🧑💻 요약 AI 개발을 두고 "이러다 다 죽는다"는 속도조절론과 "멈추면 바로 탈락"이라는 가속론이 팽팽히 맞서고 있습니다. 앤트로픽·오픈AI 등 AI 개발사는 속도 조절과 인간의 통제 강화를 요구하고, 엔비디아는 해결 가능하다며 가속을 외치고 있습니다. 한국은 "늦출 여유가 없다"며…
안녕하세요. 아정당 플랫폼 백엔드 챕터의 박영민입니다. 아정당 플랫폼 프로덕트 팀은 애자일 방법론에 따라 스프린트 단위로 일합니다. 정기 배포는 주 1회지만, 비즈니스 특성상 핫픽스도 자주 나갑니다. 저희 서버는 쿠버네티스(Kubernetes) 위에서 돌아갑니다. 쿠버네티스는 컨테이너로…
Executive Summary - 실행 기록에 요청한 직원 이름만 남는 경우가 많습니다. 어느 에이전트가 어떤 권한으로 무엇을 했는지 알 수 없으면 사고 원인을 확인하기 어렵습니다. 요청자·에이전트·권한·접근 데이터를 연결해 추적해야 합니다. - 에이전트는 정상 권한으로 일하므로 권한…
팀 이름을 DevOps가 아니라 Cloud Platform으로 지은 이유 채용 공고를 둘러보면 인프라를 다루는 팀의 이름은 대개 셋 중 하나입니다. DevOps, Infra, Cloud. 플렉스팀에서 이 일을 하는 팀의 이름은 Cloud Platform입니다. 처음 듣는 분들은 거의 같…
병원이 의료 AI를 진료에 활용하려면 데이터를 연결하고 관리할 기반과 의료진의 사용 절차를 마련하고, 운영 책임을 분명히 해야 합니다. 이번 IHF 2026에서는 병원들이 이 조건을 어떻게 준비하고 있는지 실제 사례를 통해 살펴봤습니다. 10월 20일 서울 코엑스 마곡 컨벤션센터에서 열…
왓챠는 다양한 취향을 가진 시청자들을 위해 다채로운 영상 콘텐츠들을 제공하고 있습니다. 이를 위해 왓챠는 고용량 원본 영상을 웹, 모바일, TV에서 원활히 재생할 수 있도록 압축하는 인코딩 작업을 Kubernetes 위에서 수행하고 있습니다. 하지만 복잡한 Kubernetes 환경에서…
지난 9월 29일 부산에서 약 800명의 참가자와 함께한 ‘카카오 AI 돛 Summit 26’의 주요 세션 VOD를 공개합니다. AI와 함께 개발하는 방식부터 실제 서비스에 AI를 적용하는 과정, 연구를 창업으로 연결하는 경험까지. 현장에 참석하지 못했거나 동시에 진행되어 놓쳤던 발표를…
양자컴퓨터는 미래의 기술인 동시에 현재의 보안 체계가 준비해야 할 새로운 도전입니다. 이번 글에서는 양자컴퓨터 시대에 통신 보안을 강화하기 위한 방안과 통신 최초 접속 구간에 양자내성암호를 적용한 실증 이야기를 해보겠습니다. Written by 김예지님 안녕하세요. LG U+ 모바일디바…
3년 동안 쌓이기만 하던 원티드 앱 리뷰에 다시 답글을 달기 시작했다. 원티드 Android, iOS 앱 리뷰는 거의 3년째 방치되어 있었습니다. 조직 개편이 진행되는 동안 누가 담당자인지 모호해졌습니다. 다들 언젠가 해야 한다고는 생각했지만 막상 누구 일도 아닌 상태로 시간이 흘렀 버…
안녕하세요! kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 입니다. 🙋♂️ AI 기술이 빠르게 발전하면서 이를 뒷받침하는 데이터센터의 모습도 달라지고 있습니다. 더 많은 전력을 안정적으로 공급하고, 고성능 GPU에서 발생하는 열을 효과적으로 식히는 것은 물론, 필요한 인프라를 얼마나 빠르게 구축할…
SaaS는 사업자가 운영하는 소프트웨어를 설치 없이 인터넷으로 구독해 사용하는 클라우드 서비스입니다. SaaS는 네트워크부터 애플리케이션까지 사업자가 관리하고 데이터·계정·접근 권한은 사용자가 직접 관리합니다. SaaS 도입 전에는 공동 책임 범위·데이터 내보내기·SLA·요금 기준 네…
