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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 (55)

데브옵스

[활용 사례] AI와 GitOps의 만남: Chkk MCP 기반 쿠버네티스 애드온 업그레이드 실전기

Chkk MCP와 AI Agent로 Kubernetes 애드온 업그레이드 및 GitOps 전환 사례를 소개했습니다. 디지털 트윈 검증과 VDM 기반 변경 분석으로 수동 작업 위험을 줄였습니다.

#Kubernetes#GitOps#MCP
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데브옵스

[기술 소개] 데이터센터 냉방 인프라의 심장: 펌프(Pump)

데이터센터 냉방용 펌프의 종류와 원심펌프 작동 원리, 주요 시공 요소를 설명했습니다. VFD 제어와 AI 예지 보전, 공동현상 방지 중심의 운용 방안을 정리했습니다.

#데이터센터#원심펌프#VFD
300

데브옵스

[가이드] 2030년 양자 위협에 대비하는 SSL/TLS 전환 전략

HNDL 위협에 대비해 TLS 키 교환을 Hybrid ML-KEM으로 전환하는 전략을 설명합니다. OpenSSL 3.5와 Nginx 기반의 에지 우선 적용 절차를 제시합니다.

#PQC#SSL/TLS#OpenSSL
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데브옵스

[사례연구] 사내 개인용 개발환경 이미지 실험기 3부: 단일 VM 트랙 마무리

단일 VM OpenStack 샌드박스의 네트워크·Cinder NFS·재부팅 문제를 원인별로 해결했습니다. 차트 버그와 이미지 재배포 위험을 분석하고 운영 정합성 및 데이터 무결성을 검증했습니다.

#OpenStack#Kubernetes#Cinder
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데브옵스

[기술 가이드] Kubernetes의 핵심 변화: DRA를 통한 GPU 자원 동적 할당

Kubernetes 1.34의 DRA와 ResourceClaim으로 조건 기반 GPU 할당 방식을 설명했습니다. CDI 장치 주입과 MIG 자동 설정을 통한 GPU 운영 변화를 정리했습니다.

#Kubernetes#DRA#GPU
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데브옵스

[기술 분석] Ampere부터 Vera Rubin까지, GPU 진화가 바꾼 북미 AIDC 인프라

GPU 전력 밀도 증가가 북미 AI 데이터센터의 배전과 냉각 구조를 바꾼 과정을 분석했습니다. 480V 배전과 직접액체냉각, CDU 운영 및 설비 노후화 위험을 정리했습니다.

#NVIDIA#GPU#AIDC
800

데브옵스

케클s피드 10월호｜기술 경쟁력, 보이지 않는 곳에서 결정된다

AI 데이터센터의 GPU·네트워크·전력·냉각 인프라와 운영 기술을 소개했습니다. DR, AIOps, BIM 기반으로 서비스 연속성과 구축·운영 효율을 높이는 방안을 다뤘습니다.

#데이터센터#GPU#DR
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데브옵스

[케클러 인터뷰 시리즈] #6 - 백업만으로는 부족하다, 공공 DR의 새로운 기준

공공 DR을 데이터 백업이 아닌 서비스 전체의 복구 역량으로 설명했습니다. 등급별 아키텍처와 훈련, AI 워크로드 복구 전략을 다뤘습니다.

#DR#공공클라우드#Multi-AZ
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데브옵스

[기술해설] 데이터센터를 지키는 마지막 방어선, 소방 설비에 대하여

데이터센터 화재 대응을 감지·연동·소화·시공·점검 관점에서 설명했습니다. 배터리 열폭주에 대비한 공간 분리와 냉각, 운영 훈련의 중요성을 정리했습니다.

#데이터센터소방#가스계소화설비#공기흡입형감지기
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데브옵스

[분석] AI 데이터센터 냉방 시스템의 Fail-Safe: 마지막 방어선 래칭릴레이

AI 데이터센터 냉방의 정전과 PLC 제어 신호 소실 위험을 구분해 분석했습니다. 래칭릴레이로 최종 접점 상태를 유지하는 Fail-Safe 설계를 소개합니다.

#AI데이터센터#데이터센터냉방#Fail-Safe
400

데브옵스

[기술해설] AI 질문 한 줄은 얼마나 많은 에너지를 쓸까? 데이터센터가 지능을 만드는 법

AI 토큰 생성이 데이터센터의 전력 소비와 열 발생으로 이어지는 구조를 설명했습니다. 고밀도 GPU 환경에서 DLC와 PUE 관리의 중요성을 정리했습니다.

#AI 데이터센터#GPU#LLM
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데브옵스

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

Kubernetes용 Agent Sandbox의 CRD 구성과 StatefulSet 방식 대비 관리 단순화를 설명했습니다. WarmPool 기반 콜드 스타트 대응과 gVisor·Kata 격리 시 유의점을 정리했습니다.

#Kubernetes#Agent Sandbox#CRD
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데브옵스

[분석] DDoS 환경에서 OVS kernel datapath 성능 붕괴

무작위 DDoS가 OVS의 업콜 스톰, 마스크 폭발, 캐시 스래싱을 유발하는 구조를 분석했습니다. eBPF/XDP 선제 차단과 TC·하드웨어 오프로드, 운영 지표 기반 대응을 제시합니다.

#OVS#DDoS#eBPF
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데브옵스

[분석] 보이지 않는 생명줄, 데이터센터 접지(Grounding) 설비

데이터센터 접지의 원리와 보호·계통·기능 접지, 메쉬 접지 시공을 정리했습니다. 접지저항과 등전위 본딩을 점검·보강하는 운용 포인트를 제시합니다.

#데이터센터#접지#등전위본딩
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데브옵스

[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.

#Kubernetes#Agent Sandbox#CRD
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데브옵스

[플랫폼설계] DevOps에서 Platform Engineering으로: kt cloud의 여정

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

#Platform Engineering#GitOps#ArgoCD
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데브옵스

[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
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데브옵스

[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.

#MCP#Kubernetes#GitHub Actions
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