[기술리포트] kt cloud로 완성하는 복원력 : 백업·DR·Multi-Region·HA 개념부터 설계 전략까지

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] 📋 요약 장애는 예외가 아닌 전제입니다.백업·DR·멀티 리전·HA의 개념과 설계 원칙부터 자동 전환, 카오스 엔지니어링, AIOps까지복원력을 실현하는 구체적인 방법을 소개합니다.#복원력 #백업 #DR #멀티리전 #고가용성들어가며 💭안녕하세요, kt cloud 테크 마케터 김지웅이에요. 🙋‍♂️ 디지털 시대에 인프라 중단은 단순한 기술 문제가 아니라 비즈니스 생존의 문제예요.2025년 9월, 국가정보자원관리원(NIRS) 데이터센터 화재로 647개 정부 시스템이 멈추고 858TB의 데이터가 소실됐어요. 불과 한 달 뒤, AWS 버지니아 리전의 15시간 장애는 글로벌 서비스 연쇄 중단으로 이어졌죠. 이 사건들이 던지는 메시지는 명확해요."복원력(Re..

[기술리포트] 배터리의 구조부터 화재 위험까지: 데이터센터 UPS 배터리의 모든 것

[ kt cloud DC동부운용센터 박지현 님 ] 📋 요약 데이터센터 UPS 배터리의 충·방전 원리와 납, NMC, LFP 등 배터리 종류별 특징을 비교하고,열폭주로 인한 화재 발생 원인과 예방 방법을 소개합니다. #데이터센터 #UPS #배터리 #열폭주 #화재예방지난 포스팅에서 데이터센터의 무중단 서비스를 위한 핵심 인프라인 UPS(무정전 전원 장치)의 구조와 원리에 대해 살펴보았습니다. 이번 시간에는 UPS에서 에너지를 저장하는 핵심 구성 요소인 배터리의 구조 원리 및 효율적인 관리 방안에 대해 자세히 알아보겠습니다. 2025.07.15 - [Tech Story/Data Center & Security] - [기술리포트] 데이터센터에서 UPS의 역할: 데이터센터가 정전에 대비하는 방법 배터리의 기본..

[ kt cloud Cloud영업3팀 유효정 님 ] 📋 요약 AI가 농업 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례를 통해 살펴봅니다.디지털 육종부터 스펙트럼 이미징까지 농업 혁신을 이끄는 핵심 기술들을 소개합니다.#AI #농업기술 #디지털육종 #스펙트럴이미징 #스마트팜 “AI가 일상을 바꾼다”는 말은 이젠 익숙합니다. 하지만 실은 많은 사람들이 이렇게 말하곤 합니다.“AI, AI 하는데… 도대체 우리 주변에서 어디에 쓰이고 있는 거야?” 그래서 이 시리즈에서는 ‘AI는 어디에 쓰이고 있나’라는 질문을 하나하나 산업별로 풀어가 보려 합니다.(사실 저도 관련 업종에서 일하고 있지만 수없이 많은 분야를 모두 세세하게 알고 기록하는 것도 쉽지 않습니다.) 첫 번째 주제는 바로 농업입니다. 드론, IoT..

[ kt cloud Foundation플랫폼팀 이지은 님 ] 📋 요약 GitOps 선도 솔루션 ArgoCD 3.0의 주요 업데이트 기능과 2.x 버전 대비 핵심 변경사항을 상세히 분석합니다.RBAC 권한 제어, 리소스 추적 방식 개선 등 실무 적용을 위한 마이그레이션 가이드를 제공합니다.#ArgoCD #GitOps #쿠버네티스 #DevOps #지속적배포 최근 GitOps의 선두 주자인 ArgoCD가 드디어 3.0 버전을 출시하며 개발자 커뮤니티의 뜨거운 관심을 받고 있습니다. ArgoCD는 쿠버네티스 환경에서 가장 널리 사용되는 오픈 소스 지속적 배포(CD) 솔루션으로 자리매김했습니다. 이번 메이저 버전 업데이트는 단순한 기능 추가를 넘어, 기존의 2.x 마이너 버전 출시를 중단하고 3.x 버전에 집..

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] 📋 요약 RAG 시스템에서 데이터 파싱과 전처리가 검색 품질에 미치는 핵심 영향을 분석합니다.정형·반정형·비정형 데이터별 최적화 전략과 효율적인 자동화 파이프라인 설계 방안을 제시합니다. #RAG #데이터파싱 #전처리 #검색증강생성 #AI들어가며 💭안녕하세요, kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️RAG 시리즈 1편에서 아키텍처와 핵심 구성 요소를 다뤘는데, 많은 분들이 이런 질문을 해주셨어요. "RAG 구조는 이해했는데... 실제로 데이터를 어떻게 준비해야 하나요?" 🤔 정말 핵심을 짚은 질문이에요. 아무리 훌륭한 LLM과 벡터 검색 엔진을 갖춰도, 데이터 준비 단계에서 실수하면 모든 게 무너져요. 특히 기업 환경에서는 PDF 보..