로봇은 왜 챗봇보다 GPU를 더 먹을까 — 피지컬 AI 시대의 RFM… 젠슨 황의 두 번째 방한이 남긴 신호 1. 젠슨 황은 왜 7개월 만에 다시 왔나 2026년 6월 초, 젠슨 황 NVIDIA CEO가 다시 한국을 찾았습니다. 지난해 10월 경주 APEC, 이른바 '깐부치킨 회동'으로…
루프를 품은 그래프 엔지니어링: Claude Code와 OmO로 본 설계와 실행 "이 PR 리뷰하고, 문제 있으면 고쳐 줘." 코딩 에이전트에게 PR(Pull Request) 리뷰와 수정을 맡길 때 요청은 이 한 줄이면 되지만, 에이전트가 할 일은 여러 단계로 나뉩니다. 이를테면 PR의…
Executive Summary - 기업 AI의 성과는 모델 성능뿐 아니라, 기업 고유의 업무 맥락(컨텍스트)을 이해하는 능력에 달려 있습니다. - 컨텍스트 계층은 데이터에 의미와 규칙을 더해, AI의 분석을 실제 업무 실행으로 연결합니다. - 축적된 운영 지식을 AI가 활용할 수 있도…
어느 날 한 개발자분께 메시지가 왔습니다. 배치가 실행되지 않아 확인해 보니 Jenkins의 디스크가 가득 차 멈춰 있었습니다. 빌드 이력 보존 설정(logRotator)이 빠진 잡들의 이력이 정리되지 않고 계속 쌓인 것이 원인이었습니다. 그 사이 큐에는 실행을 기다리는 배치가 3,00…
내진·면진·제진은 지진에 대응하는 서로 다른 공법이며 목표가 각각 붕괴 방지와 흔들림 사전 차단과 흔들림 감소로 나뉩니다. 내진등급이 높아도 지진 이후 전산실 장비의 가동은 보장되지 않습니다. 내진·면진·제진은 각각 구조체의 저항력과 전달되는 지진력과 구조물의 흔들림을 다루며 세 방식…
프론티어 모델 대신, 우리 모델이 모든 상담을 분석합니다 상담 분석 LLM을 자체 모델로 바꾸며, 비용은 99.4% 줄이고 성능은 상용 LLM보다 높인 이야기 Sammy • Machine Learning Engineer (Model Training) - AI 안녕하세요, 채널 AI팀 M…
💡3줄 요약 1. 그룹웨어 비용은 구독형, 구축형, 무료형 등 과금 방식에 따라 계산 구조가 달라집니다. 2. 1인당 요금 외에도 도입비, 추가 옵션, 데이터 이전 비용까지 고려해야 합니다. 3. 견적 비교 시 단가 이외에도 포함 기능, 제공 용량 등의 조건을 같은 기준으로 비교해야 합…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt 지난 6월 오전 10시, 한 고객사가 가수 앨범 예약판매를 열었습니다. 웹 서버 앞 로드밸런서(ALB)로 들어온 요청이 오픈 1시간 전 초당 60건…
Executive Summary - 현대화의 우선순위는 도입 연도보다 업무 지연, 반복 입력, 데이터 불일치 등 사업에 미치는 영향으로 정해야 합니다. - AI를 활용한 자체 개발과 SaaS는 구독료뿐 아니라 개발·검증·운영·변경 비용을 같은 기간으로 비교해야 합니다. - 시스템 통합에…
Executive Summary - 도입을 넘어 '운영'으로의 패러다임 전환: 기업용 생성형 AI의 성패는 단순한 모델 도입이 아니라, 데이터 접근 권한 관리, 업무 규칙의 일관된 적용, 실행 결과의 통제 등 정교한 'AI 운영 역량' 확보에 달려 있습니다. - AI 에이전트 시대의 4…
PaaS는 애플리케이션을 개발·배포·실행하는 플랫폼을 인터넷으로 빌려 쓰는 클라우드 서비스 모델입니다. PaaS의 책임 범위는 애플리케이션 바로 아래에서 나뉩니다. 제공자는 네트워크부터 운영체제와 런타임까지 관리하고 사용자는 애플리케이션과 데이터를 운영합니다. PaaS 과금 방식은 사용…
