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개인 연재 14

MLflow 시스템 메트릭 로깅 3편 2026-09-08 ~ 2026-09-24 MLOps · CS·Infra · Programming
  1. [MLflow] 시스템 메트릭 로깅 - 1. 컨테이너 안에서 잰 값은 누구의 것인가: psutil, 네임스페이스, cgroup
  2. [MLflow] 시스템 메트릭 로깅 - 2. 플랫폼 SDK에 얹기: 이름, cgroup 수집기, 원본 무수정 확장
  3. [MLflow] 시스템 메트릭 로깅 - 3. 다른 도구와 런타임의 컨테이너 대응
커널 메시지 2편 2026-07-29 ~ 2026-07-29 MLOps · CS·Infra
  1. [Linux] 커널 메시지 - 1. printk와 커널 링버퍼
  2. [Linux] 커널 메시지 - 2. 시스템 로그 저장소와 저널
쿠버네티스 네트워킹 5편 2026-01-05 ~ 2026-05-04 Kubernetes · CS·Infra
  1. [Kubernetes] 네트워킹 모델: 4가지 문제와 'NAT 없이' 원칙
  2. [Kubernetes] 파드 간 통신: 같은 노드 / 다른 노드
  3. [Kubernetes] 쿠버네티스 네트워킹: CNI (Container Network Interface)
  4. [Kubernetes] CNI 동작 흐름: Pod 생성부터 노드 간 통신까지
  5. [Kubernetes] Service와 kube-proxy
K3s Split Brain 트러블슈팅 2편 2026-02-19 ~ 2026-02-19 Kubernetes
  1. [Kubernetes] K3s Split Brain 트러블슈팅 - 1. 상황 복기
  2. [Kubernetes] K3s Split Brain 트러블슈팅 - 2. 원인 분석
kubeconfig 3편 2026-02-16 ~ 2026-02-16 Kubernetes
  1. [Kubernetes] kubeconfig - 1. 개요
  2. [Kubernetes] kubeconfig - 2. 다중 클러스터 접근 구성
  3. [Kubernetes] kubeconfig - 3. API Reference 톺아보기
Pod CPU Limit과 FFmpeg Thread 최적 조정 10편 2026-02-06 ~ 2026-02-06 Kubernetes · CS·Infra
  1. [Kubernetes] Pod CPU Limit과 FFmpeg Thread 최적 조정 - 0. 목격한 상황
  2. [Kubernetes] Pod CPU Limit과 FFmpeg Thread 최적 조정 - 1. 배경지식: CPU와 스케줄링
  3. [Kubernetes] Pod CPU Limit과 FFmpeg Thread 최적 조정 - 2. 배경지식: cgroup, 컨테이너, 쿠버네티스
  4. [Kubernetes] Pod CPU Limit과 FFmpeg Thread 최적 조정 - 3. 배경지식: 영상 처리와 FFmpeg
  5. [Kubernetes] Pod CPU Limit과 FFmpeg Thread 최적 조정 - 4.0. 문제 원인 파악: 실험
  6. [Kubernetes] Pod CPU Limit과 FFmpeg Thread 최적 조정 - 4.1. 문제 원인 파악: 현상 관찰
  7. [Kubernetes] Pod CPU Limit과 FFmpeg Thread 최적 조정 - 4.2. 튜닝 실험 설계
  8. [Kubernetes] Pod CPU Limit과 FFmpeg Thread 최적 조정 - 4.3. 튜닝 실험: CPU Limit 관찰
  9. [Kubernetes] Pod CPU Limit과 FFmpeg Thread 최적 조정 - 4.4. 튜닝 실험: FFmpeg Thread 수 관찰
  10. [Kubernetes] Pod CPU Limit과 FFmpeg Thread 최적 조정 - 5. 결론: CPU Limit을 설정하지 않기로 한 이유
go-github SDK 패턴을 적용한 리팩토링 2편 2026-01-02 ~ 2026-01-02 Programming
  1. [Go] go-github SDK 패턴을 적용한 리팩토링 - 1. 패턴 이해
  2. [Go] go-github SDK 패턴을 적용한 리팩토링 - 2. 적용
Docker와 containerd 이미지 관리 비교 4편 2025-12-12 ~ 2025-12-12 Kubernetes · CS·Infra
  1. [Container] Docker와 containerd 이미지 관리 비교 - 1. 배경지식
  2. [Container] Docker와 containerd 이미지 관리 비교 - 2. 같은 이미지가 중복 저장된 이유
