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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 (19)

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
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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
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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.

#observability#Grafana#Loki
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아키텍처

[기술사례] OVN ACL Flow Sampling 기반 VPC Flow Log 서비스 개발

OVN ACL Flow Sampling을 활용해 VPC Flow Log 서비스를 개발한 사례를 다뤘습니다. 로컬 I/O 부담을 줄이고 OVSDB 캐시로 메타데이터를 결합해 고속 로깅 구조를 구현했습니다.

#OVN#IPFIX#Kafka
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아키텍처

[기술분석] 데이터센터 냉각수 효율(WUE) 개선: 전기산화 기반 하이브리드 수처리 전략

AI 데이터센터의 WUE 개선을 위해 전기산화 기반 하이브리드 수처리 전략을 소개했습니다. 보충수 절감, CoC 향상, 운영비 감소 측면의 현장 적용 사례도 함께 정리했습니다.

#AI 데이터센터#WUE#전기산화
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아키텍처

[kt cloud] kt cloud PLATFORM, 공공 클라우드를 위한 차세대 운영 기반

공공 클라우드를 위한 kt cloud PLATFORM의 운영 구조와 주요 장점을 소개했습니다. 멀티 리전, 보안 체계, AI 인프라 확장성을 통해 안정성과 확장성을 함께 강조했습니다.

#OpenStack#Kubernetes#cloud
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아키텍처

[기술사례] Ceph 기반 스토리지 내재화로 상용 스토리지 대체하기

Ceph 기반 스토리지 내재화로 상용 스토리지 의존과 비용 부담을 줄이는 방향을 정리했습니다. 또한 CRUSH, Self-Healing, 테스트 자동화로 운영 안정성과 확장성을 확보하는 방안을 다뤘습니다.

#Ceph#Kubernetes#OpenStack
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아키텍처

[AI인프라] AI 시대의 보이지 않는 혈관, 데이터센터 전력 케이블 이해하기

AI 데이터센터의 전력 밀도 증가에 따라 전력 케이블이 핵심 인프라로 중요해졌습니다. 구조, 설계, 시공, 진단과 차세대 기술까지 폭넓게 정리했습니다.

#AI 데이터센터#데이터 분석#전력케이블
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아키텍처

케클s피드 5월호｜안정적인 클라우드를 만드는 핵심 아키텍처

Multi-AZ 기반 Active-Active 설계로 장애 시에도 서비스 연속성을 높이는 클라우드 아키텍처를 다뤘습니다. Multi-Region과 DR의 차이, RTO·RPO 한계, 보안·데이터 안정성 전략도 함께 정리했습니다.

#cloud#MSA#LLM
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아키텍처

[기술이 장르가 되는 곳, kt cloud] 케클러 인터뷰 시리즈 #2 장애에도 서비스가 멈추지 않는 ‘Multi-AZ’ 엔지니어링 비하인드

장애 복구보다 서비스 연속성을 우선한 kt cloud의 Multi-AZ 설계를 소개했습니다. 2개 AZ와 Satellite Zone으로 Active-Active와 쿼럼 유지를 함께 구현했습니다.

#Kubernetes#OpenStack#cloud
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아키텍처

[기술이 장르가 되는 곳, kt cloud] 케클러 인터뷰 시리즈 #1 kt cloud PLATFORM 재설계 이야기

kt cloud PLATFORM을 Cloud Native와 AI 시대에 맞게 재설계한 과정을 소개했습니다. 관측 가능성, IAM, VPC, DR까지 통합해 확장성과 운영성을 높였습니다.

#cloud#Observability#IAM
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아키텍처

[인사이트] 데이터 지형도의 재설계: 수도권 병목을 넘어 글로벌 랜딩 에지(Landing-Edge) 아키텍처로의 전환

수도권 전력망과 네트워크 병목을 AI 데이터센터 관점에서 분석했습니다. 해안 육양국 인근 랜딩-에지 아키텍처가 대안으로 제시되었습니다.

#데이터센터#해저케이블#cloud
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아키텍처

[인사이트] Cloud 3.0 시대의 하이브리드 전략: 진정한 소버린을 달성하는 ktcloud와 Azure의 만남 #2 - 구현 전략과 규제 대응

ktcloud와 Azure를 결합한 하이브리드 클라우드 구현 전략과 규제 대응 방안을 정리했습니다. 데이터 분류, 전용 네트워크, 통합 인증, 암호화로 소버린 환경을 구성하는 방법을 다뤘습니다.

#hybrid cloud#Azure#ktcloud
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아키텍처

[아키텍처] kt cloud PLATFORM 보안 거버넌스의 수립: Vault 도입과 효율적인 시크릿 전달 전략 (ESO & CSI)

GitOps 환경의 시크릿 보안 문제를 해결하기 위해 Vault 기반 거버넌스를 소개했습니다. 또한 ESO와 CSI Provider의 역할과 선택 기준, 운영 전략을 정리했습니다.

#Kubernetes#DevSecOps#GitOps
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아키텍처

[인사이트] AI 서버 전력 한계 극복: kt cloud가 주목하는 800V DC 데이터센터

AI 서버 전력 밀도 증가로 기존 AC 배전의 한계가 부각되었습니다. 800V DC 데이터센터의 효율·가용성 장점과 구현 과제를 정리했습니다.

#데이터센터#HVDC#직류배전
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아키텍처

[기술리포트] 클라우드 네이티브 4편 : 상태 관리와 데이터 일관성 - 안정성·신뢰성 확보 전략

클라우드 네이티브에서 상태를 서버 밖으로 분리하고 데이터별 정합성 정책을 세우는 방법을 다뤘습니다. saga, outbox, 복제, 캐시 완화 패턴으로 가용성과 신뢰성을 높이는 전략을 정리했습니다.

#cloud native#상태관리#데이터 분석
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아키텍처

[트렌드분석] 글로벌 데이터센터의 전력 문제와 AI 인프라 – Megawatt 시대의 도전과제

AI 인프라 경쟁의 중심이 GPU 성능보다 전력 확보 능력으로 이동했다고 설명했습니다. 지역별 전력망과 규제 차이를 바탕으로 데이터센터 투자와 운영의 핵심 과제를 정리했습니다.

#AI인프라#GPU#PPA
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아키텍처

[기술리포트] 클라우드 네이티브 3편 : 장애 도메인과 격리 설계 - 가용성·복원력 강화 전략

멀티 리전이라도 공유 지점이 남으면 장애가 전파될 수 있다는 점을 정리했습니다. 가용성과 복원력을 높이기 위한 격리 설계와 순차 배포 원칙을 설명했습니다.

#cloud#Kubernetes#DNS
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