Antigravity와 Firebase로 만든 웹앱을 kt cloud AI NEXUS에 배포하는 과정을 정리했다.
kt cloud가 웨비나 참석자 200명을 대상으로 클라우드 운영 현황과 DR 준비 수준을 조사했다.
전기산화 기반 하이브리드 수처리 기술을 통해 AI 데이터센터의 냉각수 효율(WUE)을 획기적으로 높일 수 있다.
kt cloud가 ML2/OVN 전환 후 iptables 기반 미터링 대체를 위해 IPFIX와 Goflow2를 활용한 네트워크 과금 체계를 내재화했다.
kt cloud가 OpenStack on Kubernetes 기반의 차세대 공공 클라우드 플랫폼 'kt cloud PLATFORM'을 공개했다.
kt cloud가 물리 서버 환경에서 Cluster API와 BYOH Provider를 활용해 In-place Kubernetes 업그레이드를 구현·검증했다.
kt cloud가 고밀도 AI 인프라 환경에서의 데이터센터 냉동기(Chiller) 작동 원리와 냉각 효율 최적화 운용 방법을 상세히 정리했다.
kt cloud가 OpenStack 내재화 과정에서 발생하는 변경 사항을 검증하기 위해 Zuul.CI 기반의 Gating System을 구축했다.
AI GPU 클러스터에서 RoCEv2를 활용해 무손실 이더넷을 구현하고 최적의 네트워크 성능을 확보하는 방법을 다룬다.
kt cloud가 웨비나를 통해 AI 시대에 필수적인 Multi-AZ 기반 DR 및 고가용성 아키텍처 전략을 공개했다.
kt cloud가 비용 절감과 기술 통제권 확보를 위해 Ceph를 활용한 스토리지 내재화 전략을 추진한다.
kt cloud가 Proxmox VE와 Pulumi를 활용해 인프라 재현성과 운영 자동화를 확보한 기술 사례를 공유한다.
kt cloud가 AX(AI Transformation) 실행과 비즈니스 확장을 주제로 'kt cloud summit 2026'을 개최하며 사전 등록을 시작했다.
AI 에이전트의 생산성을 극대화하면서도 통제 불가능성을 관리하기 위한 하네스 엔지니어링 방법론을 소개한다.
kt cloud는 개발자가 인프라 설정 대신 서비스 로직에 집중할 수 있도록 Self-Service 기반의 플랫폼 엔지니어링 체계를 구축하고 있다.
GitOps를 활용해 Git의 변경 사항이 자동으로 반영되는 개인용 OpenStack 샌드박스 이미지를 구축했다.
2026년 상반기 업계는 AI 워크로드를 수용하기 위한 데이터센터 인프라 전환과 클라우드 전략 변화가 핵심이다.
AI 에이전트가 단순 답변을 넘어 실제 업무를 수행함에 따라 실행 환경을 설계하는 하네스 엔지니어링의 중요성이 커지고 있다.
대규모 AI 워크로드를 위한 Kubernetes 기반 GPU 클러스터의 안정적 운영과 장애 대응 방안을 다룬다.
Git의 평문 노출과 Kubernetes Secret 오브젝트의 보안 취약점을 해결하기 위한 Vault 도입 전략을 다룬다.
AI 데이터센터의 전력 밀도 급증에 따라 안정적인 전력 공급을 위한 전력 케이블의 중요성이 커지고 있다.
안정적인 인프라 운영을 위해 캡슐화, 권한 경계, 변동성을 고려한 Terraform 모듈 설계 원칙을 적용해야 한다.
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