[사례연구] 사내 개인용 개발환경 이미지 실험기 1부: git push로 업데이트되는 OpenStack 샌드박스 만들기
[ kt cloud Platform엔지니어링팀 이초환 님 ] 요약 이 글에서는 GitOps 기반 개인용 OpenStack 샌드박스 이미지를 구축하고 업데이트하는 실험 과정을 다룹니다. 개발환경 표준화와 운영 부담 완화에 주는 실무적 의미를 정리합니다. #OpenStack #GitOps #ArgoCD #FluxCD #Kubernetes 1. 배경 — 이 프로젝트를 시작한 맥락 저희 조직은 OpenStack 기반 서비스를 개발하고 있고, 여러 개발
[트렌드 리포트] 2026 상반기 트렌드 결산: AI 활용부터 인프라 전환까지
[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 ] 요약 Data Center, AI ,Cloud 중심으로 2026년 상반기 업계 주요 트렌드를 살펴보겠습니다. 2026년 상반기 트렌드 결산 2026년 상반기, 업계는 AI를 중심으로 빠르게 재편되었습니다. 이런 변화는 AI 기술에만 머물러 있지 않습니다. AI가 실제 업무에 적용되기 시작하면서, 이를 운영하기 위한 클라우드와 뒷받침하는 데이터센터까지 함께 변화하고 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 2026년
코드형 인프라(IaC)로 자동화에서 AI까지: OpenTofu와 ChatOps 도입기
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.시작하며안녕하세요. 사내 클라우드 서비스 Verda와 사내 모니터링 도구 IMON에 In...
Spark Connect on Kubernetes #1: 견고한 Spark Connect 만들기
Spark Connect 서버에 세션이 몰리면, 무거운 작업이 다른 사용자까지 느리게 만들고 그 서버가 죽는 순간 모두가 실패합니다. 이 문제들을 어떻게 풀었는지 공유합니다.
[행사스케치] 국방 AX의 미래, Sovereign AI로 완성하다: 2026 한국군사과학기술학회 종합학술대회
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com 입니다. 지난 6월 10일(수)부터 12일(금)까지, 제주국제컨벤션센터(ICC)에서 2026 한국군사과학기술학회 종합학술대회가 개최되었습니다. 한국군사과학기술학회는 산업체, 학계, 연구소, 군 등이 함께 참여하는 국내 최대 종합 군사과학기술 학회로 최신 군사과학기술과 연구 성과를 공유하고, 국방 과학기술의 발전 방향을 논의하는 뜻깊은 자리였는데요. 네이버클라우드도 자체
Amazon S3 Files, 도입 전 반드시 확인해야 할 3가지 고려사항
소개 2026년 4월 7일 Amazon S3 Files가 정식 출시되면서 “S3 버킷을 파일시스템처럼 다룬다”는 메시지가 빠르게 확산되고 있습니다. 4월 21일에는 AWS Lambda 마운트 지원도 추가되어 Amazon EC2, Amazon Elastic Container Service(ECS) (AWS Fargate / Amazon ECS 관리형 인스턴스), Amazon EKS, AWS Lambda 네 가지 컴퓨팅에서 사용할 수 있습니다. 엔
[kt cloud 웨비나] 중단 없는 운영을 위한 클라우드
요약 이번 kt cloud 웨비나에서는 공공·엔터프라이즈 환경의 실제 사례를 기반으로,고가용성(HA) 및 DR 구성 전략, 그리고 Multi-AZ 기반의 안정적인 플랫폼 운영 체계를 공유합니다. 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI·클라우드 환경에서는 장애 대응보다 ‘중단되지 않는 구조’를 설계하는 역량이 더욱 중요해지고 있습니다. 특히 시스템이 복잡해질수록 장애 대응에 대한 실무진의 부담은 커지고,서비스 중단에 대한 조
Amazon MWAA와 Bedrock AgentCore로 MCP 기반 클라우드 정책 에이전트 구축하기
개요 조직의 클라우드 인프라가 성장하면서 IAM 정책, 보안 그룹, 스토리지 설정, 네트워크 구성 등 수백 개의 정책과 리소스 설정이 여러 계정과 리전에 분산됩니다. DevOps 팀은 인프라 상태를 파악하고, SecOps 팀은 과도한 권한을 찾아내며, Compliance 팀은 규정 준수 여부를 감사하고, FinOps 팀은 리소스 사용 현황을 분석해야 합니다. 그러나 이 모든 팀이 동일한 데이터를 서로 다른 관점에서 […]
[현장 스케치] 국방 AX의 미래, 소버린 AI로 완성합니다: 네이버클라우드 국방 AX 발전 전략 세미나
