케클s피드 10월호｜기술 경쟁력, 보이지 않는 곳에서 결정된다
AI 서비스의 성능과 안정성은 어디에서 결정될까요? 고성능 GPU와 AI 모델도 중요하지만, 방대한 데이터를 빠르게 전달하는 네트워크와 효율적인 인프라 운영, 장애에 대비하는 기술도 필요합니다. 우리가 사용하는 AI 서비스에는 이처럼 다양한 인프라 기술이 활용되고 있습니다. 케클s피드 10월호에서는 KT AI 데이터센터 광고를 시작으로 공공 DR 전략과 B…
kt cloud 기술 블로그
기업최근 글
kt cloud 기술 블로그기업
[케클러 인터뷰 시리즈] #6 - 백업만으로는 부족하다, 공공 DR의 새로운 기준
kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 요약 SUMMARY ‘기술이 장르가 되는 곳, kt cloud의 케클러 인터뷰 시리즈’는 케클러들의 목소리를 통해 고객의 다음 문제를 먼저 고민하는 kt cloud의 기술적 지향점과 해법을 전합니다. 여섯 번째 호에서는 공공 클라우드 전환과 국가 *재해복구(Disaster Recovery, 이하 DR) 기술 컨설팅을 이끌…
[기술해설] 데이터센터를 지키는 마지막 방어선, 소방 설비에 대하여
kt cloud DC동부운용팀 이민재 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 데이터센터 화재 예방을 위한 감지기·수신기·스프링클러·가스계 소화설비의 역할과 설계·시공 원리를 다룹니다. 배터리 열폭주 대응과 소방설비 점검·운영을 통해 서비스 연속성을 확보하기 위한 관리 사항을 정리합니다. #데이터센터소방 #화재감지 #가스계소화설비 #준비작동식스프링클러 #배터리열…
[인사이트] AI 트랜스포메이션의 진짜 병목은 어디인가? 네트워크 인프라가 맞이한 거대한 지각변동
kt cloud 그룹사업기획팀 변세림 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 학습·추론 트래픽의 특성과 분산 학습 네트워크, WAN·DCI 아키텍처, JCT 기반 성능 평가를 다룹니다. 데이터 전송과 통신 병목을 줄이기 위한 AI 네트워크 설계의 핵심 고려사항을 정리합니다. #AI네트워크 #분산학습 #RoCEv2 #WAN #JCT 엔터프라이즈 환경에서 클…
[트렌드 리포트] AI로 데이터센터를 운영하는 시대, 현장은 얼마나 준비됐을까?
kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 요약 SUMMARY 데이터센터 운영 현장의 주요 과제부터 운영 데이터·AI 활용 현황, 향후 활용 수요까지 웨비나 설문 결과를 통해 살펴봤습니다. AI 기반 데이터센터 운영에 대한 현장의 기대와 앞으로의 현실적인 도입 과제를 짚어봅니다. 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 인프라의 고집적·고도화로…
[현장 스케치] AI 데이터센터의 미래를 만나다! - Tech Week Singapore 2026
kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 Tech Week Singapore 2026 현장에서 소개된 AI 데이터센터의 액체냉각, 모듈형 설계, 전력 인프라와 운영 자동화 기술을 다룹니다. 데이터센터의 구축·확장에 필요한 전력·부지·투자 조건과 전문 인력의 중요성을 정리합니다. #TechWeekSingapore2026 #AI데…
[분석] AI 데이터센터 냉방 시스템의 Fail-Safe: 마지막 방어선 래칭릴레이
kt cloud DC서부운용팀 서동진 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 데이터센터 냉방 시스템에서 발생하는 정전과 PLC 제어신호 소실의 차이, 래칭릴레이를 활용한 Fail-Safe 설계를 다룹니다. 냉방설비의 동시 정지를 예방하기 위한 접점 상태 유지 원리와 제어 안정성의 중요성을 정리합니다. #AI데이터센터 #데이터센터냉방 #FailSafe #래…
[인사이트] 로봇은 왜 챗봇과 GPU 수요가 다를까? 피지컬 AI 시대의 인프라 전략