  3. [Container] Docker와 containerd 이미지 관리 비교 - 3. 같은 이미지이지만 중복 저장이 아닌 경우
  4. [Container] Docker와 containerd 이미지 관리 비교 - 4. DooD 환경에서의 이미지 분리 저장
GPU Sharing: Time Slicing 3편 2025-11-22 ~ 2025-11-22 MLOps · Kubernetes · CS·Infra
  1. [Kubernetes] GPU Sharing: Time Slicing - 1. 개념
  2. [Kubernetes] GPU Sharing: Time Slicing - 2. 설정
  3. [Kubernetes] GPU Sharing: Time Slicing - 3. 적용
Closure Capture 2편 2025-11-18 ~ 2025-11-18 Programming
  1. [Go] Closure Capture - 1. Closure
  2. [Go] Closure Capture - 2. Closure Capture
영상 업로드 실패 사태 분석 2편 2025-11-08 ~ 2025-11-08 CS·Infra · Programming
  1. [H.264] 영상 업로드 실패 사태 분석 - 1. 홀수 해상도 문제와 트러블슈팅
  2. [H.264] 영상 업로드 실패 사태 분석 - 2. YUV 색공간과 영상 압축
쿠버네티스 스케줄링 7편 2025-11-05 ~ 2025-11-05 MLOps · Kubernetes
  1. [Kubernetes] 쿠버네티스 스케줄링 - 0. 스케줄링 일반 개념과 쿠버네티스
  2. [Kubernetes] 쿠버네티스 스케줄링 - 1. 개념과 kube-scheduler 구조
  3. [Kubernetes] 쿠버네티스 스케줄링 - 2. 프로세스와 선점
  4. [Kubernetes] 쿠버네티스 스케줄링 - 3. 스케줄링 제어
  5. [Kubernetes] 쿠버네티스 스케줄링 - 4. 스케줄러 설정과 최적화
  6. [Kubernetes] 쿠버네티스 스케줄링 - 5. 파드 단위 스케줄링의 한계와 Gang Scheduling
  7. [Kubernetes] 쿠버네티스 스케줄링 - 6. Extension Point 심화와 스케줄링 실패 진단
Kubernetes Deployment 재배포 실패 원인과 해결 3편 2025-11-05 ~ 2025-11-05 Kubernetes
  1. [Kubernetes] Kubernetes Deployment 재배포 실패 원인과 해결 - 1. Deployment 업데이트 전략
  2. [Kubernetes] Kubernetes Deployment 재배포 실패 원인과 해결 - 2. 분석 및 해결
  3. [Kubernetes] Kubernetes Deployment 재배포 실패 원인과 해결 - 3. Deadlock
Docker Bridge Network 사용 시 IP 충돌 2편 2023-11-09 ~ 2023-11-09 CS·Infra
  1. [Docker] Docker Bridge Network 사용 시 IP 충돌 - 1. 문제
  2. [Docker] Docker Bridge Network 사용 시 IP 충돌 - 2. 해결

CloudNet@ · LLM 서빙과 최적화 스터디 (LLMSO) 2

LLM 서빙과 최적화 34편 2026-08-05 ~ 2026-09-19 MLOps · Kubernetes · CS·Infra · AI
  1. [LLM] LLM 서빙과 최적화 - 1. AI 개요: 가중치, 행렬, 그리고 학습과 GPU
  2. [LLM] LLM 서빙과 최적화 - 2.1. LLM과 트랜스포머 개요
  3. [LLM] LLM 서빙과 최적화 - 2.2. Transformer: Transformer Explainer
  4. [LLM] LLM 서빙과 최적화 - 2.3. Transformer: 임베딩
  5. [LLM] LLM 서빙과 최적화 - 2.4. Transformer: 트랜스포머 블록과 셀프 어텐션 레이어
  6. [LLM] LLM 서빙과 최적화 - 2.5. Transformer: 셀프 어텐션 계산 해부
  7. [LLM] LLM 서빙과 최적화 - 2.6. Transformer: MLP와 트랜스포머 블록 마무리
  8. [LLM] LLM 서빙과 최적화 - 2.7. Transformer: 출력층과 샘플링, 아키텍처 마무리
  9. [LLM] LLM 서빙과 최적화: 단일 모델 서빙 시스템 - 1. 개요: 트랜스포머에서 서빙 시스템으로
  10. [LLM] LLM 서빙과 최적화: 단일 모델 서빙 시스템 - 2. 코드 구조: 다섯 컴포넌트 해부
  11. [LLM] LLM 서빙과 최적화: 단일 모델 서빙 시스템 - 3.1. 기본 생성 요청: 첫 기동과 낮은 처리량
  12. [LLM] LLM 서빙과 최적화: 단일 모델 서빙 시스템 - 3.2. 배치 요청: 정적 배칭의 효과와 한계
