기업 기술블로그의 Infra 관련 글 530개
AI를 실제 업무에 적용하기 시작하면 새로운 질문들이 생깁니다.운영 데이터는 AI가 이해할 수 있는 형태로 어떻게 연결할지, 반복되는 개발 업무는 어디까지 자동화할지, 복잡해진 인프라의 이상 징후는 어떻게 더 빨리 찾아낼지 고민해야 합니다.이번 케클s피드는 이런 질문에 답을 찾아가는 kt cloud의 기술과 경험을 담았습니다. AIDC와 Cloud Platform부터 Observability, 개발환경 자동화, AI 코드 리뷰까지 개발과 운영
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비어 있는 캐시, 완벽한 알리바이, 사라진 처리량
ALB로는 넘을 수 없던 한도를 Kong과 VPC Lattice로 나눠 풀었습니다.
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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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