AI Briefing
KT Cloud 뉴스
KT Cloud에서 수집한 AI·개발 최신 뉴스와 한국어 요약입니다.
원문 사이트 방문 →[kt cloud summit 2026] 사전 등록이 시작되었습니다.
kt cloud가 AX(AI Transformation) 실행과 비즈니스 확장을 주제로 'kt cloud summit 2026'을 개최하며 사전 등록을 시작했다.
AI 에이전트의 안전벨트, 하네스 엔지니어링: Claude Code와 Terraform 사례
AI 에이전트의 생산성을 극대화하면서도 통제 불가능성을 관리하기 위한 하네스 엔지니어링 방법론을 소개한다.
[기술이 장르가 되는 곳, kt cloud] 케클러 인터뷰 시리즈 #3 개발자가 본질에 집중하도록: kt cloud 플랫폼 엔지니어링 이야기
kt cloud는 개발자가 인프라 설정 대신 서비스 로직에 집중할 수 있도록 Self-Service 기반의 플랫폼 엔지니어링 체계를 구축하고 있다.
[사례연구] 사내 개인용 개발환경 이미지 실험기 1부: git push로 업데이트되는 OpenStack 샌드박스 만들기
GitOps를 활용해 Git의 변경 사항이 자동으로 반영되는 개인용 OpenStack 샌드박스 이미지를 구축했다.
[트렌드 리포트] 2026 상반기 트렌드 결산: AI 활용부터 인프라 전환까지
2026년 상반기 업계는 AI 워크로드를 수용하기 위한 데이터센터 인프라 전환과 클라우드 전략 변화가 핵심이다.
[인사이트] 프롬프트·컨텍스트 엔지니어링 다음은 하네스 엔지니어링: AI 에이전트 환경 설계
AI 에이전트가 단순 답변을 넘어 실제 업무를 수행함에 따라 실행 환경을 설계하는 하네스 엔지니어링의 중요성이 커지고 있다.
Kubernetes 기반 Fault-Tolerant GPU 클러스터 유지 관리 가이드
대규모 AI 워크로드를 위한 Kubernetes 기반 GPU 클러스터의 안정적 운영과 장애 대응 방안을 다룬다.
Git 시크릿 관리와 Vault 도입을 통한 보안 강화 전략
Git의 평문 노출과 Kubernetes Secret 오브젝트의 보안 취약점을 해결하기 위한 Vault 도입 전략을 다룬다.
[AI 인프라] AI 시대의 보이지 않는 혈관, 데이터센터 전력 케이블 이해하기
AI 데이터센터의 전력 밀도 급증에 따라 안정적인 전력 공급을 위한 전력 케이블의 중요성이 커지고 있다.
[설계 가이드] Terraform 모듈 설계, 원칙 없이 만들면 반드시 무너진다
안정적인 인프라 운영을 위해 캡슐화, 권한 경계, 변동성을 고려한 Terraform 모듈 설계 원칙을 적용해야 한다.
[AI 인프라] GPU 5만 장 시대, AI 인프라 비즈니스의 성공 조건
AI 인프라 비즈니스의 성공을 위해서는 GPU, 네트워크, 스토리지 전반의 풀스택 최적화 역량이 필수적이다.
케클s피드 5월호｜안정적인 클라우드를 만드는 핵심 아키텍처
kt cloud가 Multi-AZ 기반 이중화와 AI 개발 환경 최적화 등 클라우드 안정성을 위한 핵심 기술을 소개한다.
[기술이 장르가 되는 곳, kt cloud] 케클러 인터뷰 시리즈 #2: 장애에도 서비스가 멈추지 않는 'Multi-AZ' 엔지니어링 비하인드
kt cloud는 장애 발생 시에도 서비스 연속성을 보장하기 위해 Multi-AZ 아키텍처를 설계하고 구현한다.
[기술 분석] Kubernetes Ingress API 중단과 Gateway API 분석
Kubernetes Ingress NGINX 지원 중단에 따라 차세대 표준인 Gateway API 도입이 권장된다.
AI 데이터센터(AIDC)는 무엇이 다른가: GPU 전력과 운영 전환
AI 데이터센터는 GPU의 동기화된 전력 스파이크와 고밀도 발열에 맞춰 운영 방식을 바꿔야 한다.
[백업·DR] kt cloud 재해 복구 설계: Multi-AZ와 Multi-Region
kt cloud는 Multi-AZ를 가용성 기본 구조, Multi-Region을 DR 전략으로 설명했다.
AI Portal부터 보안관제까지, kt cloud의 AI 내재화 3가지 사례
kt cloud가 AI Portal, 보안관제, 장애관제 3사례의 구조와 성과를 공개했다.