지난 6월 10일(수), 2026 대한민국 국방산업발전대전(2026 InLEX Korea)에서 네이버클라우드의 국방 AI 비전과 전략을 소개하는 ‘네이버클라우드 국방 AX 발전 전략 세미나’가 개최되었습니다. 최근 AI는 산업 전반을 넘어 국방 분야의 핵심 기술로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 특히 미래 전장에서는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고, 지휘관의 의사결정을 지원하는 AI의 역할이 더욱 중요해지고 있는데요. 이번 세미나에서는 이러한
[후기] 저는 지금부터 60일 안에 제조 AX를 할 겁니다
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. 제조 AX를 가볍게 시작해보는 자리 작년부터 네이버클라우드는 스마트공장 구축 지원을 위한 수요-공급기업 매칭데이*를 꾸준히 열고 있습니다. 그동안 벌써 7번의 매칭데이를 개최했고 104곳의 PoC(실증)가 진행되었는데요. 이번엔 중소벤처기업부를 비롯해 중소기업기술정보진흥원, 스마트제조혁신협회와 같이 제조 AX를 주도하고 있는 여러 기관들과 함께 공동 개최하게 되
MLXP : Kubernetes LLM Serving 최적화 기술 도입기
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 LLM 추론 성능을 극대화하기 위한 최신 기술들(KV Cache 인지 라우팅, Prefix Cache, 분산 멀티노드 서빙 등)을 Kubernetes 프로덕션 환경에 도입하는 과정에서 기존 인프라 스택(Istio 서비스 메시, 스케줄러, Pod 보호 정책)과 충돌하며 발생한 실전 문제들을 어떻게 진단하고 해결했는지
Sim-to-Real과 Real-to-Sim: 유능한 Physical AI를 가능하게 하는 핵심 엔진
이 글은 AWS Blog의 Sim-to-Real and Real-to-Sim: The Engine Behind Capable Physical AI by Dario Macagnano, Ignacio Sánchez, and Quinn Cheong 게시글을 번역한 글 입니다. 서론 Physical AI 시스템, 즉 현실 세계를 인지하고 추론하며 행동하는 로봇은 빠르게 발전하고 있습니다. Sim-to-Real 파이프라인은 이러한 발전의 핵심에 있습니다
AWS 공간 데이터를 활용한 건물 검사 인텔리전스 구축
이글은 AWS Blog의 “Building Inspection Intelligence with AWS Spatial Data by Michael Prevost, Frantz Lohier, Graeme McHale, Jim Kennedy” 게시글을 번역한 글 입니다. AWS 기반 검사 워크플로를 위한 공간 데이터 관리 실용 가이드 서론 산업 전반에 걸쳐 검사 팀은 자산 상태를 정확하게 문서화하고, 규정 준수 요구사항을 충족하며, 데이터 수집 후
빠르게 움직이는 조직에서, TAM은 어떻게 문제를 해결할까?
토스와 카카오페이 Technical Account Manager들의 만남, 그 후기를 들려드립니다.
Amazon Braket으로 양자-고전 하이브리드 알고리즘 실행하기 (1편)
고전 컴퓨팅 자원과 양자 컴퓨팅 자원을 결합한 하이브리드 알고리즘은 현재 NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) 시대의 양자 컴퓨터 기술 수준에서 실질적인 문제 해결에 접근할 수 있는 효과적인 방법론으로 주목받고 있습니다. 이번 블로그에서는 Amazon Braket을 활용하여 하이브리드 환경을 구성하고 사용할 수 있는 두 가지 방법, 즉 코드 기반 방식과 콘솔 기반 방식을 소개합니다. 이를 통해 독자들은 Amaz
Inside VictoriaMetrics
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 VictoriaMetrics의 수집(vmagent) → 라우팅(vminsert) → 저장(vmstorage) → 쿼리(vmselect) 순서로 내부 구조를 들여다기보고, 원리에 따라 수집의 좋은 구조를 살펴봅니다. 발표 대상 VictoriaMetrics 개발에 관심 있는 엔지니어 대규모 분산 시스템과 메트릭 인프라를
AWS와 NVIDIA로 Physical AI 가속화: 시뮬레이션과 실제 학습을 통한 프로덕션 레디 애플리케이션 구축
이 글은 AWS Open Source Blog의 “Accelerating physical AI with AWS and NVIDIA: building production-ready applications with simulation and real-world learning by Srinivas Nidamarthi, Alex Mevec, Ali Shahrokni, Brian Kreitzer, and Raja GT” 게시글을 번역한 글 입니다. 디
전사 장애를 데이터로 잠재운 인프라팀의 8개월
가장 근본적인 DB 전환은 미루고 캐싱·쿼리·부하 분산이라는 기본기로 잠재운 데이터 기록