안녕하세요, 금융쇼핑 PA 서버 Tech Lead 김지원입니다. 뱅크샐러드 서버는 대부분 Go로 만든 마이크로서비스입니다. 제가 입사하기 전 얘기라 정확하진 않은데, 마이크로서비스니까 각 서비스는 작을 거고, 그러니 로직은 핸들러에 다 담자고 했던 것 같습니다. 서비스가 작을 때는 이게…
안녕하세요. 토스증권 Data Infra팀 박지원입니다. 지난 편에서는 Spark Connect 서버를 여러 replica로 나누고 Gateway로 요청을 분산시켰습니다. 한 Driver에 몰리던 사용자를 분산해 장애와 리소스 경합을 줄이기 위해 새 세션은 한가한 서버에 배치하고, 기존…
우리가 일해온 방식에 이름을 붙였습니다 Move Fast · Deep Dive · Share Out, 실제 업무에서는 어떻게 나타날까요? Channel Talk - 개발 문화 그 어느 때보다 빠르게 변하고 있고, 누구도 처음부터 정답을 알고 출발하지 않습니다. 결국 차이를 만든 것은 더…
안녕하세요! kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 입니다. 🙋♂️ AI 인프라 하면 가장 먼저 무엇이 떠오르시나요? 아마 많은 분이 GPU를 생각하실 텐데요. 더 많은 GPU와 더 빠른 네트워크를 확보하기 위한 경쟁이 치열해지면서 AI 인프라의 규모도 빠르게 커지고 있죠. 그런데 아무리…
DDoS 공격 상황에서의 성능 붕괴 무작위 패턴의 DDoS 공격(예: 위조된 소스 IP 및 포트를 사용하는 SYN flooding attack)은 OVS datapath의 구조적 전제 조건을 직접적으로 타격합니다. OVS의 고성능은 트래픽의 locality에 의존하기 때문입니다. 이 l…
안녕하세요. 지난 글에서 AI 자동화의 진짜 문제는 "만드는 것"이 아니라 "유지하는 것"이라는 이야기를 나누었습니다. 그리고 그 전제 조건으로, 팀의 암묵지를 먼저 명문화해야 한다는 점도 강조했었죠. 그렇다면 실제 현업에서는 이를 어떻게 구현하면 될까요? 이번 글에서는 그 고민을 팀…
ISMS-P 개편 대비, Teleport로 접근 권한과 접속기록 준비하기 정부가 ISMS-P(정보보호 및 개인정보보호 관리체계 인증) 인증제도 개편을 추진하고 있습니다. 인증을 받은 기업에서도 침해사고가 잇따르기 때문인데요. 이번 개편은 주요 개인정보처리자에게 인증을 의무화하고, 서면…
Executive Summary - 다양한 GPU를 하나의 통합 자원처럼: 멀티클러스터링으로 여러 클러스터의 GPU를 필요에 따라 함께 선택하고 활용합니다. - 장애, 없앨 수 없다면 손실을 줄여봅시다: 장애 감지·복구 시간을 줄여 유효 학습 시간 비율(ETTR)을 높여야 합니다. -…
버그 티켓, AI에게 맡겨봤습니다 — QUBA 개발기 QA가 등록한 Jira 버그 티켓을 AI Agent가 먼저 조사하고, 원인과 수정안까지 제안한다면 어떨까요? 사이드 프로젝트로 시작한 버그 처리 자동화 Agent ‘QUBA’의 설계 과정과, 분석 품질을 좌우한 데이터 임베딩·RAG…
소속팀: HQ 작성자: 한선호 2027 AI 전망과 AI MSP의 다음 단계 — 글로벌 Top 10 리포트로 읽는 AI 에이전트 시대 Oct 13, 2026 · @minji kang 들어가며: 2026년, AI는 시험 단계를 넘어섰다 2026년 글로벌 리포트 10편이 공통으로 가리키는…
관련글 차원값을 원하는 기준으로 묶어 비교하기 국가 코드나 가격·레벨 같은 원본 차원값은 그대로 조회하기보다 권역이나 구간처럼 분석 목적에 맞는 기준으로 다시 묶어 봐야 할 때가 많다. Hive 애널리틱스 차트의 구간 설정을 사용하면 원본 로그를 바꾸지 않고 문자형 값은 그룹으로, 숫자…