  13. [LLM] LLM 서빙과 최적화: 단일 모델 서빙 시스템 - 3.3. prefill과 decode: 생성 추론의 두 단계
  14. [LLM] LLM 서빙과 최적화: LLM 서빙의 도전 과제 - 5.1. 서빙 최적화의 중요성: 고객 경험·비용·확장성
  15. [LLM] LLM 서빙과 최적화: LLM 서빙의 도전 과제 - 5.2. GPU 스펙 읽기: 연산과 메모리
  16. [LLM] LLM 서빙과 최적화: LLM 서빙의 도전 과제 - 5.3. GPU 인터커넥트: 대역폭 계층과 GPU 선택
  17. [LLM] LLM 서빙과 최적화: LLM 서빙의 도전 과제 - 5.4. 모델 로딩·실행 병목: 메모리 용량과 산술 강도
  18. [LLM] LLM 서빙과 최적화: LLM 서빙의 도전 과제 - 5.5. AI 가속기 지형과 메모리 벽
  19. [LLM] LLM 서빙과 최적화: 서빙 최적화 기법 - 6.1. 개요: iteration에서 continuous batching까지
  20. [LLM] LLM 서빙과 최적화: 고급 최적화 기법 - 7.1. 개요: 단일 GPU 너머의 네 기법
  21. [LLM] LLM 서빙과 최적화: 고급 최적화 기법 - 7.2.1. speculative decoding 원리: 추측, 병렬 검증, 분포 보존
  22. [LLM] LLM 서빙과 최적화: 고급 최적화 기법 - 7.2.2. speculative decoding 실습: 네 가지 변형 벤치마크와 측정 검증
  23. [LLM] LLM 서빙과 최적화: vLLM on Trainium 워크샵 - 8.0. 개요와 워크샵 아키텍처
  24. [LLM] LLM 서빙과 최적화: vLLM on Trainium 워크샵 - 8.1. Trainium·Inferentia와 Neuron 스택
  25. [LLM] LLM 서빙과 최적화: vLLM on Trainium 워크샵 - 8.2.1. Trainium 노드그룹 구성
  26. [LLM] LLM 서빙과 최적화: vLLM on Trainium 워크샵 - 8.2.2. Trainium 디바이스가 쿠버네티스에 노출되는 경로
  27. [LLM] LLM 서빙과 최적화: vLLM on Trainium 워크샵 - 8.3.1. init container 모델 컴파일과 S3 캐시
  28. [LLM] LLM 서빙과 최적화: vLLM on Trainium 워크샵 - 8.3.2. LoadBalancer 서비스 노출과 추론 테스트
  29. [LLM] LLM 서빙과 최적화: vLLM on Trainium 워크샵 - 8.4. ingress-nginx L7 노출과 자체 서명 인증서
  30. [LLM] LLM 서빙과 최적화: vLLM on Trainium 워크샵 - 8.5.1. vLLM 메트릭 수집과 서브패스 노출
  31. [LLM] LLM 서빙과 최적화: vLLM on Trainium 워크샵 - 8.5.2. 데이터소스 프로비저닝과 vLLM 대시보드
  32. [LLM] LLM 서빙과 최적화: vLLM on Trainium 워크샵 - 8.6. 부하 테스트와 llmperf 벤치마크
  33. [LLM] LLM 서빙과 최적화: vLLM on Trainium 워크샵 - 8.7. HPA와 스케일링 제약
  34. [Envoy] Envoy 프록시 구조와 확장: llm-d가 Envoy를 쓰는 방식
Nsight 프로파일러 4편 2026-09-03 ~ 2026-09-03 MLOps · CS·Infra
  1. [Nsight] Nsight 프로파일러: 1. 개념과 동작 원리
  2. [Nsight] Nsight 프로파일러: 2. 실행 환경별 적용
  3. [Nsight] Nsight 프로파일러: 3. nsys 수집과 리포트 읽기
  4. [Nsight] Nsight 프로파일러: 4. ncu 수집과 커널 판정

CloudNet@ · AWS EKS Workshop 스터디 (AEWS) 5

EKS 업그레이드 11편 2026-04-23 ~ 2026-04-23 Kubernetes
  1. [EKS] EKS 업그레이드: 개요
  2. [EKS] EKS 업그레이드: 업그레이드 전략
  3. [EKS] EKS 업그레이드: 업그레이드 준비
  4. [EKS] EKS 업그레이드: 실습 환경
  5. [EKS] EKS 업그레이드: In-Place 실습 - Control Plane 업그레이드
  6. [EKS] EKS 업그레이드: In-Place 실습 - EKS 애드온 업그레이드
  7. [EKS] EKS 업그레이드: In-Place 실습 - Managed Node Group 업그레이드
  8. [EKS] EKS 업그레이드: Blue-Green Managed Node Group 마이그레이션
  9. [EKS] EKS 업그레이드: Karpenter 노드 업그레이드
