 서버 기반 Kubernetes 클러스터에서Cluster API와 BYOH Provider를 활용한 In-place Upgrade 구현과 검증 과정을 다룹니다.제한된 인프라 환경에서 업그레이드 전략을 선택하고 운영 안정성을 높이는 방향을 정리합니다.#Kubernetes #ClusterAPI #InPlaceUpgrade #BYOHProvider #BareMetalKubernetesKubernetes 클러스터는 한 번 설치하고 끝나는 시스템이 아닙니다. 운영을 시작하면 노드 증설, 버전 업그레이드, 장애 복구, 설정 표준화 같은 작업이 반복됩니다. 클러스터..

Tech-Frontier.md kt cloud$ whoami --team❯ kt cloud Cloud플랫폼팀 김건희 님 📋 요약TL;DR이 글에서는 kt cloud PLATFORM의 OpenStack 내재화를 위해 Zuul.CI 기반 Gating System을 구축한 과정을 다룹니다.Upstream 변화에 따른 회귀 위험을 줄이고 안정적인 운영 검증 방향을 정리합니다.#OpenStack #ZuulCI #GatingSystem #CI파이프라인 #ktcloud1. 문제 정의: "Community 버전의 OpenStack을 내재화한다는"는 것의 무게클라우드 플랫폼을 구축할 때, 상용 배포판이 아닌 Community 버전의 OpenStack을 코어로 채택하는 순간, 그 의미를 한 번 더 짚어볼 필요가 있습니다..

Tech-Frontier.md kt cloud$ whoami --team❯ kt cloud Cloud플랫폼팀 유문상 님 📋 요약TL;DR 이 글에서는 Proxmox VE와 Pulumi를 활용해 ControlPlane 가상화와 IaC 기반 운영 자동화를 구현한 과정을 다룹니다.인프라 변경의 재현성과 안전성을 높이는 운영 방향을 정리합니다.#Proxmox #Pulumi #IaC #KVM #ControlPlane클라우드 플랫폼을 "어떤 환경이든 동일하게" 배달하기 위해, 우리는 가상화 레이어부터 직접 쌓고 그 위에 모든 인프라를 코드로 올렸습니다. 이 글은 그 주춧돌을 놓는 과정에서 했던 기술 선택과 고민, 그리고 운영하며 다듬은 것들을 공유합니다. kt cloud PLATFORM는 '유연하고 확장적인' 아..

[ kt cloud Azure전환팀 이영호 님 ] 📋 요약 이 글에서는 AI 에이전트를 안전하게 운영하기 위한 하네스 엔지니어링과 Terraform 워크플로우 적용 방식을 다룹니다.자동화의 생산성과 통제 사이에서 필요한 운영 안전장치를 정리합니다.#하네스엔지니어링 #AI에이전트 #ClaudeCode #Terraform #HumanInTheLoop 최근 Claude Code를 메인 AI 에이전트로 도입해 Azure 인프라를 구축하면서, AI의 폭발적인 생산성을 극대화함과 동시에 그 이면에 숨겨진 통제 불가능성을 관리하는 '하네스 엔지니어링(Harness Engineering)'의 중요성을 실감했습니다. 이번 포스팅에서는 하네스 엔지니어링이 왜 AGI로 가는 과도기의 필수 방법론인지, 그리..

[ 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.세 번째 호에서는 개발자가 본질에 집중할 수 있도록, 인프라와 운영의 복잡성을 줄여가는 김정남 팀장의 Self-Service 기반 플랫폼 엔지니어링 이야기를 소개합니다.#ktcloud #플랫폼엔지니어링 #DevOps #개발자경험 #인프라자동화 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 빠르게 변화하는 클라우드 환경에서 중요한 것은 새로운 서비스를 얼마나 빠르게 개발하고, 안정적으로 배포할 수 있는가입니다. 이를 위해서는 개발자 개인의 역량뿐 아니라,..

[ kt cloud Platform엔지니어링팀 이초환 님 ] 📋 요약 이 글에서는 GitOps 기반 개인용 OpenStack 샌드박스 이미지를 구축하고 업데이트하는 실험 과정을 다룹니다.개발환경 표준화와 운영 부담 완화에 주는 실무적 의미를 정리합니다.#OpenStack #GitOps #ArgoCD #FluxCD #Kubernetes 1. 배경 — 이 프로젝트를 시작한 맥락저희 조직은 OpenStack 기반 서비스를 개발하고 있고, 여러 개발자·팀이 함께 쓰는 통합 개발환경이 있습니다. 통합환경은 각 서비스가 서로 상호작용하는 공유 공간이다 보니, 서비스를 단독으로 변경·테스트하려면 별도의 독립 환경이 필요합니다. 개인 단위 실험까지 공유 환경에서 하기엔 부담이 컸고, 그래서 개인별·서..

[ kt cloud Container Service팀 박지선 님 ] 📋 요약 이 글에서는 Kubernetes Gateway API의 Policy 객체를 활용해 트래픽 동작을 제어하는 방식과 적용 범위를 다룹니다.운영 환경에서 설정 혼선을 줄이고 안정적인 트래픽 관리를 위한 기준을 정리합니다.#Kubernetes #GatewayAPI #Policy #ClientSettingsPolicy #BackendTLSPolicy 1. 개요이전 편에서 Gateway API 사용해서 Gateway와 HTTPRoute로 기본 라우팅을 구성했다면, 이번 편에서는 Policy 객체로 트래픽을 세밀하게 제어하는 방법을 다룹니다. 타임아웃, 세션 유지, 백엔드 TLS 등 기존 Ingress에서 Annotatio..

[ kt cloud Foundation플랫폼팀 이지은 님 ] 📋 요약 이 글에서는 ArgoCD와 FluxCD 기반 GitOps 배포를 HelmRelease 방식으로 전환하는 과정과 운영 시 고려사항을 다룹니다.인프라 배포를 선언적으로 관리해 변경 추적과 운영 안정성을 높이는 방향을 정리합니다.#ArgoCD #FluxCD #GitOps #HelmRelease #Kubernetes 안녕하세요. 지난 글에서 OpenStack Helm 배포를 FluxCD HelmRelease 방식으로 전환한 경험을 공유드렸는데요.이번에는 그 연장선으로 ArgoCD 자체를 동일한 방식으로 전환한 이야기입니다. "배포 도구인 ArgoCD를 ArgoCD+FluxCD로 관리한다"는 다소 순환적으로 들릴 수 있지만, ..