관련글 여러 번의 연산으로 필요한 지표 만들기 Hive 애널리틱스 차트에서는 이벤트와 속성에 1차 연산을 적용해 측정값을 만들고, 2차 연산으로 일정 간격별 결과의 최대·최소·평균·최신 값을 다시 계산할 수 있다. 이를 활용하면 월간 일평균 AU나 오늘의 최대 동시 접속자 수처럼 한 번…
데이터 주권은 하나의 조건이 아니라 역내 법인 실체·운영 통제권·암호화 키·공급망·네트워크 경로라는 다섯 요건으로 나뉩니다. 데이터 소재지가 역내여도 암호화 키를 사업자가 보관하면 역외 당국의 자료 제출 명령이 데이터에 닿습니다. 데이터 주권 요건 가운데 서버 접근 권한과 네트워크 경로…
안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 인프라가 고집적·고도화되면서 데이터센터의 구축과 운영도 한층 복잡해지고 있습니다. 방대한 운영 데이터를 어떻게 활용할 것인지, 복잡한 설계와 시공 과정을 어떻게 효율적으로 관리할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. kt…
안정적인 대규모 접속 대응을 위해 필요한 기능 - 멀티 CDN은 물론, 해외 시청까지 고려한 글로벌 CDN까지 대규모 동시 접속에 대응하는 스트리밍 인프라 - 다양한 브라우저와 디바이스를 지원하는 HTML5 기반 플레이어 - 네트워크 환경에 따라 화질을 자동 조정하는 적응형 스트리밍(A…
안녕하세요. 토스증권 Data Infra 팀 장재영입니다. 토스증권에서는 벡터 검색 워크로드를 지원하기 위해 Milvus 기반의 검색 환경을 구성했는데요. 실제 서비스에 적용하기 전에, 요구하는 검색 품질과 응답 속도를 만족하려면 어느 정도의 물리 서버 자원이 필요한지 확인해야 했습니다…
Executive Summary - 에이전틱 AI는 질문에 답하는 도구에서 업무를 실행하는 시스템으로 이동하고 있습니다. MCP와 같은 연결 표준은 AI를 데이터와 도구에 연결하지만, 실제 경쟁력은 연결 이후의 업무 설계에서 발생합니다. - 에이전트 사용 자체는 곧 기본 조건이 됩니다.…
글. 심수현(Dante) / 전시개발팀 안녕하세요. 전시개발팀에서 여기어때 서비스를 개발하고 있는 단테입니다. 저희 팀은 레거시 API와 신규 API의 응답이 같은지 비교하기 위해 쉐도잉이라는 방법을 사용합니다. 쉐도잉(Shadowing)이란? 실제 요청을 신규 로직에도 보내 기존 로직…
감전 사고, 흔한 '저압'이 품고 있는 치명적인 위협 전기는 눈에 보이지도, 냄새가 나지도 않습니다. 그래서 더욱 치명적입니다. 흔히 수만 볼트의 특고압 철탑이나 대형 변압기만 위험하다고 생각하기 쉽지만, 실제 감전 사망 사고의 절대다수는 우리가 매일 만지는 220V/380V의 '저압(…
IaaS는 서버·스토리지·네트워크 같은 컴퓨팅 인프라를 인터넷으로 필요한 만큼 빌려 쓰는 클라우드 서비스 모델입니다. IaaS의 책임 범위는 가상화 계층을 기준으로 나뉩니다. 제공자는 네트워크부터 가상화까지 관리하고 사용자는 운영체제부터 데이터까지 운영합니다. IaaS 과금 방식은 종량…
하루가 다르게 AI 워크로드의 패러다임이 빠르게 바뀌고 있습니다. 초기 AI 인프라(AI v1으로 칭함)는 단순했습니다. 짧은 추론 요청 처리만 했으면 됐었으나 최근 등장한 자율형 AI 에이전트(AI v2으로 칭함)는 전혀 다른 특성을 가집니다. | 구분 | AI v1 (추론 서비스)…
생성형 AI가 본격적으로 확산되면서 클라우드 인프라를 바라보는 기준도 빠르게 바뀌고 있습니다. 예전에는 CPU 기반 가상 서버를 얼마나 안정적으로 제공하느냐가 중요했다면, 지금은 대규모 AI 모델을 얼마나 빠르게 학습시키고 안정적으로 운영할 수 있느냐가 더 중요한 기준이 됐습니다. NV…
