Kubernetes (18) 썸네일형 리스트형 Kubernetes 1.33, MLOps와 플랫폼 엔지니어링의 판도를 바꾸다 Kubernetes, 이제 AI/ML 인프라의 중심으로 자리잡을 때입니다머신러닝(ML) 인프라를 구축하면서 Kubernetes가 과연 안정적인 프로덕션 환경에 적합할까 고민한 적 있으신가요?그동안 많은 엔지니어들이 Kubernetes의 기능 부족과 하드웨어 지원 한계에 부딪혀 왔습니다. 그런데 이제 그런 걱정을 덜어도 될 시점이 왔습니다.Kubernetes 1.33 버전은 60개 이상의 주요 개선사항과 오랫동안 기다려온 기능들의 안정화를 통해 ML 워크로드 운영에 적합한 플랫폼으로 한 단계 도약했습니다.이제 MLOps 팀과 플랫폼 엔지니어들이 Kubernetes를 기반 인프라로 선택하는 것이 더 이상 실험적 접근이 아닙니다 — 실전 투입이 가능한 강력한 선택지가 된 것이죠.이번 블로그에서는 Kuberne.. 클라우드 운영을 바꾸는 새로운 접근법: Kagent가 가져올 AI 기반 Kubernetes 혁신 클라우드 네이티브 인프라 운영은 날로 복잡해지고 있습니다. Kubernetes, Istio, Prometheus 등 강력한 툴들이 등장하면서 유연성과 확장성이 높아졌지만, 동시에 장애 대응과 최적화는 점점 더 어려워졌습니다. 시스템이 멈추거나 성능이 저하될 때 수많은 계층과 설정을 파악하는 데 많은 시간이 소요됩니다.기존 자동화는 반복적인 작업에 유용하지만, 복잡하게 얽힌 문제에는 한계가 있습니다. 이제는 사람이 직접 원인을 추적하는 대신, AI 기반 에이전트가 스스로 문제를 파악하고 해결하는 시대가 열리고 있습니다.이번 글에서는 Kagent라는 오픈소스 프레임워크를 소개합니다. Kagent는 Kubernetes 환경에 지능형 에이전트를 도입해 운영 복잡성을 획기적으로 줄이고, 보다 자율적이고 효율적인 .. 쿠버네티스에서 AI 트래픽을 더 똑똑하게 처리하는 법: Gateway API Inference Extension 완벽 해설 AI 서비스는 왜 기존 로드밸런서로 충분하지 않을까?대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 서비스가 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 LLM 추론 트래픽은 기존 웹 트래픽과는 전혀 다른 성격을 가집니다.단순한 HTTP 요청처럼 짧고 상태가 없는 것이 아니라,오래 지속되고, GPU를 많이 사용하고, 메모리에 상태 정보를 유지하는 등 까다로운 특성을 보입니다.문제는 기존 쿠버네티스 기반 로드밸런서와 Service 구조는 이런 특성을 고려하지 못한다는 점입니다.결국 많은 기업들이 임시방편으로 비표준 솔루션을 만들거나 복잡한 설정을 적용해 운영 부담이 커지고 있습니다.이런 상황을 해결하기 위해 만들어진 것이 바로 Gateway API Inference Extension입니다.쿠버네티스 네이티브 방식을 유지하면.. Kubernetes 1.33의 새로운 기능: 재시작 없는 Pod 리소스 조정 기능 소개 쿠버네티스를 운영하다 보면 CPU나 메모리 같은 리소스를 조정해야 할 때가 자주 생깁니다. 그런데 지금까지는 리소스를 바꾸기 위해선 Pod를 종료하고 다시 생성해야 했습니다. 이 과정은 다운타임을 유발하고, 특히 데이터베이스 같은 상태를 가진 애플리케이션에는 치명적일 수 있습니다.이러한 불편을 해결하기 위해 Kubernetes 1.33에서는 In-Place Pod Vertical Scaling이라는 기능이 도입되었습니다. 이 기능은 Pod를 재시작하지 않고도 리소스를 조정할 수 있게 해주며, 현재 베타 기능으로 기본 활성화되어 있습니다. 이 글에서는 해당 기능의 개념, 기술적 배경, 사용 방법, 주요 이점, 고려사항 등을 상세히 설명합니다.In-Place Pod Vertical Scaling이란?