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파수 AI
필터 1
토스증권이 GPU-aware를 넘어 GPU-native 클러스터를 구축한 방법
토스
아키텍처

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.

#Kubernetes#GPU
3500
Amazon EKS 고급 컨트롤 플레인 구성하기
AWS
데브옵스

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
EKS 컨테이너 메모리 스파이크 추적기
여기어때
데브옵스

EKS 컨테이너 메모리 스파이크 추적기

EC2에서 EKS로 옮긴 뒤 컨테이너 메모리가 주기적으로 급증하는 현상을 추적했습니다. 원인은 로그 gzip 압축과 페이지 캐시였습니다.

#EKS#EC2
4900
항공 프론트엔드 구축기 (6/10): 컨테이너를 둘로 쪼개지 않았다
여기어때
프론트엔드

항공 프론트엔드 구축기 (6/10): 컨테이너를 둘로 쪼개지 않았다

항공 프론트엔드 구축 과정에서 레이아웃 컨테이너 설계를 다룬 글입니다. 제공된 내용상 컨테이너를 둘로 나누지 않은 선택이 핵심입니다.

#React#container
5800
AI가 방금 짠 코드, 저희 서버에서 돌아갑니다
채널톡
백엔드

AI가 방금 짠 코드, 저희 서버에서 돌아갑니다

사용자와 AI가 만든 코드를 운영 서버에서 안전하게 실행하기 위해 별도 Kernel 계층을 설계했습니다. 기존 서비스와 실행 환경을 분리하고 인증정보와 세션 상태를 밖으로 빼는 방향을 정리했습니다.

#Python#Kubernetes
7200
[AI인프라] 네오클라우드 GPUaaS와 고밀도 AIDC의 공학적 결합
KT 클라우드
AI

[AI인프라] 네오클라우드 GPUaaS와 고밀도 AIDC의 공학적 결합

네오클라우드 GPUaaS와 고밀도 AIDC가 AI 인프라의 성능과 효율을 어떻게 뒷받침하는지 설명했습니다. MIG, RDMA, 액체 냉각 등 핵심 기술로 고전력 AI 워크로드를 수용하는 방식을 다뤘습니다.

#GPUaaS#AIDC
2000
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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
VictoriaMetrics 운영기 2편 — 장비 증설 없이 리소스 위기를 해결한 3단계 최적화 전략
네이버 D2
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VictoriaMetrics 운영기 2편 — 장비 증설 없이 리소스 위기를 해결한 3단계 최적화 전략

쿠버네티스 전환으로 커진 VictoriaMetrics 리소스 문제를 조회·저장·수집 세 레이어로 나눠 최적화했습니다. 쿼리 분할, 보관 기간 축소, 수집 대상 축소로 장비 증설 없이 안정화했습니다.

#VictoriaMetrics#Kubernetes
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[기술분석] Kubernetes Gateway API에서 트래픽을 세밀하게 제어하는 Policy 객체 파헤치기
KT 클라우드
데브옵스

[기술분석] Kubernetes Gateway API에서 트래픽을 세밀하게 제어하는 Policy 객체 파헤치기

Kubernetes Gateway API의 Policy 객체로 트래픽 제어를 세밀하게 나누는 방법을 정리했습니다. Ingress Annotation 대신 표준 CRD와 attach 방식 차이를 이해하는 것이 핵심입니다.

#Kubernetes#Gateway API
1500
[분석] Kubernetes v1.35 Timbernetes: 6년 만의 GA, AI 스케줄링, 기술 부채 개선
KT 클라우드
데브옵스

[분석] Kubernetes v1.35 Timbernetes: 6년 만의 GA, AI 스케줄링, 기술 부채 개선

Kubernetes v1.35 Timbernetes의 주요 기능과 변경점을 정리했습니다. AI 워크로드 지원과 운영 개선, 업그레이드 시 주의사항을 함께 다뤘습니다.

#Kubernetes#container
5800
[트러블슈팅] Kubernetes StatefulSet 스토리지 확장: Non-cascade 전략으로 무중단 Immutable 제약 극복
KT 클라우드
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[트러블슈팅] Kubernetes StatefulSet 스토리지 확장: Non-cascade 전략으로 무중단 Immutable 제약 극복

Kubernetes StatefulSet의 Immutable 제약을 우회해 PVC를 먼저 확장하고 Non-cascade로 컨트롤러만 교체하는 절차를 정리했습니다. 서비스 중단 없이 스토리지를 늘리는 실무 트러블슈팅 방법을 설명했습니다.

#Kubernetes#StatefulSet
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케클s피드 2월호｜AI 시대, 실행력이 경쟁력입니다
KT 클라우드
AI

케클s피드 2월호｜AI 시대, 실행력이 경쟁력입니다

AI 시대의 경쟁력은 빠른 실행과 실무 적용에 있다고 정리했습니다. 컨테이너 자원 최적화, AI 인프라 투자, AI Agent 활용 사례를 함께 소개했습니다.

#container#Docker
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처음 걸어가는 길, 함께 만든 성과 - 래블업x업스테이지, 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 비하인드
데보션
AI

처음 걸어가는 길, 함께 만든 성과 - 래블업x업스테이지, 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 비하인드

업스테이지와 래블업이 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 과정을 공유했습니다. 대규모 GPU 인프라 운영과 학습 최적화, 자동 복구 체계가 핵심이었습니다.

#LLM#PyTorch
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경계 보안부터 제로트러스트 보안까지, 고도화 여정
토스
데브옵스

경계 보안부터 제로트러스트 보안까지, 고도화 여정

토스페이먼츠가 경계보안부터 제로트러스트까지 보안 체계를 단계적으로 고도화한 과정을 공유했습니다. IDC와 AWS 하이브리드 환경에서 다층 방어와 지속 검증 체계를 구축했습니다.

#cloud#AWS
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미래의 클라우드를 창조하다
라인
데브옵스

미래의 클라우드를 창조하다

LY Corporation의 프라이빗 클라우드 Flava가 향후 어떻게 진화할지 소개했습니다. 개발자 경험, 보안, 스토리지, AI 기반 운영 자동화를 중심으로 미래 방향을 제시했습니다.

#cloud#DB
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