이번 글에서는 Amazon Bio Discovery가 어떤 플랫폼인지 살펴보고, 주요 기능과 특징을 소개해보겠습니다. 간단한 실습을 통해 Amazon Bio Discovery의 주요 기능을 직접 확인하고, 실제 사용 과정도 함께 살펴보겠습니다. 🧬 Amazon Bio Discovery란…
OSV-Scanner와 GitLab CI로 취약점 패치 반영을 앞당기는 5단계 AI로 취약점을 찾는 속도는 빨라졌지만, 패치가 우리 조직의 리포지터리에 반영되는 속도까지 함께 빨라지지는 않습니다. 취약점을 찾은 뒤 패치를 만들고 취약점 정보를 공개하기까지 시간이 걸리고, 패치가 나온 뒤…
Executive Summary - 엔터프라이즈 클라우드의 역할은 단순히 인프라 제공을 넘어 복잡한 IT 환경을 표준화하고 통제하는 '기업 통합 운영체계'로 재설계되어야 합니다. - AI 기술 스택의 운영 복잡성을 해결하기 위해 표준 운영, 워크로드 최적화, 보안 내재화, 운영 자동화라…
안녕하세요. 당근 DB팀에서 근무하고 있는 Eden(이든)이에요. 당근 DB팀에서는 Aurora MySQL / Aurora PostgreSQL 및 MongoDB 를 운영하고 있어요. 이번에 Aurora MySQL 을 운영하며 경험했던 이슈를 소개해 드리려고 해요. “인덱스를 INVISI…
설정값에서 OpenFeature까지, 피처 플래그는 어떻게 바뀌어 왔을까요 2012년 8월 1일 아침, Knight Capital의 주문 시스템에서 오래전에 사용을 멈춘 Power Peg 코드가 다시 실행됐습니다. 45분 동안 154개 종목에서 약 4백만 건의 체결이 발생했습니다. 이…
데이터 주권은 저장 위치뿐 아니라 데이터가 오가는 네트워크 경로까지 통제해야 완성됩니다. 저장을 역내로 묶어도 트래픽이 역외 통신망을 경유하면 이동 중 데이터가 다른 관할권에 노출됩니다. 데이터 컴플라이언스의 초점은 저장 위치에서 관할권·경로로 확장하고 있으며 이 요건은 데이터센터 계층…
Executive Summary - 계정 탈취의 피해는 접근 권한에 따라 커집니다. 공격자는 탈취한 계정의 권한으로 다른 시스템과 자료에 접근할 수 있습니다. 피해 범위는 계정 권한과 인증·활동 기록을 연결해 확인해야 합니다. - MFA·SSO는 인증 예외까지 점검해야 합니다. 추가 인…
안랩 ISF 2026(AhnLab Integrated Security Fair 2026)이 지난 9월 17일 성황리에 개최되었습니다. 이번 행사의 주제는 작년과 마찬가지로 AI였습니다. 큰 흐름은 비슷했지만 세부 내용은 좀 달랐는데요. AI를 활용한 보안 강화와 생성형 AI 보안의 지난…
지난 9월 10일 목요일, 컴투스플랫폼의 첫 오프라인 기술 세미나 ‘Hive Tech Summit 2026: Beyond the backend’가 열렸고 성공적으로 마무리됐다. 테크AM팀이 주관한 이번 행사는 각 팀의 실무자들이 업무를 통해 쌓아온 경험과 노하우를 참석자들과 나누기 위해…
"이 YAML은 누가 작성하나요?" kt cloud에서 NEXT 프로젝트를 진행하던 시절, 회의에서 심심치 않게 오가던 질문입니다. 배포 파이프라인을 작성하고 수정하는 건 개발자 몫이었고, Kubernetes 매니페스트를 손보는 것도, CI 스크립트가 실패하면 원인을 추적하는 것도 결국…
지난 몇 년간 국내외 많은 기업이 AX(AI Transformation)를 경영 어젠다로 올렸습니다. 그럼에도 실제 현장의 온도는 선언만큼 뜨겁지 않습니다. AI 도구를 개인 업무에 도입하는 속도는 빨랐지만 그 경험이 조직 전체의 생산성으로 이어지는 사례는 여전히 드뭅니다. 범용 AI는…