이 기능.. 쿠버네티스 v1.33 '옥타린' 업데이트 총정리: 새로운 마법을 만나다 쿠버네티스가 10년을 넘기며 새로운 시대를 맞이했습니다. 이번 v1.33 업데이트의 코드명은 '옥타린(Octarine)', 마법사만이 볼 수 있다는 신비로운 색깔입니다.1.33 버전은 단순한 기능 추가를 넘어, 오픈소스 생태계의 마법 같은 발전을 담아냈습니다.이번 글에서는 쿠버네티스 v1.33의 주요 업데이트, 운영자와 개발자가 꼭 알아야 할 핵심 포인트, 그리고 버전 변화가 우리에게 의미하는 바를 쉽고 명확하게 정리합니다.읽고 나면, 1.33 버전이 왜 중요한지 명확히 이해할 수 있을 것입니다.🌈 쿠버네티스 v1.33, 왜 '옥타린(Octarine)'인가?'옥타린'은 판타지 소설 《Discworld》에서 등장하는 마법의 여덟 번째 색을 의미합니다.쿠버네티스 1.33은 오픈소스 생태계가 만들어낸 마법 .. Kagent: AI 기반 쿠버네티스 자동화의 새로운 혁신 쿠버네티스 운영이 점점 복잡해지고 있습니다. 지속적인 모니터링, 네트워크 관리, 보안 정책 설정, 트러블슈팅 등 운영자가 처리해야 할 작업이 끊이지 않습니다. 만약 AI를 활용해 이러한 작업을 자동화할 수 있다면 어떨까요?Solo.io가 발표한 Kagent는 AI 기반 쿠버네티스 자동화 프레임워크로, DevOps 및 플랫폼 엔지니어들이 반복적인 작업을 줄이고 운영을 최적화할 수 있도록 돕습니다. Kagent는 AI 에이전트를 활용해 구성(Configuration), 트러블슈팅, 모니터링(Observability), 네트워크 보안 등의 작업을 자동으로 수행합니다.이번 글에서는 Kagent가 무엇인지, 어떤 기능을 제공하는지, 그리고 실제 운영 환경에서 어떻게 활용할 수 있는지를 살펴보겠습니다.🔎 1. K.. Kubernetes 보안 위협 TOP 10: OWASP 가이드로 안전한 클러스터 운영하기 🚀 Kubernetes란?Kubernetes는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로, 애플리케이션 배포를 자동화하고 확장성을 높이며 운영을 단순화하는 역할을 합니다. 기업들은 이를 활용하여 개발자는 코드 작성에 집중하고, 시스템은 인프라 관리를 담당하도록 할 수 있습니다.Kubernetes 클러스터는 여러 노드(Node)로 구성되며, 자동 리소스 할당과 워크로드 균형 조정을 통해 안정적인 애플리케이션 운영을 보장합니다. 또한 셀프 힐링(Self-Healing) 기능을 제공하여 장애가 발생한 컨테이너를 자동으로 복구할 수 있습니다.하지만 Kubernetes의 강력한 기능만큼 보안 위협도 존재합니다. 특히 OWASP(Open Web Application Security Project)에서 발표한 "Kubern.. AI 기반 Kubernetes Autoscaling으로 미래를 준비하세요! 현대 애플리케이션의 효율적인 자원 관리는 필수입니다. Kubernetes의 자동 확장 기능은 뛰어난 성능을 보장하기 위해 개발되었지만, 기존 방식은 현재 수요에 반응할 뿐 미래를 예측하지 못한다는 한계가 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝(ML)을 활용하여 Kubernetes에서 AI 기반의 자동 확장을 구현하는 방법을 소개합니다. 이 접근법은 애플리케이션의 안정성과 성능을 개선할 뿐만 아니라 비용도 절감하여 동적 워크로드를 처리하는 데 최적화된 솔루션을 제공합니다.Kubernetes의 Auto-Scaling 이해하기Kubernetes에서 자동 확장은 컨테이너화된 애플리케이션의 실행 인스턴스 수를 자동으로 조정하는 기능입니다. 이 기능은 애플리케이션이 적절한 자원을 항상 사용할 수 있도록 하며, 수동 개입.. 이전 1 2 3 다음
