쿠버초보의 kubestronaut 도전기(feat. 시험 준비 Tips)
쿠버네티스 운영 환경을 처음 접한 뒤 kubestronaut에 도전한 경험과 시험 준비 팁을 공유했습니다. 시험 준비 과정에서 도움이 된 학습 포인트를 중심으로 정리했습니다.
#Kubernetes#MSA
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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컨테이너 런타임 발전으로 더 간편해진 클라우드 네이티브 K8s 구축
containerd와 OCI, CRI 표준을 통해 Kubernetes 구축이 더 단순해진 흐름을 정리했습니다. 온프레미스 환경에서 containerd 기반 설치 절차와 운영 포인트도 함께 소개했습니다.
#Kubernetes#containerd
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K8s Multi-cluster kubeconfiginteractive-prompt
다중 클러스터 kubeconfig 환경에서 현재 클러스터를 인지시키고 선택 실수를 줄이는 인터랙티브 프롬프트를 소개했습니다. 함께 관련 bash shell 예시와 적용 맥락도 설명했습니다.
#Kubernetes#kubeconfig
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당신의 CPU는 열심히 일하고 있나요?
쿠버네티스의 CPU 요청량, 상한, CFS 스로틀링 관계를 설명하고 상한 제거가 성능에 미치는 영향을 테스트 결과로 정리했습니다. Spring 싱글 테넌시는 상한 제거가 유효했고, Node.js 멀티 테넌시는 일관성 때문에 유지가 적절했습니다.
#Kubernetes#CPU
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RAG 시대, Vector DB 비교 가이드: Vespa vs Milvus vs Qdrant
RAG 구현에 필요한 벡터 DB로 Vespa, Milvus, Qdrant를 설치·사용성·성능 기준으로 비교했습니다. 프로젝트 규모와 검색 요구사항에 따라 적합한 선택지를 정리했습니다.
#RAG#Vector DB
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Docker 컨테이너 핵심 실습 \:\ 리눅스 네임스페이스와 cgroup으로 자원 격리·제한
Docker 컨테이너의 핵심인 네임스페이스와 cgroup을 실습 중심으로 설명했습니다. 수동 구성과 Docker 자동화 사례를 통해 자원 격리·제한 동작을 확인했습니다.
#Docker#Kubernetes
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Docker 컨테이너 핵심 실습 \:\ 리눅스 네임스페이스와 cgroup으로 자원 격리·제한
Docker 컨테이너의 핵심인 네임스페이스와 cgroup을 실습 중심으로 설명했습니다. CPU·메모리 제한과 네트워크 격리의 동작 원리도 함께 확인했습니다.
#Docker#Kubernetes
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#개발자#노트북#컴퓨터
NVIDIA Dynamo: 차세대 분산 추론 프레임워크 리뷰
NVIDIA Dynamo는 분산 추론을 위한 오픈 소스 프레임워크로, Prefill·Decode 분리와 스마트 라우팅으로 성능을 높였습니다.\nKV cache 오프로딩과 NIXL 전송을 통해 GPU 자원 효율과 지연 시간 개선을 노렸습니다.
#LLM#Kubernetes
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OpenShift에서의 Security Context Constraints(SCC) 이해하기
OpenShift의 SCC를 클러스터 보안 정책 관점에서 정리했습니다. 파드 생성 흐름, RBAC 연계, Kubernetes의 대체 메커니즘까지 함께 비교했습니다.
#OpenShift#Kubernetes
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EKS 1.32 업데이트 그리고 새로운 업데이트 방식
EKS 1.32 업데이트 그리고 새로운 업데이트 방식
EKS 1.32 업데이트를 위해 기존 방식들의 한계를 비교하고 Blue-Green Multi Target 전환 방식을 검토했습니다. DNS 캐시 영향 없이 트래픽을 넘기고 빠른 롤백도 가능한 구성을 검증했습니다.
#EKS#Kubernetes
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데브시스터즈 엔지니어링 데이 - Infra/SRE 돌아보기
데브시스터즈가 Infra/SRE 엔지니어링 데이를 열어 운영 과제와 해결 경험을 공유했습니다. 장애 대응 원칙, 쿠버네티스 표준화, 배포 시스템 사례를 소개했습니다.
#Infra/SRE#Kubernetes
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효율적 시맨틱 검색을 위한 kubernetes GPU inference 시스템 구축하기
Kubernetes에 GPU 기반 Triton 추론 서버를 구축해 시맨틱 검색을 실시간으로 처리한 사례를 정리했습니다. ONNX 최적화와 배치·모니터링·배포 자동화로 성능과 운영 효율을 높였습니다.
#Kubernetes#GPU
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Karpenter 트러블슈팅 — 비용과 안정성 두마리 토끼 잡기
Karpenter 도입 과정에서 마주한 스케줄링 정합성, AMI 운영, Node Churn 문제를 정리했습니다. 적절한 budget과 리소스 보정으로 비용을 줄이고 안정성을 개선했습니다.
#Kubernetes#Karpenter
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![[BigData] Spark 개요 정리](https://bespin-wordpress-bucket.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/wp-content/uploads/2025/03/image-10.png)
[BigData] Spark 개요 정리
Spark의 개요와 주요 구성요소, 장점을 정리한 글입니다. 대용량 데이터 처리에서 Pandas보다 Spark가 더 적합한 성능 사례도 비교했습니다.
#Spark#Pandas
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