kt cloud AI사업개발팀 정소라 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 피지컬 AI의 로봇 파운데이션 모델(RFM)이 요구하는 학습·시뮬레이션·엣지 추론 인프라와 GPU 수요 구조를 다룹니다. 제조 중심의 국내 활용 환경에서 데이터 확보와 단계별 컴퓨팅 인프라 설계가 갖는 의미를 정리합니다. #피지컬AI #로봇파운데이션모델 #GPU인프라 #로봇시뮬레이션…
[기술해설] AI 질문 한 줄은 얼마나 많은 에너지를 쓸까? 데이터센터가 지능을 만드는 법
kt cloud DC글로벌고객팀 심재문 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 토큰 생성에 필요한 에너지와 데이터센터의 고밀도 GPU 랙 전력 공급, 직접액체냉각(DLC), PUE를 다룹니다. AI 인프라의 연산 효율과 안정적인 운영을 좌우하는 전력·냉각 설계의 중요성을 정리합니다. #AI데이터센터 #데이터센터전력 #GPU전력밀도 #액체냉각 #PUE 1.…
[현장 스케치] AI 인프라의 경쟁력은 '운영' - KubeCon China 2026
kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 요약 SUMMARY 이 글에서는 KubeCon China 2026 현장에서 소개된 GPU 자원 최적화, 분산 학습의 성능과 장애 복원력, AI 기반 운영 자동화 및 주요 전시 기술을 다룹니다. AI 인프라의 경쟁력이 하드웨어 확보뿐 아니라 자원 활용 효율과 안정적인 운영에 달려 있다는 현장 시사점을 정리합니다. #Kube…
[분석] DDoS 환경에서 OVS kernel datapath 성능 붕괴
kt cloud 요약 SUMMARY 이 글에서는 DDoS 공격 시 Open vSwitch(OVS) 커널 데이터패스에서 발생하는 Upcall Storm, Mask Explosion, 캐시 스래싱의 원인과 성능 저하 구조를 다룹니다. eBPF/XDP 사전 필터링과 TC·하드웨어 오프로드, 운영 지표를 활용한 대응 방향을 정리합니다. #OVS #DDoS #Ker…
[AI활용] AI가 만든 코드, 팀은 어떻게 관리하나?
kt cloud 그룹사업기획팀 변세림 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 팀이 AI 생성 코드의 일관성과 보안을 위해 페르소나, SKILL.md, YAML 기반 Harness 검증 체계를 설계한 과정을 다룹니다. 코드 생성 이후의 검증 병목을 줄이기 위한 팀 규칙의 명문화와 자동 검증, 사람의 최종 판단 원칙을 정리합니다. #AI생성코드 #코드거버넌스 #S…
[웨비나 후기] AI 시대, 데이터센터 운영의 기준을 높이다
kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 요약 SUMMARY 이번 kt cloud 웨비나에서는 kt cloud에서 25년간 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로, AI와 BIM을 실제 현장에 적용해 AIDC 구축·운영을 혁신한 사례를 공유했습니다. 안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 인프라가 고집적·고도화되면서 데이터센터의 구축과 운영…
[분석] 보이지 않는 생명줄, 데이터센터 접지(Grounding) 설비
kt cloud DC동부운용팀 이민재 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 데이터센터 접지(Grounding)의 원리와 종류, 메쉬 접지 시공, 본딩 및 접지저항 관리 방법을 다룹니다. 접지 설비의 노후화에 대비한 점검과 보강이 감전 예방 및 설비 안전에 갖는 의미를 정리합니다. #데이터센터접지 #보호접지 #메쉬접지 #등전위본딩 #접지저항 감전 사고, 흔한…
[기술해설] Agentic AI 시대의 Kubernetes 인프라 활용: Agent Sandbox 입문
