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주요 카테고리 DevOps · AI

활동 요약

대표 인기 포스트[AI활용] Claude Code 기본 구조 이해하기 — Agent · Skill · Context 개념 완전 정리414 조회
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전체 글
148개
마지막 발행
2026. 11. 11.
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KT 클라우드 기술 블로그 글 (148)

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
2400

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
500

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
4600

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

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
1800

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
2600

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

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
6000

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
1100

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
1300

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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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

기타

[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
800

데브옵스

[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.

#Kotlin#Spring Boot#TypeScript
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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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기타

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

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

#AIDC#BIM#Digital Twin
1600

기타

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.

#cloud#Observability#Kubernetes
1400