  10. [EKS] EKS 업그레이드: Self-managed 노드 및 Fargate 업그레이드
  11. [EKS] EKS 업그레이드: Blue-Green 클러스터 업그레이드
GitOps 기반 SaaS 9편 2026-04-16 ~ 2026-04-16 Kubernetes
  1. [EKS] GitOps 기반 SaaS: 실습 환경 개요
  2. [EKS] GitOps 기반 SaaS: 실습 환경 구성 - 1. CloudFormation 코드 분석
  3. [EKS] GitOps 기반 SaaS: 실습 환경 구성 - 2. install.sh 코드 분석
  4. [EKS] GitOps 기반 SaaS: 실습 환경 구성 - 3. 설치
  5. [EKS] GitOps 기반 SaaS: 실습 환경 구성 - 4. 설치 결과 확인
  6. [EKS] GitOps 기반 SaaS: 클러스터 환경 확인 - 1. Flux 리소스 개요
  7. [EKS] GitOps 기반 SaaS: 클러스터 환경 확인 - 2. Flux 아키텍처 분석
  8. [EKS] GitOps 기반 SaaS: 테넌트 인프라 배포 - 1. Terraform 모듈 테스트
  9. [EKS] GitOps 기반 SaaS: 테넌트 인프라 배포 - 2. Tofu Controller
EKS GPU 트러블슈팅 11편 2026-04-09 ~ 2026-04-09 MLOps · Kubernetes
  1. [EKS] EKS GPU 트러블슈팅: 0. 개요
  2. [EKS] EKS GPU 트러블슈팅: 1. 실습 사전 준비 - EC2 Service Quota 증설
  3. [EKS] EKS GPU 트러블슈팅: 2. 실습 환경 구성 - 1. Terraform 코드
  4. [EKS] EKS GPU 트러블슈팅: 2. 실습 환경 구성 - 2. 배포 결과
  5. [EKS] EKS GPU 트러블슈팅: 2. 실습 환경 구성 - 3. GPU 노드 프로비저닝 결과
  6. [EKS] EKS GPU 트러블슈팅: 3. 장애 재현 - 1. Device Plugin 비활성화
  7. [EKS] EKS GPU 트러블슈팅: 3. 장애 재현 - 2. vLLM 기동 실패
  8. [EKS] EKS GPU 트러블슈팅: 3. 장애 재현 - 3. 분산학습과 NCCL 통신 - 1. 배경 및 재현 실험 설계
  9. [EKS] EKS GPU 트러블슈팅: 3. 장애 재현 - 3. 분산학습과 NCCL 통신 - 2. SG 차단 네트워크 장애 재현
  10. [EKS] EKS GPU 트러블슈팅: 4. 사례 탐구 - CUDA XID, Auto Mode, EFA
  11. [EKS] EKS GPU 트러블슈팅: 5. 결론
EKS: 인증/인가 9편 2026-04-02 ~ 2026-04-02 Kubernetes
  1. [EKS] EKS: 인증/인가 - 0. 개요
  2. [EKS] EKS: 인증/인가 - 1. K8S 인증/인가 기초 - 1. API 접근 통제
  3. [EKS] EKS: 인증/인가 - 1. K8S 인증/인가 기초 - 2. Service Account
  4. [EKS] EKS: 인증/인가 - 1. K8S 인증/인가 기초 - 3. RBAC 모범 사례
  5. [EKS] EKS: 인증/인가 - 2. 실습 환경 배포
  6. [EKS] EKS: 인증/인가 - 3. 사용자 → K8s API: 전체 흐름
  7. [EKS] EKS: 인증/인가 - 4. 사용자 → K8s API: 인증(AuthN) 실습
  8. [EKS] EKS: 인증/인가 - 5. 사용자 → K8s API: 매핑과 인가(AuthZ)
  9. [EKS] EKS: 인증/인가 - 6. 사용자 → K8s API: 매핑과 인가(AuthZ) 실습
EKS: 개요·설치·네트워킹 22편 2026-03-12 ~ 2026-03-19 Kubernetes · CS·Infra
  1. [EKS] EKS: Overview
  2. [EKS] EKS: 실습 환경 구성하기
  3. [EKS] EKS: 데이터 플레인 컴퓨팅
  4. [EKS] EKS: 네트워킹 아키텍처 개요
  5. [EKS] EKS: EKS 배포 개요
  6. [EKS] EKS: Public-Public EKS 클러스터 - 1. Terraform 코드 분석
  7. [EKS] EKS: Public-Public EKS 클러스터 - 2. 배포
  8. [EKS] EKS: Public-Public EKS 클러스터 - 3. kubeconfig와 EKS API 서버 인증
  9. [EKS] EKS: Public-Public EKS 클러스터 - 4. 클러스터 구성 요소 확인
  10. [EKS] EKS: Public-Public EKS 클러스터 - 5. 워커 노드 내부 확인
  11. [EKS] EKS: Public-Public EKS 클러스터 - 6. EKS Owned ENI 확인
