기업 기술블로그의 Infra 관련 글 530개
AI 서비스를 안정적으로 운영하려면 어떤 인프라와 기술이 필요할까요? 이번 케클s피드에서는 kt cloud summit 2026에서 공개한 고객의 AX를 뒷받침하는 인프라 전략을 소개합니다. AI 데이터센터의 전력 인프라와 구축·운영 기술부터 AI 서비스의 성능과 비용을 함께 고려한 클라우드·AI 기술과 적용 사례까지 담았습니다. 비즈니스 현장에서 AI를 구현하고 운영하는 데 필요한 인사이트를 만나보세요.1,500여 명이 함께한 kt cloud
소개 무븐트(MVNT)는 춤을 위한 AI 인프라를 만드는 회사입니다. 전 세계 누구나 쉽게 춤을 만들 수 있도록 댄스 생성 AI 모델을 개발하고 있으며, 유명 안무가인 최영준 공동창업자를 필두로 모션 생성·3D·컴퓨터 비전·휴머노이드 백그라운드의 엔지니어들이 함께하고 있습니다. 현재 무븐트의 서비스는 웹앱과 API, 언리얼 엔진 플러그인 형태로 제공되고 있으며 안무가는 물론 K-Pop 기획사, AI UGC(사용자 생성 콘텐츠) 크리에이터, 게임
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“재해 상황에서 모든 서버를 같은 방식으로 복구해야 할까요?” 재해복구(DR, Disaster Recovery)는 시스템 장애나 재해 상황에서 서비스를 복구하기 위한 체계입니다. 백업을 확보하고 복제를 구성하는 것까지는 비교적 명확한 작업에 해당합니다. 일반적으로 재해복구의 목표는 모든 시스템을 장애 이전 상태로 되돌리는 것으로 설정됩니다. 다만 모든 시스템에 동일한 복구 수준을 적용하려면 그만큼의 자원과 운영 부담이 따릅니다. 복구 시간을 짧
핵심 요약 항목 내용 RTO (Recovery Time Objective) 장애 발생 후 서비스가 복구되기까지 허용 가능한 최대 시간 RPO (Recovery Point Objective) 장애 발생 시 손실을 허용할 수 있는 최대 데이터 양 (시간 단위) 핵심 판단 기준 RTO/RPO가 낮을수록 비용과 복잡도가 높아짐 — 비즈니스 영향도에 따라 티어를 나눠야 함 핵심 메시지 Active/Active가 RPO 0을 보장하지 않고, … 장애 대응
사람을 채우는 대신 누가 받아도 같은 정보에서 시작하는 구조를 만들었습니다.
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버 클라우드 플랫폼 ncloud.com 입니다. 개인정보를 처리하는 DB와 서버, 누가 언제 접속했고 어떤 작업을 했는지 꼼꼼하게 관리하고 계시나요? 개인정보처리시스템의 접속기록은 원칙적으로 1년 이상, 접근 권한 관리 이력은 3년 이상 보관해야 하는데요. ※ 근거: 「개인정보 보호법」 제29조, 같은 법 시행령 제30조, 「개인정보의 안전성 확보 조치 기준」 제5조제3항 및 제8조제1항 접근 권한
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안녕하세요. 할당시스템 파트 서버 엔지니어, Simon 이상원입니다. 'MemoryDB는 무엇으로 가득 차 있었을까?'의 2부 글입니다. 1부에서는 MemoryDB 메모리의 85%를 채우고 있던 것의 정체를 찾아가는 과정을 다뤘습니다. 2부는 이 문제를 어떻게 해결했는가, 그리고 더 나은 방법은 없었을까에 대한 회고를 담았습니다. 1부에서는 무슨 일이 있었…
이번 글에서는 AI 컴퓨팅 트렌드가 어디로 향하는지, 그 흐름에서 추론(inference) 인프라를 운영하는 데 쿠버네티스가 어떤 도움을 주는지, 그리고 AWS 위에서 대규모 추론을 안정적으로 돌리는 방법까지 다뤄보...
지난 9월 18일(금), 서울신라호텔 다이너스티홀에서 네이버클라우드의 국방 AI 전략을 소개하는 'Defense AI Day'가 개최되었습니다! 최근 AI는 국방에서도 새로운 전력으로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 정보를 수집하고 분석하는 단계를 넘어, 인간의 영역으로 여겨졌던 '결심'까지 진출하고 있는데요. 병력자원은 해마다 줄어드는 반면 우주와 사이버, 드론처럼 영역을 넘나드는 위협은 오히려 늘어나는 지금, 국방 AX는 미룰 수 없는 과제가
이 글은 여러 VPC와 계정, 온프레미스를 연결하는 네트워크를 설계하거나 운영하는 아키텍트와 네트워크 담당자를 대상으로, VPC 경계와 리전 경계를 넘는 트래픽에 어떤 요금이 과금되고 연결 방식별로 비용이 어떻게 달라지는지를 다룹니다. 1부에서는 AWS 네트워크 비용이 데이터 전송 요금과 데이터 처리 요금 두 축으로 정해진다는 점과 인터넷 게이트웨이, NAT Gateway, VPC 엔드포인트의 요금을 살펴보았습니다. 2부에서는 같은 리전 안에서
이 글은 VPC와 가용 영역(Availability Zone, AZ)의 기본 개념과 Elastic Load Balancing, Amazon ElastiCache, Amazon EKS를 운영해 본 경험이 있는 아키텍트와 운영 담당자를 대상으로, 같은 리전 안에서 AZ 경계를 넘는 트래픽이 어디에서 발생하고 어떻게 최적화하는지를 다룹니다. 1부에서는 AWS 네트워크 비용이 데이터 전송 요금과 데이터 처리 요금 두 축으로 결정된다는 점을 살펴보았습니
이 글은 VPC, 서브넷, 가용 영역(Availability Zone, AZ)의 기본 개념을 아는 아키텍트와 운영 담당자를 대상으로, AWS 네트워크 비용이 어느 경로에서 어떤 단위로 발생하는지와 이를 설계 단계에서 최적화하는 방법을 다룹니다. 데이터 전송 비용은 청구서에서 식별되기 어렵습니다. EC2 인스턴스나 RDS처럼 서비스 이름으로 묶이지 않고 여러 서비스에 흩어져 기록되기 때문입니다. 필자가 검토한 고객 사례들에서는 EC2-Other
이 글은 2026년 4월 1일 AWS DevOps & Developer Productivity 블로그에 게시된 Securely connect AWS DevOps Agent to private services in your VPCs(Alexandra Huides, Jordan Merrick, Mohak Kohli, Tipu Qureshi 공저)를 한국어로 번역∙편집한 글입니다. 원문 게시 이후 서비스가 업데이트됨에 따라, 콘솔 화면 구성·연결 상
첨단 반도체를 개발하려면 수많은 Logic Simulation을 반복하고, DFT(Design for Test)와 Physical Design 같은 높은 컴퓨팅 성능이 필요한 EDA(Electronic Design Automation) 작업을 수행해야 합니다. 설계 규모와 검증 범위가 커질수록 필요한 CPU 코어와 메모리, 공유 스토리지 처리량도 함께 증가합니다. 필요한 시점에 충분한 인프라를 확보하지 못하면 EDA 도구의 실행 시간과 작업 대
고성능 GPU 1만 장은 칩만으로 약 7MW를 소비해 소도시급 전력에 맞먹습니다. 전력밀도·발열·하중을 일반 서버실이 감당하지 못해 전용 데이터센터가 필요합니다. AI GPU는 서버·랙·상면과 전력·냉각 설비를 갖춘 ... Read More
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