AI Briefing
KT Cloud 뉴스
KT Cloud에서 수집한 AI·개발 최신 뉴스와 한국어 요약입니다.
원문 사이트 방문 →kt cloud, Chkk MCP로 Kubernetes 애드온 업그레이드 자동화 및 GitOps 전환 실증
kt cloud가 Chkk MCP를 활용해 ArgoCD 등 3종 애드온 업그레이드와 GitOps 전환을 자동화했다.
데이터센터 냉방 펌프의 원리, 시공 요건, VFD 제어 및 AI 예지 보전 기술 분석
데이터센터 냉방 펌프의 종류와 원리, 시공 요건, VFD 제어 및 AI 예지 보전 방안을 정리했다.
2030년 양자 위협 대비 SSL/TLS 전환: Hybrid ML-KEM 실전 가이드
HNDL 공격 대응을 위해 에지 단에서 OpenSSL 3.5와 Nginx로 PQC 전환을 진행해야 한다.
AI 추론 메모리 병목 해소, 계층형 메모리 아키텍처로 서버 설계 전환
KV Cache 증가로 인한 메모리 병목을 해결하기 위해 HBM부터 NVMe SSD까지 계층형 구조를 활용해야 한다.
kt cloud, 12월 2일 웨비나서 OpenStack 내재화 및 Observability 모니터링 서비스 공개
kt cloud가 12월 2일 웨비나에서 플랫폼 기술 내재화와 Observability 모니터링 서비스 활용법을 공유한다.
GovWare 2026: AI 에이전트 프롬프트 인젝션 위협과 실행 맥락 보안의 필요성
외부 입력이 여러 AI 에이전트를 거쳐 코드 변경으로 이어지는 위험을 실행 맥락 보안으로 막아야 한다.
단일 VM OpenStack 샌드박스, Cinder NFS 스토리지 재부팅 검증 완료
단일 VM OpenStack 샌드박스의 Cinder NFS 스토리지 재부팅 무결성을 검증했다.
Kubernetes 1.34, DRA GA 전환으로 GPU 동적 할당 및 CDI 기본 활성화
Kubernetes 1.34에서 DRA가 GA로 전환되어 GPU를 속성 기반으로 유연하게 요청할 수 있게 됐다.
NVIDIA GPU 진화에 따른 북미 AIDC 전력 밀도 및 액체냉각 인프라 변화 분석
Ampere부터 Rubin까지 GPU TDP 증가로 랙당 전력 밀도가 150kW 이상으로 상승했다.
kt cloud, 공공 DR 백업 중심에서 A1~A4 등급별 복구 아키텍처로 전환
2025년 국정자원 화재 이후 공공 DR 기준이 강화되어 A1~A4 등급별 복구 설계가 요구된다.
데이터센터 소방설비, 배터리 열폭주 대응과 서비스 연속성 확보 원리
데이터센터 소방설비는 배터리 열폭주 대응과 서비스 연속성 확보를 위한 가용성 설비다.
kt cloud 설문, 데이터센터 AI 도입 32.4% 확인… 장애 대응이 최대 과제
응답자의 절반은 운영 데이터를 사후 분석에만 쓰고, AI 도입 시 보안 우려가 비용보다 높았다.
Tech Week Singapore 2026, AI 데이터센터의 액체냉각과 모듈형 설계가 핵심
AI 데이터센터의 전력·부지 확보와 전문 인력 양성이 핵심 과제로 떠올랐다.
AI 데이터센터 냉방 시그널 페일 대응, 래칭릴레이 Fail-Safe 설계 분석
PLC 신호 소실로 인한 냉방 설비 동시 정지를 막기 위해 래칭릴레이를 적용한다.
RFM은 학습, 시뮬레이션, 엣지 추론 3단계에서 동시에 GPU를 요구한다
RFM은 시뮬레이션을 통한 데이터 생성이 필수라 LLM보다 GPU 수요가 크다.
AI 토큰 1개당 0.003~0.005kWh 소모, 랙당 80kW 대응을 위한 직접액체냉각(DLC)과 PUE 1.1 설계
AI 토큰 생성에 필요한 에너지와 랙당 80kW 전력 밀도 대응을 위한 직접액체냉각(DLC) 및 PUE 1.1 설계 원리를 설명한다.
KubeCon China 2026, AI 인프라 경쟁력은 하드웨어 아닌 '운영'에 있다
GPU 자원 최적화부터 장애 복원력까지, AI 인프라의 효율적 운영 기술 사례를 소개했다.
Kubernetes SIG Apps, AI 에이전트용 Agent Sandbox 프로젝트 공개
v0.4.2 버전으로 공개된 Agent Sandbox는 StatefulSet 대비 운영 복잡도를 낮추고 커널 격리를 지원한다.