  12. [EKS] EKS: Public-Public EKS 클러스터 - 7. 보안그룹 아키텍처
  13. [EKS] EKS: Public-Public EKS 클러스터 - 7. 엔드포인트 액세스 분석
  14. [EKS] EKS: EKS vs. Vanilla Kubernetes
  15. [EKS] EKS: Networking - 0. 쿠버네티스 네트워킹 모델
  16. [EKS] EKS: Networking - 0. 쿠버네티스 네트워킹 모델 - 1. 파드 간 통신
  17. [EKS] EKS: Networking - 0. 쿠버네티스 네트워킹 모델 - 2. Service와 kube-proxy
  18. [EKS] EKS: Networking - 1. AWS VPC CNI
  19. [EKS] EKS: Networking - 2. 실습 환경 구성 - 1. 배포
  20. [EKS] EKS: Networking - 2. 실습 환경 구성 - 2. 확인
  21. [EKS] EKS: Networking - 3. 파드 간 통신
  22. [EKS] EKS: Networking - 4. 파드와 외부 간 통신

CloudNet@ · On-Premise K8s Hands-on 스터디 6

RKE2를 이용해 클러스터 구성하기 7편 2026-02-15 ~ 2026-02-15 Kubernetes
  1. [Kubernetes] Cluster: RKE2를 이용해 클러스터 구성하기 - 0. Overview
  2. [Kubernetes] Cluster: RKE2를 이용해 클러스터 구성하기 - 1.1. 서버 노드 설치
  3. [Kubernetes] Cluster: RKE2를 이용해 클러스터 구성하기 - 1.2. 서버 노드 설치 결과 확인
  4. [Kubernetes] Cluster: RKE2를 이용해 클러스터 구성하기 - 2. 에이전트 노드 조인
  5. [Kubernetes] Cluster: RKE2를 이용해 클러스터 구성하기 - 3. 인증서 관리
  6. [Kubernetes] Cluster: RKE2를 이용해 클러스터 구성하기 - 4.1. 수동 업그레이드
  7. [Kubernetes] Cluster: RKE2를 이용해 클러스터 구성하기 - 4.2. 자동 업그레이드
Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 36편 2026-01-25 ~ 2026-02-09 Kubernetes · CS·Infra
  1. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 0. Overview
  2. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 1. Kubespray 개요
  3. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 2. Kubernetes The Kubespray Way
  4. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 3.0. 프로젝트 구조 Overview
  5. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 3.1. ansible.cfg 분석
  6. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 3.2.1. 변수 분석 - Kubespray 변수 배치 전략
  7. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 3.2.2. 변수 분석 - 그룹 변수 확인
  8. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 3.2.3. 변수 분석 - kubespray_defaults 역할
  9. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 3.3.0. cluster.yml - Overview
  10. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 3.3.1. cluster.yml - 태스크 구조
  11. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 3.3.2. cluster.yml - boilerplate.yml
  12. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 3.3.3. cluster.yml - internal_facts.yml
  13. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 3.3.4. cluster.yml - Prepare for etcd install
