Velopers
모든 블로그
KT 클라우드

KT 클라우드

도메인tech.ktcloud.com
주요 카테고리 DevOps · AI · Else

활동 요약

대표 인기 포스트[AI활용] Claude Code 기본 구조 이해하기 — Agent · Skill · Context 개념 완전 정리370 조회
최근 30일
20개
평균 조회
43
누적 조회
4,342
전체 글
101개
마지막 발행
2026. 7. 31.
블로그 방문

최신 게시글 (20)

아키텍처

[기술사례] OVN ACL Flow Sampling 기반 VPC Flow Log 서비스 개발

OVN ACL Flow Sampling을 활용해 VPC Flow Log 서비스를 개발한 사례를 다뤘습니다. 로컬 I/O 부담을 줄이고 OVSDB 캐시로 메타데이터를 결합해 고속 로깅 구조를 구현했습니다.

#OVN#IPFIX#Kafka
200

기타

[트렌드 리포트] "DR은 필요하지만..." 진짜 고민은 따로 있었다

AI·클라우드 환경에서 운영 안정성에 대한 기업들의 실제 고민을 다룬 설문 리포트입니다. 웨비나 참석자 200명의 응답으로 DR 준비 수준과 운영 과제를 살펴봤습니다.

#cloud#DR#운영 안정성
13200

데브옵스

케클s피드 7월호｜AI 데이터센터의 새로운 기준을 말하다

AI 데이터센터와 클라우드 운영 전략을 다룬 뉴스레터였습니다. 전력, 냉각, 네트워크, 플랫폼 고도화와 사례를 폭넓게 소개했습니다.

#cloud#Kubernetes#OpenStack
12500

기타

[케클러 인터뷰 시리즈] #4 전국에 1GW 규모 AI 데이터센터를 준비하는 kt cloud의 방식

AI 시대 데이터센터는 GPU 수용을 넘어 전력, 냉각, 네트워크, 운영까지 통합 설계가 핵심이라고 설명했습니다. kt cloud는 워크로드별 맞춤형 AIDC와 연결 인프라 비전을 소개했습니다.

#AI 데이터센터#GPU#액체 냉각
400

아키텍처

[기술분석] 데이터센터 냉각수 효율(WUE) 개선: 전기산화 기반 하이브리드 수처리 전략

AI 데이터센터의 WUE 개선을 위해 전기산화 기반 하이브리드 수처리 전략을 소개했습니다. 보충수 절감, CoC 향상, 운영비 감소 측면의 현장 적용 사례도 함께 정리했습니다.

#AI 데이터센터#WUE#전기산화
900

AI

[AI인프라] 네오클라우드 GPUaaS와 고밀도 AIDC의 공학적 결합

네오클라우드 GPUaaS와 고밀도 AIDC가 AI 인프라의 성능과 효율을 어떻게 뒷받침하는지 설명했습니다. MIG, RDMA, 액체 냉각 등 핵심 기술로 고전력 AI 워크로드를 수용하는 방식을 다뤘습니다.

#GPUaaS#AIDC#RDMA
1400

데브옵스

[구축사례] IPFIX와 Goflow2로 구현한 kt cloud Network 미터링 내재화

OVN 전환으로 기존 미터링 방식이 막히자 IPFIX와 Goflow2로 새 과금 계측 체계를 구축했습니다. 로컬 캐시 매핑과 자원 격리로 정확도와 성능을 함께 확보했습니다.

#IPFIX#Goflow2#OVN
900

아키텍처

[kt cloud] kt cloud PLATFORM, 공공 클라우드를 위한 차세대 운영 기반

공공 클라우드를 위한 kt cloud PLATFORM의 운영 구조와 주요 장점을 소개했습니다. 멀티 리전, 보안 체계, AI 인프라 확장성을 통해 안정성과 확장성을 함께 강조했습니다.

#OpenStack#Kubernetes#cloud
700

데브옵스

[기술검증] 물리 서버는 그대로, Kubernetes는 새 버전으로: Cluster API In-place Upgrade

물리 서버 환경에서 Cluster API와 BYOH Provider로 In-place Upgrade를 구현하고 검증했습니다. Rolling Upgrade와 병행해 인프라 제약에 맞는 업그레이드 전략을 확보했습니다.

