기술 블로그 (Tech) | kt cloud

[기술검증] 물리 서버는 그대로, Kubernetes는 새 버전으로: Cluster API In-place Upgrade

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, ..

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] 📋 요약 이 글에서는 AI 에이전트가 실제 업무를 안전하게 수행하도록 실행 환경을 설계하는 하네스 엔지니어링을 다룹니다.모델 성능만으로 해결하기 어려운 운영 안정성과 책임 범위 설정의 중요성을 정리합니다.#하네스엔지니어링 #AI에이전트 #프롬프트엔지니어링 #컨텍스트엔지니어링 #AI운영안정성 안녕하세요! kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️ AI를 활용하는 방식이 빠르게 바뀌고 있어요. 한동안 AI를 잘 쓰는 핵심은 좋은 프롬프트를 작성하는 것이었죠. 어떤 역할을 줄지, 어떤 형식으로 답하게 할지, 어떤 기준을 지키게 할지 구체적으로 지시하는 것이 중요했습니다. 그런데 최근의 AI 에이전트는 단순히 답변만 생성하지 않아..

[ kt cloud Foundation플랫폼팀 서준호 님 ] 📋 요약 이 글에서는 Kubernetes 기반 Fault-Tolerant GPU 클러스터의 안정적 운영과 유지 관리 방안을 다룹니다.대규모 AI 인프라에서 장애 대응과 성능 저하 예방이 운영 신뢰성에 미치는 의미를 정리합니다.#Kubernetes #GPU클러스터 #FaultTolerance #Slurm #InfiniBand 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM) 시대에 고성능 연산에 대한 수요는 일시적인 급증을 넘어, 이제는 거대하고 지속적인 워크로드로 변화했습니다. 수십억 개의 파라미터를 가진 모델을 학습시키는 것은 단순히 계산 능력을 겨루는 일이 아닌, 인프라를 안정적으로 운영하는 레이스와 같습니다. 수천 개의 GPU를 ..