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주요 카테고리 DevOps · AI

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대표 인기 포스트[AI활용] Claude Code 기본 구조 이해하기 — Agent · Skill · Context 개념 완전 정리414 조회
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마지막 발행
2026. 11. 11.
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KT 클라우드 기술 블로그 글 (41)

AI

[현장 스케치] AI 에이전트 시대, 사이버보안은 어떻게 달라지고 있을까? - GovWare 2026

GovWare 2026에서 AI 에이전트 보안 위협과 간접 프롬프트 인젝션 사례를 살펴봤습니다. 실행 맥락 검증과 데이터 출처 추적, 사람의 감독 필요성을 정리했습니다.

#AI 에이전트 보안#프롬프트 인젝션#제로트러스트
200

AI

[인사이트] AI 트랜스포메이션의 진짜 병목은 어디인가? 네트워크 인프라가 맞이한 거대한 지각변동

AI 학습·추론 트래픽이 기존 네트워크의 대역폭, 무손실성, 세션 관리에 주는 부담을 분석했습니다. DCI·에지 구조와 JCT를 중심으로 AI 네트워크 설계 기준을 정리했습니다.

#AI네트워크#분산학습#RoCEv2
800

AI

[인사이트] 로봇은 왜 챗봇과 GPU 수요가 다를까? 피지컬 AI 시대의 인프라 전략

RFM은 학습·시뮬레이션·엣지 추론을 함께 요구해 LLM과 다른 GPU 수요 구조를 보입니다. 국내에서는 제조 데이터와 보안 요건을 고려한 피지컬 AI 인프라 전략이 중요합니다.

#피지컬 AI#RFM#GPU
300

AI

[현장 스케치] AI 인프라의 경쟁력은 '운영' - KubeCon China 2026

KubeCon China 2026의 GPU 자원 관리, 분산 학습, 장애 복원력 사례를 정리했습니다. AI 인프라 경쟁력이 하드웨어 확보보다 효율적이고 안정적인 운영에 있음을 보여줍니다.

#Kubernetes#GPU#분산학습
1600

AI

[AI활용] AI가 만든 코드, 팀은 어떻게 관리하나?

AI 생성 Terraform 코드 증가로 사람 중심 PR 검증이 병목이 된 문제를 다뤘습니다. SKILL.md와 YAML 기반 Harness로 규칙 검증을 자동화하고 최종 판단은 사람이 맡겼습니다.

#Terraform#Azure#SKILL.md
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AI

[웨비나 후기] AI 시대, 데이터센터 운영의 기준을 높이다

AI 기반 AIDC Ops Studio로 운영자가 현장 분석·예측 도구를 직접 개발한 사례를 소개했습니다. BIM과 운영 데이터를 연결해 구축 검증과 Digital Twin 확장 전략을 제시했습니다.

#AIDC#BIM#Digital Twin
300

AI

[인사이트] GPUaaS 네트워크 경쟁 구조 분석

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

#GPUaaS#NVLink#InfiniBand
600

AI

[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
4100

AI

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
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AI

[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

AI

[AI활용] Claude 실무편 - kt cloud VM에서 PR 리뷰 자동화하기

kt cloud VM 위에 Claude 기반 PR Review Bot을 구축해 PR 리뷰를 자동화했습니다. 반복 검증을 시스템으로 전환해 리뷰 품질 표준화와 병목 완화를 노렸습니다.

#Claude#GitHub CLI#cloud
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AI

[AI활용] Claude 실무편 - Technical Writer Skill 만들기

Claude Skill로 Technical Writer의 용어 표준화 업무를 정책 기반 자동화로 전환한 사례를 다루었습니다. 반복 작업을 줄이고 문서 품질과 개발 일관성을 함께 높인 구조를 소개했습니다.

#Claude#자동화#문서화
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AI

[기술동향] LLM 추론 최적화 핵심 기술: 양자화, KV 캐시, 추론 칩

에이전틱 AI 확산에 따라 LLM 추론 최적화 기술과 추론 전용 칩의 중요성이 커졌습니다. 양자화, KV 캐시 압축, LPU·TPU 활용으로 비용과 지연 시간을 함께 줄이는 방향을 정리했습니다.

#LLM#양자 컴퓨팅#cache
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AI

[AI활용] AI가 코딩하고, kt cloud AI NEXUS로 AI 서비스를 배포한다

AI 코딩 어시스턴트와 Firebase로 웹앱을 만들고 kt cloud AI NEXUS로 배포한 사례를 다뤘습니다. 또한 향후 AI 기능 확장을 염두에 둔 플랫폼 선택 이유를 정리했습니다.

#Firebase#cloud#웹애플리케이션
2200

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#RDMA
2500

AI

[AI 인프라] RoCEv2 기반 AI GPU 클러스터 네트워크 설계 고려사항

RoCEv2 기반 AI GPU 클러스터 네트워크 설계 시 InfiniBand와의 차이, 무손실 이더넷 구현 요소를 정리했습니다. 또한 혼잡 제어와 버퍼 설계, PFC 스톰 대응 등 운영 고려사항을 설명했습니다.

#RDMA#RoCEv2#InfiniBand
2200

AI

[도입전략] 공공 AI 전환을 위한 AX Readiness Check 활용법

공공기관의 AI 전환 준비도를 진단하는 AX Readiness Check와 7대 영역을 소개했습니다. 현황 점검 후 맞춤형 솔루션으로 단계별 전환을 돕는 방향을 제시했습니다.

#AI 거버넌스#AI 전환#공공클라우드
3300

AI

[AI활용] AI 에이전트의 안전벨트, 하네스 엔지니어링: Claude Code와 Terraform 사례

Claude Code를 Azure 인프라 구축에 적용하며 하네스 엔지니어링으로 AI 에이전트의 통제 문제를 줄인 사례를 다뤘습니다. 상태 분리, MCP, Human-in-the-loop로 안전한 워크플로우를 설계한 점이 핵심입니다.

#Claude Code#Terraform#MCP
6800