안녕하세요! 😀 작년부터 AI가 빠르게 일상 속으로 들어오면서, 자연스럽게 이런 생각이 들기 시작했습니다. "우리 팀의 업무에도 AI를 본격적으로 써볼 수 있지 않을까?" 최근 전사적인 클라우드 전환이 가속화되면서 저희 팀으로 쏟아지는 인프라 구축 및 권한 요청의 수는 기하급수적으로 늘…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt TL;DR - 조사를 이끄는 DevOps 봇을 만들고, 계정과 저장소를 넘나드는 조회는 AWS DevOps Agent에게 맡겼습니다. - 에이전트는…
Executive Summary - 기업의 AI 주권은 인프라·플랫폼·솔루션 계층별 통제 수준을 Own(소유)·Operate(운영)·Contract(계약)로 나누어 설계할 때 확보됩니다. 같은 회사 안에서도 업무에 따라 통제 수준은 달라야 합니다. - AI 통제 수준은 기술만으로 정해지…
관련글 게임 이용자의 재방문 흐름, 리텐션으로 확인하기 전체 이용자 수만으로는 재방문 여부를 알 수 없으므로, 같은 시점에 특정 행동을 한 이용자를 하나의 집단으로 묶어 이후 복귀했는지 살펴봐야 한다. Hive 애널리틱스의 리텐션은 기준 이벤트와 복귀 이벤트를 설정해 재방문 또는 다른…
관련글 MMP와 게임 이벤트를 연결해 이용자 행동 확인하기 유입 정보와 게임 이벤트를 함께 봐야 유입 이후의 이용자 행동까지 확인할 수 있다. Hive 애널리틱스는 Airbridge, AppsFlyer, Adjust 연동을 지원하며, 연동한 MMP 이벤트를 차트·퍼널·리텐션에서 게임 이…
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안녕하세요, 올리브영에서 백오피스 시스템 개발을 담당하고 있는 찬입니다. 형상관리 시스템에 커밋하고 배포까지 마쳤는데, 운영 서버의 동작이 로컬 환경과 다르게 나타난 적이 있으신가요? Single Source of Truth(단일 진실 공급원)여야 할 형상관리 시스템과 운영 환경의 실행…
데이터 소재지와 데이터 주권은 다른 개념입니다. 국내 데이터센터에 저장했다는 사실만으로는 데이터 주권이 확보되지 않습니다. 데이터 주권은 저장 위치가 아니라 그 데이터를 운영하는 기업이 어느 나라 법의 관할에 속하는가로 결정됩니다. 데이터 소재지·데이터 지역화·데이터 주권은 통제 대상이…
| | 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 고…
AI 경쟁의 중심이 모델과 서비스에서 이를 실제로 구동하는 인프라로 빠르게 확장되고 있다. 고성능 AI를 구현하려면 반도 체와 컴퓨팅 자원, 데이터, 클라우드, 네트워크는 물론 산업현장과 현실 세계에 AI를 연결하는 소프트웨어와 하드웨어 기 반까지 함께 갖춰져야 한다. AI 산업의 지속…
고객의 한마디가 기능이 되기까지, AI 에이전트로 시작하는 제품 개발 사이클 안녕하세요. 인포그랩에서 소프트웨어 엔지니어로 근무하는 Andy입니다. 저는 고객사 자동화 프로젝트를 진행하며 n8n의 워크플로와 운영 데이터를 한곳에서 관리하는 인포그랩의 제품 Nelper를 개발하고 있습니다…
Executive Summary - 분산학습의 진입 장벽은 학습 코드뿐 아니라 인프라(GPU 클러스터·고속 네트워크·스토리지), 분산 소프트웨어(병렬화 전략·버전 정합), 운영(스케줄링·모니터링·장애 대응)의 세 계층을 함께 준비해야 한다는 데 있습니다. Managed Training…
AI 시대의 진짜 병목은 GPU가 아니라 '전기'입니다 몇 년 전만 해도 데이터센터 신축의 관건은 부지와 건축비, 서버 조달이었습니다. 지금은 다릅니다. 사업의 성패를 가르는 첫 질문은 언제나 이것입니다. "그래서, 거기 전기 들어옵니까?" 랙당 전력밀도는 과거 2~5kW에서 40~10…
