KT 클라우드

#Kubernetes#Agent Sandbox#CRD

[기술해설] Agentic AI 시대의 Kubernetes 인프라 활용: Agent Sandbox 입문

Kubernetes Agent Sandbox의 상태 유지형 AI 에이전트 실행 모델과 주요 CRD를 설명했습니다. WarmPool, 격리 런타임, 버전·런타임 설치 시 주의점을 정리했습니다.

1600

2026년 10월 8일

[인사이트] GPUaaS 네트워크 경쟁 구조 분석

GPUaaS의 분산 학습 성능은 GPU 수량보다 GPU 간·서버 간 네트워크 연결 구조에 크게 좌우됨을 설명했습니다.\nNVLink, InfiniBand, RoCE, 고속 Ethernet의 역할과 통합 인프라 설계 중요성을 정리했습니다.

#GPUaaS#NVLink#InfiniBand

400

2026년 10월 2일

#Platform Engineering#GitOps#ArgoCD

[플랫폼설계] DevOps에서 Platform Engineering으로: kt cloud의 여정

개발자의 인지 부담을 줄이기 위해 골든 패스와 Platform Portal 설계 방향을 정리했습니다.\nGitOps·정책 자동화와 RAG 기반 AI 도우미로 개발자 경험을 개선합니다.

5400

2026년 10월 2일

[AI활용] AI 자동화, 어디서부터 시작해야 할까?

반복 입력 업무의 암묵지를 찾아 AI 자동화 대상으로 정의한 과정을 소개했습니다. 하드코딩 대신 룰셋을 데이터로 분리해 유지보수 가능한 팀 시스템으로 전환했습니다.

#LLM#자동화#Jira

3400

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#Kubernetes

1000

2026년 9월 29일

[인사이트] 발전소에서 서버 랙까지, AI 시대 데이터센터 전력의 대장정

AI 데이터센터의 전력 병목과 발전·송배전·계통 접속 구조를 설명했습니다. 입지 분산, 자체 전원, 수요반응, 효율 개선 대응책을 정리했습니다.

#AI 데이터센터#전력계통#송배전

1200

2026년 9월 23일

#MCP#Kubernetes#GitHub Actions

[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.

2026년 9월 23일

[기술분석] AI 추론 메모리 병목과 서버 아키텍처 변화

장문 컨텍스트와 RAG, AI 에이전트 확산으로 추론 병목이 메모리와 데이터 이동 경로로 옮겨가고 있습니다. GPU 중심 설계보다 HBM, DRAM, SSD를 함께 보는 계층형 아키텍처가 중요하다고 설명했습니다.

#LLM#RAG#KV Cache

2000

2026년 9월 23일

[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#AX

200

2026년 9월 22일

#Kotlin#Spring Boot#TypeScript

[구현사례] 신규 프로젝트를 복제 한 번으로 시작하기: 보일러플레이트 템플릿 표준화

신규 프로젝트의 반복 작업을 줄이기 위해 보일러플레이트 템플릿을 표준화한 사례였습니다. 사람과 AI가 같은 규칙으로 개발하고, API·Bot·MCP·Batch를 하나의 코어에 연결하는 구조를 제시했습니다.

1800

2026년 9월 22일

아키텍처

[아키텍처] 이기종 데이터 통합 설계, 모니터링 통합에서 얻은 3가지 경계

이기종 데이터 통합에서 수집·식별·소비를 경계로 나누는 설계 기준을 정리했습니다. 새 소스 추가 시 변화가 전역으로 번지지 않도록 흡수 구조를 먼저 점검해야 했습니다.

#MSA#모니터링#아키텍처설계

1200

2026년 9월 16일

[kt cloud 웨비나] AI 시대, 데이터센터 운영의 기준을 높이다

AI·BIM을 활용한 AIDC 구축·운영 혁신 사례를 소개하는 웨비나입니다.\nAIDC Ops와 디지털 트윈 기반 운영 자동화 방향을 다룹니다.

#AIDC#BIM#Digital Twin

2026년 8월 26일

#cloud#Observability#Kubernetes

케클s피드 8월호｜개발부터 운영까지, 일하는 방식을 재설계하다

개발과 운영 전반에 AI를 적용하는 kt cloud의 사례를 소개했습니다. Observability, 개발환경 자동화, PR 리뷰 자동화와 장애 대응 전략을 함께 다뤘습니다.

2026년 8월 26일

#Observability#AIOps#OpenTelemetry

[케클러 인터뷰 시리즈] #5 - AI가 클라우드를 운영하려면, 데이터부터 이해해야 합니다

Cloud Native 운영에서는 모니터링만으로 원인을 찾기 어려워 Observability와 데이터 연결이 중요합니다. kt cloud는 AI가 활용할 수 있는 운영 데이터와 접근 통제 구조를 함께 설계했습니다.

2500

2026년 8월 24일

아키텍처

[kt cloud] kt cloud PLATFORM IAM, 계정 관리를 넘어 정교한 보안 거버넌스로

kt cloud PLATFORM IAM의 조직·프로젝트·역할 기반 권한 관리와 로그인 보안 체계를 소개했습니다. 계정 관리 수준을 넘어 최소 권한과 보안 거버넌스를 강화하는 방향을 설명했습니다.

#IAM#RBAC#MFA

900

2026년 8월 24일

[분석] 무인 데이터센터의 마지막 열쇠, 냉동기 자동재기동(Auto-Restart)

정전 후 칠러가 자동으로 재기동되는 시퀀스와 유량 확인 기반 안전 제어를 설명했습니다. 무인 데이터센터 냉방을 사람 개입 없이 복구하는 운영 포인트를 정리했습니다.

#데이터센터#무인데이터센터#냉동기

1600

2026년 8월 24일

[기술사례] 대규모 Kubernetes 환경의 중단 없는 진화를 위한 선택: kt cloud의 Chkk 기반 클러스터 관리

kt cloud가 Chkk로 대규모 Kubernetes 클러스터의 업그레이드 영향과 취약점을 사전 검증한 사례를 다뤘습니다. 수작업 분석을 줄이고 부서 간 협업으로 무장애 변경 관리 체계를 강화했습니다.

#Kubernetes#cloud#helm

2700

2026년 8월 24일

#observability#Grafana#Loki

[kt cloud summit 2026] AX에 필요한 핵심 기술과 구축·운영 경험을 한자리에서 만나보세요

kt cloud summit 2026 행사와 주요 세션 구성을 안내하는 글입니다. AI 인프라, 클라우드 플랫폼, DR, 보안 등 AX 운영 핵심 기술과 사례를 소개합니다.

#AIDC#cloud#DR

900

2026년 8월 20일

아키텍처

[구축사례] kt cloud PLATFORM Observability Alert 플랫폼 구축하기

kt cloud가 Observability Alert 플랫폼을 구축한 사례를 정리했습니다. 조직별 격리, 통합관제 연계, 이력 관리를 위한 설계와 운영 포인트를 다뤘습니다.