kt cloud Container Service팀 박지선 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 Kubernetes Agent Sandbox의 주요 CRD와 AI 에이전트의 상태 유지·격리·유휴 상태 관리 방식을 다룹니다. StatefulSet 방식과의 차이, WarmPool을 이용한 사전 준비 및 런타임 선택 시 주의사항을 정리합니다. #AgentSandbo…
[인사이트] GPUaaS 네트워크 경쟁 구조 분석
kt cloud Cloud 컨설팅팀 심대섭 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 GPUaaS의 AI 학습 성능에 영향을 주는 GPU 간·서버 간 네트워크 구조와 NVLink, InfiniBand, RoCE, 고속 Ethernet의 역할을 다룹니다. 대규모 GPU 클러스터에서 데이터 교환 병목을 줄이기 위한 연결 구조의 중요성을 정리합니다. #GPUaaS #N…
[플랫폼설계] DevOps에서 Platform Engineering으로: kt cloud의 여정
kt cloud Platform엔지니어링팀 이지은 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 DevOps에서 Platform Engineering으로 전환하며 개발자의 인지 부담을 줄이기 위해 Platform Portal과 골든 패스를 설계하는 과정을 다룹니다. 셀프서비스·GitOps·정책 자동화와 RAG 기반 AI 에이전트로 개발자 경험을 개선하는 방향을 정리합…
[AI활용] AI 자동화, 어디서부터 시작해야 할까?
kt cloud Azure전환팀 변세림 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 반복 업무에서 자동화 대상을 찾고, AI로 만든 자동화 도구를 유지보수 가능한 구조로 설계하는 과정을 다룹니다. 암묵지를 데이터로 분리해 자동화 부채를 줄이고 팀 단위 시스템으로 발전시키는 방법을 정리합니다. #AI자동화 #업무자동화 #암묵지 #자동화부채 #관심사의분리 Image:…
케클s피드 9월호｜kt cloud summit 2026, 고객의 AX를 현실로 만드는 인프라 전략
AI 서비스를 안정적으로 운영하려면 어떤 인프라와 기술이 필요할까요? 이번 케클s피드에서는 kt cloud summit 2026 에서 공개한 고객의 AX를 뒷받침하는 인프라 전략을 소개합니다. AI 데이터센터의 전력 인프라와 구축·운영 기술부터 AI 서비스의 성능과 비용을 함께 고려한 클라우드·AI 기술과 적용 사례까지 담았습니다. 비즈니스 현장에서 AI를…
[인사이트] 발전소에서 서버 랙까지, AI 시대 데이터센터 전력의 대장정
kt cloud DC동부운용팀 이민재 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 AI 데이터센터의 전력 수요 증가를 배경으로 발전·송배전 구조, 계통 접속 제약, 전력 부족 원인과 데이터센터의 대응 방안을 다룹니다. 계통 인프라·입지 분산·On-site 전원·수요반응·전력 효율 개선이 AI 시대 데이터센터 설계에 갖는 의미를 정리합니다. #AI데이터센터 #전력인프…
[활용사례] DevOps 엔지니어가 주목하는 MCP 생태계와 kt cloud PLATFORM 적용기
kt cloud Platform엔지니어링팀 이지은 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 MCP를 활용해 Kubernetes·GitHub·ArgoCD·Slack 등 DevOps 시스템을 AI와 연결하고, kt cloud PLATFORM 환경에 적용하기 위한 구조와 보안 원칙을 다룹니다. 운영 데이터 연계와 트러블슈팅 자동화를 위한 MCP 활용 방향을 정리합니다…
[기술분석] AI 추론 메모리 병목과 서버 아키텍처 변화
kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 장문 컨텍스트·RAG·AI 에이전트 확산으로 발생하는 AI 추론 메모리 병목과 HBM·Host DRAM·NVMe SSD·공유 스토리지 기반의 계층형 서버 아키텍처 변화를 다룹니다. GPU 중심 설계에서 데이터 이동과 메모리 효율 중심의 추론 인프라로 전환할 때 고려할 요소를 정리합…
