AI infra
"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.
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Infra 글 모음
기업 기술블로그의 Infra 관련 글 530개
당근이 AWS CloudHSM으로 대규모 서명키 관리 시스템을 구축한 방법 – 3부: 서명 시스템 구현, 트러블슈팅, 무중단 키 전환
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
[트렌드 리포트] "DR은 필요하지만..." 진짜 고민은 따로 있었다
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
케클s피드 7월호｜AI 데이터센터의 새로운 기준을 말하다
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
[케클러 인터뷰 시리즈] #4 전국에 1GW 규모 AI 데이터센터를 준비하는 kt cloud의 방식
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[AI인프라] 네오클라우드 GPUaaS와 고밀도 AIDC의 공학적 결합
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[구축사례] IPFIX와 Goflow2로 구현한 kt cloud Network 미터링 내재화
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[kt cloud] kt cloud PLATFORM, 공공 클라우드를 위한 차세대 운영 기반
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[교육환경 AX와 데스크톱 가상화 ⑤] 데스크톱 가상화로 줄이는 캠퍼스 IT 관리 부담
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
금융 클라우드 길라잡이 A to Z Part 2 – 연구개발망 예외와 망분리 개선 로드맵
본 블로그는 2026년 6월 기준으로 작성되었으며, 이후 규제 변경이나 AWS 서비스 업데이트가 반영되지 않을 수 있습니다. 규제 관련 내용은 기술적 관점에서의 해석을 제공하며, 법률 자문을 대체하지 않습니다. 구체적인 규제 적용에 대해서는 자체 컴플라이언스 팀 및 법률 전문가와 상담하시기 바랍니다. 본 글에서는 금융 클라우드 길라잡이 A to Z Part 1 — 전자금융감독규정으로 풀어보는 클라우드 도입 첫걸음에 […]
금융 클라우드 길라잡이 A to Z Part 1 – 전자금융감독규정으로 풀어보는 클라우드 도입 첫걸음
본 블로그는 2026년 6월 기준으로 작성되었으며, 이후 규제 변경이나 AWS 서비스 업데이트가 반영되지 않을 수 있습니다. 규제 관련 내용은 기술적 관점에서의 해석을 제공하며, 법률 자문을 대체하지 않습니다. 구체적인 규제 적용에 대해서는 자체 컴플라이언스 팀 및 법률 전문가와 상담하시기 바랍니다. 금융회사의 클라우드 도입 시 반드시 거쳐야 할 규제 프레임워크와 안전성 확보조치를 실무 관점에서 안내합니다. 서론: 금융 […]
인프라 접근 권한도 코드로: Teleport로 구현하는 Access as Code
Access as Code(AaC)의 개념과 4가지 조건을 알아보고, Teleport로 SSH·Kubernetes·DB·애플리케이션 접근 권한을 코드와 Git 기반 흐름으로 관리하는 방법을 살펴봅니다.
VictoriaMetrics 운영기 2편 — 장비 증설 없이 리소스 위기를 해결한 3단계 최적화 전략
VictoriaMetrics 운영기 1편에서는 네이버 검색의 대규모 메트릭 저장소 VictoriaMetrics 클러스터의 규모, 2계층 아키텍처, 180대 노드의 무중단 장비 교체와 증설 전략을 소개했습니다. 2편에서는 장비를 더 늘리지 않고 리소스 위기를 해결하기 위해 진행한 소프트웨어적 최적화 과정을 다룹니다. 메모리 문제를 해결한 뒤에도 쿠버네티스 전환은 계속 빨라졌고, 컨테이너 수는 수백만 개를 넘어섰습니다. 카디널리티가 급격히 증가하면
분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (1편: 모델 규모와 하드웨어 선택)
대규모 언어 모델(LLM) 학습을 준비하는 팀이 가장 먼저 부딪히는 질문은 결국 “어떤 GPU를 얼마나, 어떻게 확보할 것인가”로 귀결됩니다. 그러나 이 질문은 H100이냐 B200이냐를 고르는 단순한 하드웨어 선택으로 끝나지 않습니다. 하나의 노드로 충분한지, 아니면 여러 노드로 확장해야 하는지, On-Demand로 그때그때 띄울지, Capacity Block으로 미리 예약할지, 평범한 EC2 클러스터로 감당이 되는지, 아니면 Amazon E
[기술검증] 물리 서버는 그대로, Kubernetes는 새 버전으로: Cluster API In-place Upgrade
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[운영가이드] kt cloud 데이터센터 냉동기 원리와 냉각 효율 최적화 방법
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Kiro 에이전트와 Harness Engineering: LGU+ Knowledge-based Mass Migration 자동화
국내 주요 통신사업자인 LG U+는 모바일, 홈(IPTV/IoT), 기업 서비스 등 다양한 사업 영역에서 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 서비스들을 뒷받침하는 백엔드 시스템은 오랜 기간 온프레미스 환경에서 구축·운영되어 왔으며, 서비스 간 의존성과 레거시 기술 스택이 복잡하게 얽혀 있습니다. LG U+는 시장 변화에 민첩하게 대응하고 인프라 운영 효율을 높이기 위해, 이 중 약 100개의 서비스를 AWS 클라우드로 전환하기로 […]
[클로바 시선 #52] NVIDIA GTC Taipei 2026 네이버클라우드 하이라이트: End-to-End 글로벌 AI 팩토리
올해는 대만 타이베이에서, NVIDIA의 연례 기술 콘퍼런스인 GTC(GPU Technology Conference)가 아시아 최대 IT 전시회 COMPUTEX와 함께 개최되었습니다! 이번 행사는 NVIDIA CEO 젠슨 황의 기조연설과 함께 AI 팩토리와 스케일링 인프라부터 에이전틱 AI, 피지컬 AI까지 첨단 기술의 현재와 미래를 보여주는 전문가 세션으로 구성되었습니다. AI 팩토리 시대의 청사진을 제시한 젠슨 황의 키노트 발표와 함께 본격