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…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt TL;DR - 사내 인프라 문의는 2024년 745건에서 올해 9월까지 1,267건으로 늘었습니다. 사람을 늘리는 대신, 누가 받아도 같은 맥락에서…
이전 시리즈에서는 Cilium의 기본 개념과 Identity, Endpoint, IPAM 등을 쿠버네티스 환경에서 직접 실습했고, Socket LB(East-West Load Balancing)는 TCPDUMP를 기반으로 패킷을 하나하나 분석하며 이해를 진행했다. 다만 내용이 길어지면서…
1. AI와 인프라의 결합: 과거의 한계와 MCP의 패러다임 전환 기존의 대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 추론 능력을 갖추었음에도 불구하고 ‘인프라와의 물리적 격리’라는 명확한 한계를 지니고 있었습니다. - 과거 (Isolating Chatbot): 엔지니어가 터미널(kubectl…
AI 추론 메모리 병목과 서버 변화는 2026년 AI 인프라를 이해할 때 반드시 짚어야 할 흐름입니다. AI 인프라를 이야기할 때 가장 먼저 떠오르는 요소는 여전히 GPU입니다. 대형 언어 모델 학습, 멀티모달 모델 처리, 고성능 AI 데이터센터 구축 모두 GPU 성능과 밀접하게 연결되…
안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 서비스를 실제 비즈니스로 구현하기 위해서는 모델뿐 아니라 충분한 컴퓨팅 자원, 서비스에 최적화된 클라우드 환경, 대규모 워크로드를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라가 함께 뒷받침되어야 합니다. kt cloud summit 20…
루프 엔지니어링 실전: Claude Code /goal 분석과 Stop 훅 재구현 안녕하세요. 인포그랩 AI DevOps 엔지니어 Harvey입니다. LLM에 도구와 실행 환경을 연동한 코딩 에이전트로 업무를 자동화하는 건 이제 낯설지 않습니다. 요즘은 Claude Code나 Codex…
Sep 23, 2026 Engineering Building a Unified AI Accelerator Testbed on OpenStack and Public Cloud - Yubin Kim Software Engineer Sep 23, 2026 Engineering Building…
소속팀: 마케팅 작성자: 윤현집 B2B 영업 미팅에 들어가 보면 흥미로운 패턴이 하나 있습니다. 처음 만나는 고객인데, 처음 만나는 것 같지 않다는 겁니다. 고객은 이미 우리 회사가 어떤 프로젝트를 했는지, 어떤 기술 스택을 다루는지, 심지어 어떤 실패를 겪고 어떻게 해결했는지까지 알고…
AI Agent “Megatron” 이야기 — LangChain/LangGraph 기반 Agentic Loop와 MCP로 연결한 실행 백엔드가, 반복되던 CDC 온보딩 절차를 대화 하나로 줄인 과정을 실제 구현 기준으로 이야기해 봤습니다. “Data & AI Platform Peace…
| | | $ whoami --team ❯ kt cloud 플렛폼엔지니어링팀 김재혁 님 | | | Tech-Frontier.md | | 1. 문제 정의 — 왜 "표준 템플릿"이 필요했나 새로운 서비스를 시작할 때마다 우리는 비슷한 고민을 반복하고 있었습니다. 팀 안에는 JSP, PHP를…
Executive Summary - LLM 추론의 병목은 GPU 연산량보다 메모리일 수 있습니다. 긴 컨텍스트와 동시 요청이 늘면 KV Cache가 HBM(High Bandwidth Memory)을 빠르게 점유해 Cache 재계산과 응답 지연을 일으킵니다. - 이 문제는 GPU를 추가하…
