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파수 AI

필터 1

2026년 10월 1일

백엔드

Fabric8로 서비스별 Pod 상태 조회하기

Fabric8 Kubernetes Client로 Spring Boot 서비스에서 Pod 상태를 REST API로 조회하는 구성을 소개했습니다.\nin-cluster 인증과 RBAC 최소 권한 설정, 예외 처리 방법을 함께 다뤘습니다.

#Spring Boot#Java

2700

2026년 9월 30일

케클s피드 9월호｜kt cloud summit 2026, 고객의 AX를 현실로 만드는 인프라 전략

AI 서비스 운영을 위한 AIDC 전력·클라우드·Composite AI 전략을 소개했습니다. RAG, 모델 선택, 추론 메모리 최적화와 MCP 활용 방안도 다뤘습니다.

#cloud#MCP

1000

Amazon EKS와 NVIDIA FLARE로 구현하는 연합학습 (Federated Learning)

2026년 9월 28일

Amazon EKS와 NVIDIA FLARE로 구현하는 연합학습 (Federated Learning)

Amazon EKS와 NVIDIA FLARE로 연합학습을 구성하는 방법과 CSE 평가 흐름을 설명했습니다. 세 가지 데이터 시나리오를 통해 전역 모델의 수렴, 일반화, 운영상의 관찰 포인트를 보여주었습니다.

#Amazon EKS#NVIDIA FLARE

800

사장님 입점신청 자동승인 주기를 10분에서 10초로

2026년 9월 23일

백엔드

사장님 입점신청 자동승인 주기를 10분에서 10초로

자동승인 대기 지연을 줄이기 위해 아웃박스 큐를 걷어내고 단일 폴링 구조로 바꿨습니다. 후보 조회와 재시도를 분리해 외부 부하는 유지한 채 처리 시작 시간을 10초 이내로 개선했습니다.

[활용사례] DevOps 엔지니어가 주목하는 MCP 생태계와 kt cloud PLATFORM 적용기

MCP로 DevOps 도구와 AI를 연결해 배포 실패 원인 분석과 운영 트러블슈팅을 자동화하는 사례를 다뤘습니다. kt cloud PLATFORM에서는 망 분리와 Read-Only 원칙을 전제로 단계적 도입 방안을 검토했습니다.

[현장 스케치] 당신의 비즈니스를 위한 AX, kt cloud summit 2026

kt cloud summit 2026은 AX 실행을 위한 AIDC·클라우드 인프라와 운영 사례를 공유했습니다. 고가용성·DR, 냉각, 자동화, 네트워크와 에너지 기술을 전시 및 세션으로 소개했습니다.

#cloud#AIDC

200

쿠팡 파트너스

2026년 10월 8일

개발자를 위한 서적을 확인해 보세요

이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍

2026년 9월 21일

데브옵스

쿠버네티스로 여는 AI 추론 인프라

쿠버네티스와 AWS EKS를 활용해 LLM 추론 인프라를 안정적으로 운영하는 방법을 설명했습니다. 특히 KV 캐시를 고려한 라우팅과 prefill/decode 분리를 통해 성능과 비용을 함께 개선하는 흐름을 다뤘습니다.

HMAC 서명 토큰으로 초대 링크 만들기

인력풀 초대 링크에 만료와 위변조 방지를 넣기 위해 HMAC 서명 토큰을 적용했습니다. 프론트는 토큰만 전달하고, 서버가 발급과 검증을 모두 맡도록 구성했습니다.

토스증권이 GPU-aware를 넘어 GPU-native 클러스터를 구축한 방법

토스증권은 쿠버네티스에서 GPU를 단순히 인식하는 수준을 넘어 운영 가능한 GPU-native 클러스터로 발전시키는 과정을 공유했습니다. GPU Ready 판정, 시범운행 검증, MIG 기반 배치 최적화로 서비스 투입과 자원 효율을 높였습니다.

Amazon EKS 고급 컨트롤 플레인 구성하기

Amazon EKS가 컨트롤 플레인 일부 파라미터 5가지를 고객이 직접 조정할 수 있게 했습니다. 노드 밀집 배치, HPA 반응성, 이벤트 보존, NodePort 범위 조정에 활용할 수 있지만 PCP와 운영 제약을 함께 고려해야 합니다.

#EKS#Kubernetes

2200

Amazon EKS에서 vLLM으로 Gemma 4 서빙 최적화하기 [2부: GPU 한 장의 처리량과 지연 SLO]

2026년 9월 10일

Amazon EKS에서 vLLM으로 Gemma 4 서빙 최적화하기 [2부: GPU 한 장의 처리량과 지연 SLO]

Amazon EKS의 GPU 한 장에서 Gemma 4 31B를 vLLM으로 서빙할 때의 처리량과 지연 SLO 최적화 결과를 정리했습니다. NVFP4, prefix caching, speculative decoding, priority 스케줄링의 효과와 서빙 풀 분리 기준을 제시했습니다.

#AWS#Amazon EKS

2700