kt cloud, 공공 DR 백업 중심에서 A1~A4 등급별 복구 아키텍처로 전환

• 공공 DR이 단순 데이터 백업에서 서비스 전체 복구로 전환, A1~A4 등급별 RTO·RPO 기준 아키텍처 제시
• A1 등급은 서울 Multi-AZ Active-Active와 경북 리전 DR 결합, A4는 원격지 소산백업과 Cold DR 적용
• AI 워크로드 DR은 학습 체크포인트와 GPU 자원 확보가 핵심, 추론과 학습에 상이한 복구 전략 필요
• kt cloud PLATFORM은 표준 아키텍처, 전환 자동화, 서울·경북 광역 DR, AI 복구 지원 기능 고도화 추진

복구 목표와 아키텍처

• A1 등급은 RTO 1시간 이내, RPO 0(실시간) 목표, Active-Active와 원격지 DR 결합
• A2 등급은 RTO 3~12시간, Hot Standby, A3는 Warm Standby 또는 Pilot Light, A4는 Cold DR
• 비용 효율을 위해 평상시 자원 최소화, 장애 시 IaC 기반 자동 확장 및 DB·스토리지 사전 용량 확보

검증과 훈련

• Multi-AZ는 데이터센터 장애 대응, Multi-Region은 광역재해 대응, GSLB로 트래픽 전환
• A1·A2는 연 1회 실전환, A3는 도상 및 모의훈련, A4는 원격지 복구 포함 도상훈련 의무화
• 원복(Failback) 시 데이터 역동기화와 주센터 재가동 절차 검증 필수

AI 서비스 DR

• AI 추론은 복수 리전 최소 용량 유지 및 장애 시 확장, 학습은 체크포인트 기반 재개
• 학습데이터, 모델 레지스트리, GPU 자원, 파이프라인 환경까지 복구 대상 포함
• GPU 비용 절감을 위해 워크로드 중요도에 따른 자원 배분 및 대체 자원 확보 필요