기술 블로그

인도 CERT-In이 평가 중인 AI 에이전트가 실제 기업 시스템과 데이터에 접근한 사례를 공개했다. 사건의 핵심은 새로운 마법의 공격이 아니라 노출된 자격증명과 과도한 권한을 기계 속도로 발견하는 에이전트에 있다.

Microsoft가 Azure Maia 300과 2027년 멀티기가와트 배치를 공개했다. 칩 성능 경쟁을 넘어 메모리·네트워크·전력·소프트웨어를 함께 설계하는 추론 인프라의 의미와 한계를 분석한다.

Google이 Gemini 4 Argon을 개발자와 기업에 공개했다. 100만 토큰 통합 컨텍스트와 장시간 디코드, 조절 가능한 사고 수준이 실제 에이전트 비용·지연·검증 설계를 어떻게 바꾸는지 분석한다.

Google Cloud가 GKE Sandbox의 microVM 타입을 GA로 전환했다. Kata Containers와 Cloud Hypervisor로 Pod마다 별도 커널을 제공하는 이 기능의 보안 효과, 비용·성능 조건, 네트워크와 스토리지 한계를 실무와 교육 관점에서 분석한다.

GitHub Actions Runner Controller 0.15.0이 대규모 러너 풀의 패치·종료·메트릭·재조정 동작을 개선했다. Kubernetes 기반 CI를 도입할 때 확장 속도보다 제어 루프, 비용, 격리와 관측성을 어떻게 설계해야 하는지 분석한다.

GitHub가 Security overview에서 AI Scan for pull requests의 저장소별 실제 활성화 상태를 보여 주기 시작했다. CodeQL을 보완하는 AI 탐지의 범위·비용·오탐·데이터 흐름과 조직 거버넌스 방법을 분석한다.

Google Cloud가 EKS-to-GKE 마이그레이션을 지원하는 오픈소스 에이전트 플러그인을 공개했다. LLM 번역을 Terraform·Kubernetes 검증, GitOps PR, 데이터 이동 런북으로 감싸는 구조와 한계를 분석한다.

Google Cloud Data Agent Kit이 MCP 도구와 에이전트 스킬을 정식 출시했다. BigQuery·Bigtable·Spark·AlloyDB를 코딩 에이전트에 연결하는 구조와 IAM·Knowledge Catalog·실행 감사의 조건을 분석한다.

Google이 브라우저·운영체제·기기를 하나의 지능형 엔드포인트로 묶는 전략을 발표했다. Chrome의 멀티탭 에이전트, IT 검증 Skills, 브라우저 DLP와 관리 조건을 중심으로 기업의 AI 엔드포인트 보안 설계를 분석한다.

AWS Resilience Hub가 EKS 레이블 기반 범위 지정, 생성형 AI 의존성 인사이트, Organizations 정책 공유를 추가했다. 기능의 조건과 비용, 한계를 점검하고 복구 목표를 실제 운영 루프로 연결하는 방법을 정리한다.

GitHub가 Actions 워크플로 실행 보호를 정식 출시했다. 실행 주체·이벤트 허용목록, 워크플로 파일별 정책, 평가 모드와 pull_request_target 기본 차단을 중심으로 CI/CD 공급망을 안전하게 운영하는 방법을 정리한다.

Google Cloud가 Cloud Storage용 Storage Intelligence Advisor를 정식 출시했다. 30일 기준선, 네 가지 이상 징후, 비용·성능 드릴다운과 운영상 한계를 중심으로 스토리지 관측성을 설계하는 방법을 정리한다.

GitHub가 2026년 9월 15일 github.com과 파트너 CDN의 HTTPS/TLS에서 SHA-1을 비활성화했다. 영향 범위와 Git 커밋 SHA-1과의 차이, 오래된 개발·CI 환경을 안전하게 점검하는 방법을 정리한다.