[현장 스케치] 당신의 비즈니스를 위한 AX, kt cloud summit 2026
kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 요약 SUMMARY 지난 9월 15일, ‘당신의 비즈니스를 위한 AX’를 주제로 kt cloud summit 2026이 개최되었습니다. 이번 행사에서는 AIDC와 kt cloud PLATFORM을 중심으로 AX 시대에 필요한 인프라 기술과 실제 구축·운영 경험을 공유했습니다. Keynote부터 2개 Track의 주요 세션…
[구현사례] 신규 프로젝트를 복제 한 번으로 시작하기: 보일러플레이트 템플릿 표준화
Tech-Frontier.md kt cloud $ whoami --team ❯ kt cloud 플렛폼엔지니어링팀 김재혁 님 요약 TL;DR 이 글에서는 공통 기능과 프로젝트 구조, AI 코딩 지침·AI Skill, API·Bot·MCP·Batch 접점 구조를 보일러플레이트 템플릿으로 표준화한 과정을 다룹니다. 반복되는 개발·운영 고민을 줄이고 사람과 AI가…
[아키텍처] 이기종 데이터 통합 설계, 모니터링 통합에서 얻은 3가지 경계
Tech-Frontier.md kt cloud $ whoami --team ❯ kt cloud 플랫폼엔지니어링팀 김지웅 님 요약 TL;DR 이 글에서는 이기종 데이터 통합 서비스의 확장성을 높이기 위한 수집·식별·소비의 3가지 아키텍처 경계를 다룹니다. 모니터링 통합 사례를 통해 변화가 전파되는 지점을 격리하고 공통화 범위를 판단하는 설계 기준을 정리합니다…
[kt cloud 웨비나] AI 시대, 데이터센터 운영의 기준을 높이다
요약 SUMMARY 이번 kt cloud 웨비나에서는 kt cloud에서 25년간 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로, AI와 BIM을 실제 현장에 적용해 AIDC 구축·운영을 혁신한 사례를 공유합니다. 안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. AI 인프라의 고집적·고도화로 데이터센터 환경이 복잡해지면서, 어떻게 보다 효율적이고 지능적으로…
케클s피드 8월호｜개발부터 운영까지, 일하는 방식을 재설계하다
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 Pl…
[케클러 인터뷰 시리즈] #5 - AI가 클라우드를 운영하려면, 데이터부터 이해해야 합니다
kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 요약 SUMMARY ‘기술이 장르가 되는 곳, kt cloud의 케클러 인터뷰 시리즈’는 케클러들의 목소리를 통해 고객의 다음 문제를 먼저 고민하는 kt cloud의 기술적 지향점과 해법을 전합니다. 다섯 번째 호에서는 데이터 기반의 지능형 클라우드 운영 모델을 만드는 kt cloud Data플랫폼팀 김종민 팀장을 만났습…
[kt cloud] kt cloud PLATFORM IAM, 계정 관리를 넘어 정교한 보안 거버넌스로
kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 kt cloud PLATFORM IAM의 조직·프로젝트·역할 기반 접근 권한 관리와 인증 보안 체계를 다룹니다. 이를 통해 과도한 권한과 무단 접근 위험을 줄이는 클라우드 운영 방안을 정리합니다. #ktcloudPLATFORM #IAM #RBAC #클라우드보안 #접근제어 안녕하세…
[분석] 무인 데이터센터의 마지막 열쇠, 냉동기 자동재기동(Auto-Restart)
kt cloud DC서부운용센터 서동진 님 요약 SUMMARY 이 글에서는 정전 후 냉동기가 자동으로 재기동되는 과정과 유량 확인 기반의 안전 제어 원리를 다룹니다. 무인 데이터센터에서 냉방 중단 위험을 줄이고 안정적인 복구 체계를 마련하는 의미를 정리합니다. #냉동기자동재기동 #AutoRestart #데이터센터냉방 #칠러 #무인데이터센터 왜 자동재기동이…