#Kubernetes#Cluster API#bare metal
800

데브옵스

[운영가이드] kt cloud 데이터센터 냉동기 원리와 냉각 효율 최적화 방법

데이터센터 냉동기의 원리와 중앙 냉수식 냉방 구조를 정리했습니다. 냉각 효율을 높이기 위한 운용 포인트와 예방 정비 항목도 함께 다뤘습니다.

#데이터센터#냉동기#냉각효율
800

데브옵스

[구축사례] kt cloud PLATFORM OpenStack 검증용 Zuul.CI Gating System 구축

kt cloud가 OpenStack 내재화를 위해 Zuul.CI 기반 Gating System을 구축했습니다. Upstream Job을 참조·상속해 회귀 검증을 자동화하고 최신 기준을 유지했습니다.

#OpenStack#Zuul.CI#CI/CD
1200

AI

[AI 인프라] RoCEv2 기반 AI GPU 클러스터 네트워크 설계 고려사항

RoCEv2 기반 AI GPU 클러스터 네트워크 설계 시 InfiniBand와의 차이, 무손실 이더넷 구현 요소를 정리했습니다. 또한 혼잡 제어와 버퍼 설계, PFC 스톰 대응 등 운영 고려사항을 설명했습니다.

#RDMA#RoCEv2#InfiniBand
1300

기타

[웨비나 후기] 장애를 견디는 아키텍처, 운영 안정성의 새로운 기준

공공·엔터프라이즈 환경의 운영 안정성 기준과 DR 전략을 웨비나 후기 형식으로 정리했습니다. Multi-AZ, Multi-Region, 자동 전환과 BIA 기반 차등 적용이 핵심이었습니다.

#cloud#DR#고가용성
1600

아키텍처

[기술사례] Ceph 기반 스토리지 내재화로 상용 스토리지 대체하기

Ceph 기반 스토리지 내재화로 상용 스토리지 의존과 비용 부담을 줄이는 방향을 정리했습니다. 또한 CRUSH, Self-Healing, 테스트 자동화로 운영 안정성과 확장성을 확보하는 방안을 다뤘습니다.

#Ceph#Kubernetes#OpenStack
800

데브옵스

[기술분석] AI 데이터센터에서 WUE가 중요해지는 이유

AI 데이터센터에서 WUE가 왜 중요한지와 수자원 효율 관리 방향을 정리했습니다. 전력 효율뿐 아니라 물 사용까지 함께 통제하는 운영이 핵심임을 설명했습니다.

#WUE#AI데이터센터#데이터센터냉각
900

데브옵스

[기술사례] Proxmox와 Pulumi로 구현한 ControlPlane 가상화

Proxmox VE와 Pulumi로 ControlPlane 가상화와 IaC 기반 운영 자동화를 구현한 사례를 다뤘습니다. 변경 적용은 승인 게이트로 분리해 안전성과 재현성을 높였습니다.

#Proxmox#Pulumi#IaC
2100

AI

[도입전략] 공공 AI 전환을 위한 AX Readiness Check 활용법

공공기관의 AI 전환 준비도를 진단하는 AX Readiness Check와 7대 영역을 소개했습니다.\n현황 점검 후 맞춤형 솔루션으로 단계별 전환을 돕는 방향을 제시했습니다.

#AI 거버넌스#AI 전환#공공클라우드
2600

기타

[kt cloud summit 2026] 사전 등록이 시작되었습니다.

kt cloud summit 2026의 사전 등록이 시작되었습니다. AI 시대를 위한 AX 실행과 비즈니스 확장 해법을 공유하는 콘퍼런스입니다.

#cloud#컨퍼런스
2400

백엔드

[기술분석] AI 데이터센터 고조파 원인과 전력 품질 대책

AI 데이터센터에서 발생하는 고조파의 원인과 전력 품질 문제를 정리했습니다. 상전선과 중성선 고조파를 구분해 필터, 변압기, 중성선 보강 대책을 제시했습니다.

#AI 데이터센터#고조파#SMPS
12800

AI

[AI활용] AI 에이전트의 안전벨트, 하네스 엔지니어링: Claude Code와 Terraform 사례

Claude Code를 Azure 인프라 구축에 적용하며 하네스 엔지니어링으로 AI 에이전트의 통제 문제를 줄인 사례를 다뤘습니다. 상태 분리, MCP, Human-in-the-loop로 안전한 워크플로우를 설계한 점이 핵심입니다.

#Claude Code#Terraform#MCP
5100