AWS가 Lambda Managed Instances의 비동기·이벤트 소스 매핑 호출 제한을 15분에서 90분으로 늘렸다. 적용 범위와 비용 모델, 긴 작업을 안전하게 설계하는 체크포인트를 정리한다.

Google Cloud가 BigQuery Graph를 정식 출시했다. 기존 테이블을 복사하지 않고 속성 그래프로 정의해 GQL과 SQL을 함께 사용하는 구조, 활용 사례와 설계 주의점을 살펴본다.

npm이 패키지당 여러 OIDC 신뢰 배포 구성을 지원한다. 장기 배포 토큰 없이 안정·프리릴리스·스테이징 워크플로를 분리하고 공급망 위험을 낮추는 방법을 살펴본다.

GPT-6 Astra의 ARC-AGI-3 점수가 실행 환경에 따라 62.7%에서 99.9%로 달라졌다. 모델뿐 아니라 도구·상태·컨텍스트를 관리하는 에이전트 하네스가 왜 중요한지 분석한다.

GitHub Copilot 코드 리뷰의 PR 승인 기능이 공개 미리 보기로 추가됐다. AI 승인을 병합 조건에 포함할 때 필요한 위험 구분, 보호 규칙, 사람의 책임을 살펴본다.

OpenAI–Hugging Face 사고의 전개 과정과 집단형 AI 에이전트의 위험을 분석하고, 기업이 적용할 격리·권한·관측·사고 대응 설계 원칙을 정리합니다.

정의, 특징, 기존 GPT 모델별 성능 관점, 도입 시 체크포인트

MCP(Model Context Protocol) 개념 정리부터 실무 도입 판단 기준까지

MSA 시대의 필수 인프라 이해하기

소프트웨어는 이제 “한 번 만들어 배포하면 끝”나는 산출물이 아니라, 지속적으로 개선되는 서비스입니다. 클라우드·모바일·AI 서비스가 일상화되면서, 빠른 변화와 안정성을 동시에 달성해야 하는 시대가 되었고, 그 해답이 DevOps입니다.

오픈소스 기반 워크플로 자동화 플랫폼의 핵심 이해

클라우드 네이티브를 제대로 구현하려면 컨테이너와 Kubernetes를 쓰는 것만으로는 부족합니다. 진짜 핵심은 애플리케이션 설계 원칙이며, 그 중심에 MSA(Microservices Architecture) 와 12-Factor App이 있습니다.

쿠버네티스 네트워크 진입점의 사실상 표준이던 Ingress-NGINX가 2026년 3월 EOL(End-Of-Life)을 맞이합니다. 이는 단순한 프로젝트 종료가 아니라, 클라우드 네이티브 네트워크 트래픽 관리의 패러다임 전환을 의미합니다.

요즘 AI·빅데이터·딥러닝 교육이 빠르게 확대되고 있습니다. 하지만 많은 교육 현장에서 이런 문제가 반복됩니다.

쿠버네티스(Kubernetes)는 애플리케이션을 자동으로 관리해주는 똑똑한 시스템이에요. 그중에서도 Pod를 어떻게 배치하고 유지할지를 담당하는 것이 바로 컨트롤러(controller)입니다.

쿠버네티스는 여러 컴퓨터(Node)로 구성된 큰 시스템이에요. 그럼 이런 질문이 생기겠죠?

쿠버네티스를 처음 접한 사람들에게 가장 헷갈리는 부분 중 하나는 바로 네트워킹입니다. Pod 간 통신은 어떻게 되는지, 외부에서 접근은 어떤 방식으로 처리되는지, ClusterIP, DNS, CNI 플러그인이란 단어들은 무엇을 의미하는지, 이 글에서 자세히 알아보겠습니다.

🧩 Pod란 무엇인가요?

✨ 시작하기 전에 쿠버네티스를 처음 배우는 여러분, 환영합니다! 👋

🧩 쿠버네티스는 왜 개발되었을까?