기업 기술블로그의 Infra 관련 글 485개
AI Native 스타트업에게 보안 인증이 왜 어려운가 AI가 빠르게 발전하면서 한 명의 엔지니어가 하루에 50~100개의 커밋을 작성하는 일도 더 이상 낯설지 않게 되었습니다. 제품 개발, 테스트 코드 작성, 인프라 정의 변경, 운영 스크립트 작성까지 AI 에이전트와 함께 처리하는 조직이 늘고 있습니다. 개발 속도만 놓고 보면 분명 큰 변화입니다. 다만 AI가 만들어내는 속도가 언제나 더 안전한 […]
1편에서 모델 규모에 맞는 인스턴스 타입과 인터커넥트 기술을, 2편에서 Amazon EC2 UltraClusters(울트라클러스터) 및 Amazon EC2 UltraServer(울트라서버)와 고성능 GPU 인스턴스 확보 전략을 다뤘습니다. 무엇을 고르고 어떻게 확보할지가 정해졌다면, 이제 실제로 클러스터를 구성하고 운영할 차례입니다. 이번 3편에서는 컨테이너 기반 환경 구성, 클러스터를 구성하기 전 점검사항, 온프레미스 환경과의 비교, GPU와
KV cache offload, 메모리 풀링, 메모리 tiering을 통해 CXL이 실제 워크로드에서 어떻게 쓰이는지 살펴봅니다.
개발자 여러분, 안녕하세요!8월 첫째 주 블로그에 발표된 Google의 주요 개발자 제품별 최신 소식을 살펴보세요.[주요 개발자 블로그 업데이트]AI & Machine Learning스킬, 도구 등을 하나로 묶어주는 에이전트 플러그인 (Agent Plugins package your skills, tools, and more) MCP Stateless 업데이트로 AI 에이전트 인프라 확장하기(Scaling AI Agent Infrastructu
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1편에서는 모델 규모에 맞는 GPU 인스턴스와 인터커넥트, 병렬화 전략, 그리고 모델 메모리 계산까지 ‘무엇을 고를까’를 다뤘습니다. 이번 2편에서는 그 선택을 수천 장 규모로 확장합니다. 수천에서 수만 개의 GPU를 하나의 학습으로 묶는 울트라클러스터와 울트라서버 아키텍처, 그리고 이런 고성능 인스턴스를 실제로 확보하는 ODCR 및 Capacity Block 전략을 다룹니다. 시리즈 블로그 보기 분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 […]
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버 클라우드 플랫폼 ncloud.com 입니다. 지난 1편에서는 국가 망 보안체계(N2SF) 보안 가이드라인 1.0에서 무엇이 달라졌는지 살펴봤습니다. ✔️ 획일적인 망 분리에서 기관별 맞춤형 보안(Overlay) 기반으로 바뀌었고, ✔️ 보안통제 항목은 176개에서 273개로 확대되었죠. 그런데 가이드라인을 읽다 보면 자연스럽게 이런 질문이 떠오를 수 있습니다. "그래서 실제 환경에서는 어떻게 구
이 블로그는 2부작 시리즈입니다. – Part 1: 멀티 CDN 구성과 동적 전환 (본 글) – Part 2: 멀티 CDN 환경의 보안 — 토큰 인증, Origin 보안, 서드파티 CDN 제약 대응 1. 도입 OTT 서비스를 운영하는 많은 기업들은 단일 CDN이 아닌 멀티 CDN 전략을 채택하고 있습니다. ISP별 네트워크 품질 차이, CDN 장애 대비, 비용 최적화 등의 […]
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"AI-Ready Infrastructure"는 글로벌 표준 어휘이지만 ①물리 인프라 ②AI-ready 데이터 ③조직 준비도라는 3개 층위를 아우르는 우산형 용어다. 국내는 ①에 과집중되어 있어 MSP 차별화는 GPUaaS의 슬라이싱·관측·AI 네트워킹·스케줄링·FinOps 중심의 운영 서비스화와 ②·③ 확장에 있다. The post AI infra appeared first on BESPIN Tech Blog.
해당 포스트는 당근의 최용환님, 조승환님, 오현준님과 함께 작성했으며, AWS Summit Seoul 2026에서 발표한 세션 내용을 기반으로 합니다. 이 시리즈의 1부에서는 서명키 보안의 중요성과 당근이 하이브리드 전략을 선택한 과정을, 2부에서는 CloudHSM 아키텍처와 다계층 접근 제어 전략을 다루었습니다. 이번 마지막 글에서는 이 인프라 위에서 서명 시스템을 어떻게 구현했는지, PKCS#11 기반 시스템 운영에서 겪은 트러블슈팅, 그리
kt cloud마케팅커뮤니케이션팀 요약SUMMARY AI 시대 운영 안정성에 대한 기업들의 실제 고민은 무엇일까요?웨비나 참석자 200명의 설문을 통해 클라우드 운영 현황과 DR 준비 수준, 운영 과제를 분석했습니다. 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI·클라우드 환경에서는 장애 발생 이후의 대응만으로는 충분하지 않습니다. 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있도록 설계하는 역량이 더욱 중요해지고 있습니다. 특히 시스
AI 활용이 확산되면서 안정적인 서비스 운영과 유연한 확장을 위한 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 이번 케클s피드에서는 AI 데이터센터 전략과 핵심 인프라 기술, 중단 없는 클라우드 서비스를 위한 운영 기술과 플랫폼 전략, 그리고 실제 적용 사례를 담았습니다. AI 시대를 준비하는 기업들이 주목해야 할 기술과 인사이트를 함께 살펴보시기 바랍니다.‘기술이 장르가 되는 곳, kt cloud의 케클러 인터뷰 시리즈’는기술을 직접 설계하고 구
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콘텐츠 요약 1. VM 이미지 기반으로 과제 실행·검증 환경을 하나로 통일할 수 있습니다.2. 실행 환경이 제각각이면 채점 기준이 흔들리고 코드를 직접 실행하는 과정에서 보안 위험까지 ... Read More
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