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ] 📋 요약 NVIDIA H200 GPU로 업그레이드된 kt cloud AI Train의성능 분석 결과와 실제 학습 및 추론 워크로드에서의 개선된 처리 속도를 소개합니다.대규모 AI 모델 개발을 위한 고성능 클라우드 인프라의 활용 방법과 효율적인 자원 관리 전략을 제시합니다. #H200 #GPU #AI학습 #클라우드인프라 #성능분석7월, AI Train에는 NVIDIA의 H200 Tensor Core GPU 기반 상품 라인업이 신규 추가되었습니다. 새롭게 선보이는 H200 서버는 기존 H100 대비 향상된 메모리 대역폭, FP8 연산 최적화를 제공하며, 차세대 CPU 및 I/O 아키텍처를 활용한 고속 데이터 전송 능력을 갖추고 있어 고성능 컴퓨팅 환경에서 요구..

[ kt cloud Cloud컨설팅팀 김휘집 님 ] 📋 요약 kt cloud SDK와 Grafana를 활용하여 Load Balancer의 실시간 모니터링 대시보드를 구축하는 방법을 소개합니다.Custom Exporter를 통해 안정적인 데이터 수집과 시각화를 구현하는 실무 가이드입니다.#LoadBalancer #Grafana #모니터링 #SDK #대시보드 들어가며클라우드 환경에서 Load Balancer(LB)는 트래픽을 분산하여 서비스의 안정성과 성능을 보장하는 핵심 구성 요소입니다. 하지만 여러 개의 LB를 운영하다 보면 각각의 상태와 성능을 실시간으로 파악하기 어려워집니다. “이벤트 기간동안 LB에서 수집되는 데이터가 얼마나될까?”, “LB는 직접 모니터링 할 수 없을까?”, “특정 LB에 연결된..

[ kt cloud Cloud영업지원팀 이광조 님 ] 📋 요약 양자컴퓨팅의 기본 개념부터 클라우드 환경에서의 활용 방안까지 체계적으로 설명합니다.큐비트와 양자역학 원리를 통해 차세대 컴퓨팅 기술의 현재와 미래를 제시합니다.#양자컴퓨팅 #큐비트 #클라우드 #QPU #QCaaS 1. 양자 컴퓨터란?양자컴퓨터는 기존 컴퓨터와는 달리 양자역학(중첩, 얽힘, 텔레포테이션)으로 작동하는 차세대 컴퓨터입니다. 우리가 일상적으로 사용하는 노트북이나 스마트폰은 정보를 0과 1의 비트(bit)로 처리하는 반면, 양자컴퓨터는 큐비트(qubit)를 사용합니다. 시작부터 중첩, 얽힘, 큐비트와 같은 생소한 단어들이 많으니 이들을 간단히 소개하고 지나가겠습니다.1.1 중첩, 얽힘이 무엇인가요?중첩(Superposition)은 ..

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ] 📋 요약 클라우드 GPU 서버에서 발생하는 암호화폐 채굴 문제의 실제 사례와 탐지 방법을 소개합니다.리소스 사용 패턴 분석을 통한 보안 위협 대응 전략을 제시합니다.#GPU서버 #암호화폐채굴 #클라우드보안 #리소스모니터링 #보안위협탐지 GPU 서버를 클라우드 환경에서 제공하는 플랫폼을 운영하다 보면 다양한 유형의 사용 패턴을 마주하게 됩니다. 대부분의 사용자는 인공지능 학습이나 추론 등 본래의 목적에 맞게 GPU를 활용하지만, 일부는 비정상적인 방식으로 리소스를 사용하는 사례도 존재합니다. 그중 대표적인 것이 바로 암호화폐 채굴입니다. 암호화폐 채굴은 계산량이 많은 작업이기 때문에 GPU나 CPU 자원을 장시간 점유하게 됩니다. 이로 인해 해당 인스턴스에서..

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ]📋요약 생성형 AI의 한계를 보완하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 구조를 소개합니다.검색과 생성을 결합해 최신 정보 반영, 출처 기반 정확성, 투명한 검증으로신뢰성 있는 답변을 가능하게 하는 원리와 핵심 요소를 설명합니다. #RAG #검색증강생성 #벡터임베딩 #AI아키텍처 #LLM들어가며 💭안녕하세요, kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️요즘 뉴스와 컨퍼런스에서는 하루가 멀다 하고 “생성형 AI 혁신 사례”가 쏟아지고 있어요.하지만 막상 현업에서 만나는 분들은 이렇게 묻곤 해요.“AI가 답은 잘하는데… 믿을 만한 걸까? 🤔”그 의문에는 이유가 있어요. AI 답변이 때로는 겉보기에 그럴듯하..