코드 기반 다이어그램: IaC와 Mermaid의 만남
IaC로 정의한 Kubernetes 클러스터를 Mermaid Chart로 시각화하는 방법을 소개했습니다. LLM을 활용해 다이어그램 코드를 만들고 편집·공유하는 흐름도 함께 다뤘습니다.


IaC로 정의한 Kubernetes 클러스터를 Mermaid Chart로 시각화하는 방법을 소개했습니다. LLM을 활용해 다이어그램 코드를 만들고 편집·공유하는 흐름도 함께 다뤘습니다.

Amazon VPC Route Server의 개념과 주요 구성 요소, BGP 기반 라우팅 전파 흐름을 정리했습니다. 또한 FRR 기반 NVA와 연결해 이중화 테스트를 수행한 구성을 소개했습니다.

Kubernetes GitOps에서 Secret을 안전하게 다루기 위해 SealedSecret 활용 방안을 소개했습니다. 암호화 저장과 클러스터 복호화로 보안과 운영 효율을 함께 확보하는 방법을 설명했습니다.

ConfigMap 변경을 수동 재시작 없이 반영하기 위해 GitOps 구조로 분리했습니다. Argo CD와 Reloader를 조합해 자동 동기화와 자동 재시작을 구성했습니다.

KVM GPU 패스스루를 이용해 VM이 물리 GPU를 직접 쓰는 구축 과정을 정리했습니다. 하드웨어 설정부터 VFIO 바인딩, VM 설정과 검증까지 단계별로 살펴보았습니다.

AWS GPU 스팟 인스턴스와 EKS로 GPU 모니터링 PoC를 구축하는 과정을 정리했습니다. NVIDIA GPU Operator, Prometheus, Grafana로 GPU 메트릭을 수집하고 시각화했습니다.

containerd와 OCI, CRI 표준을 통해 Kubernetes 구축이 더 단순해진 흐름을 정리했습니다. 온프레미스 환경에서 containerd 기반 설치 절차와 운영 포인트도 함께 소개했습니다.

AWS MediaConvert와 S3, Lambda, EventBridge를 활용해 동영상 스트리밍 서비스를 구축한 과정을 소개했습니다. 업로드부터 HLS 변환, 메타정보 전달, 재생까지의 흐름과 IAM 설정을 정리했습니다.

AWS Lambda에서 AWS CLI를 직접 쓰기 위해 Lambda Layer에 awscli를 포함하는 방법을 설명했습니다. Layer 적용 후 aws s3 sync 같은 명령을 subprocess로 실행할 수 있었습니다.

Kubernetes에 GPU 기반 Triton 추론 서버를 구축해 시맨틱 검색을 실시간으로 처리한 사례를 정리했습니다. ONNX 최적화와 배치·모니터링·배포 자동화로 성능과 운영 효율을 높였습니다.

실서비스 트래픽을 캡처해 다른 서버에 재생하는 Gor 활용법을 소개했습니다. Canary 배포와 서버 교체 시 사용자 영향 없이 검증하는 방법을 정리했습니다.

에이닷 서버팀이 GitOps와 IaC를 바탕으로 클라우드 운영 비용을 줄인 사례를 소개했습니다. CloudWatch와 RDS를 최적화해 로그·DB 비용을 절감한 과정을 정리했습니다.

AWS CDK 레거시 프로젝트를 최신 버전으로 올리며 발생한 배포 오류와 호환성 문제를 정리했습니다. 정기 업데이트, 테스트 검증, 롤백 계획으로 안전하게 대응하는 방법을 소개했습니다.

Multipass로 macOS와 Windows에서도 Ubuntu VM을 빠르게 생성하고 관리하는 방법을 소개했습니다. GUI와 명령줄, 네트워크 브릿지 설정까지 함께 정리했습니다.

Kubernetes에서 NFS를 활용해 여러 파드가 동시에 읽고 쓸 수 있는 RWX 스토리지를 구성하는 방법을 정리했습니다. Ganesha 프로비저너 기반 동적 프로비저닝과 주의사항, 활용 사례를 함께 소개했습니다.

Keycloak과 ArgoCD를 OIDC로 연동해 SSO와 Single Sign Out을 테스트하는 과정을 정리했습니다. 로그인, 로그아웃, RBAC, 401 오류 대응까지 함께 다뤘습니다.

폐쇄망 환경에서 Gradle 프로젝트를 인터넷 없이 빌드하는 방법을 정리했습니다. 의존성과 wrapper를 로컬 경로로 모으고 Docker에서 `--offline` 빌드를 검증했습니다.

Kubernetes에서 로컬 LLM을 쓰는 세 가지 접근을 직접 Pod, KServe, KubeAI로 나누어 정리했습니다. 간단한 실습부터 운영 관점의 제약과 선택 포인트까지 함께 살펴봤습니다.