안녕하세요! 카카오뱅크에서 이번 KodeRunner 2026의 기획과 총괄 운영을 담당한 기술XR팀의 Ashley, Chedda입니다. 2022년 첫발을 내디뎠던 카카오뱅크의 사내 기술 컨퍼런스 KodeRunner(이하 코드러너)가 어느덧 다섯 번째 해를 맞이했습니다. 해를 거듭하며 코…
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 데이터센터에서만 제대로 작동합니다. GPU 확보 후 시작되는 고민 ‘G…
Executive Summary - AX는 AI 기능을 추가하는 일이 아니라, AI와 사람이 일하는 방식에 맞춰 업무와 비즈니스를 다시 설계하는 일입니다. AI가 핵심 업무의 기반이 될수록 기업은 그 기반을 누가, 어떤 조건으로 통제하는지 결정해야 합니다. - 소버린 AI는 기업의 업무…
기술성과 사업성을 충분히 검증받은 딥테크 스타트업이라도 산업 현장 적용을 전제로 한 실증(PoC) 기회를 확보하기까지는 적지 않은 시간이 소요됩니다. 대·중견기업 현업 부서와의 접점이 제한적이고 PoC 레퍼런스 부재가 초기 매출 전환과 후속 투자유치의 병목으로 작용하는 경우가 많기 때문…
글. 이단비(Tabie) / Service Factory팀 안녕하세요, 여기어때컴퍼니 Service Factory팀 타비입니다. 올해 초 팀을 옮긴 후 받은 첫 과제는 바이브코딩으로 서비스를 하나 만들어보는 것이었습니다. 여행 유튜브 영상을 AI가 요약해서 숙소 검색까지 이어주는 작은…
대규모 데이터 인프라 환경에서 안정적이고 빠른 데이터 입수는 하위 분석 작업과 비즈니스 의사결정의 중요한 초석이라고 생각합니다. 기존 인프라에서는 1,200여 개의 데이터 파이프라인이 Oozie XML을 통해 관리되고, 데이터 입수 도구로 Sqoop이 사용되고 있었습니다. 해당 시스템은…
안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 인프라의 고집적·고도화로 데이터센터 환경이 복잡해지면서, 어떻게 보다 효율적이고 지능적으로 데이터센터를 구축하고 운영할 것인가가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 이러한 과제에 대한 해법을 공유하기 위해, kt cloud가 오…
GitLab CI에 AI 에이전트를 연결할 때 점검할 5가지 CLAUDE.md나 AGENTS.md는 코딩 에이전트에게 무엇을 하라고 지시하는 파일입니다. 이 파일은 마크다운 문서라서 단순 문서로 취급되기 쉬운데요. 그러나 CI에서 에이전트가 읽는 순간, 이 파일은 문서를 넘어 파이프라인…
Executive Summary - AI 경쟁력의 패러다임 전환: 기업 AX의 핵심이 '최고 성능 모델의 확보'에서 '업무 목적에 따른 유연한 모델 교체 및 통제 능력'으로 이동하고 있습니다. - 데이터 기반의 실무적 선택 기준: 일반 벤치마크가 아닌 자사 업무 맞춤형 기반의 품질 평가…
안녕하세요. 토스증권 Data Infra 팀 Data Engineer 장재영입니다. 지난 상반기 동안 ML Platform 팀의 김진웅 님과 함께 Kubernetes 기반 GPU 클러스터를 구축했는데요. 오늘은 그 과정에서 겪은 문제와 해결 방법을 공유하려고 합니다. 토스증권의 서비스와…
AI가 데이터센터의 전력·물·폐열 부담을 동시에 키우면서 전력만 재는 PUE 하나로는 효율을 모두 확인하기 어려워졌습니다. AI 데이터센터 시대에는 실제 환경 성능을 보기 위해 물은 WUE, 폐열은 ERF, 재생에너지는 REF로 지표를 추가해 네 축을 함께 봅니다. 선도 사업자는 이미…