  14. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 4.0. 클러스터 배포 - 실습 환경 구성
  15. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 4.1. 클러스터 배포 - 인벤토리 구성 및 변수 수정
  16. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 4.2. 클러스터 배포 - 플레이북 실행
  17. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 5.0. HA 구성 - 개요
  18. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 5.1. HA 구성 - 실습 환경
  19. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 5.2.1. Full Client-Side LB(Case 1) HA 구성 - 클러스터 배포
  20. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 5.2.1. Full Client-Side LB(Case 1) HA 구성 - 클러스터 배포
  21. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 6.0. 노드 관리 - Playbook Overview
  22. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 6.0.1. 노드 관리 - scale.yml
  23. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 6.0.2. 노드 관리 - remove-node.yml
  24. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 6.0.3. 노드 관리 - reset.yml
  25. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 8. 오프라인 배포: Overview
  26. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 8. 오프라인 배포: The Hard Way - 0. 실습 환경 배포
  27. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 8. 오프라인 배포: The Hard Way - 1. Network Gateway
  28. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 8. 오프라인 배포: The Hard Way - 2. NTP / DNS
  29. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 8. 오프라인 배포: The Hard Way - 3. Local Package Repository
  30. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 8. 오프라인 배포: The Hard Way - 4. Private Container Registry
  31. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 8. 오프라인 배포: The Hard Way - 5. Private PyPI Mirror
  32. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 8. 오프라인 배포: The Hard Way - 6. Private Go Module Proxy
  33. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 8. 오프라인 배포: kubespray-offline - 0. Overview
  34. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 8. 오프라인 배포: kubespray-offline - 1. Offline Environment
  35. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 8. 오프라인 배포: kubespray-offline - 2. Downloads / Mirror
  36. [Kubernetes] Cluster: Kubespray를 이용해 클러스터 구성하기 - 8. 오프라인 배포: kubespray-offline - 3. contrib/offline vs. kubespray-offline
Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 12편 2026-01-18 ~ 2026-01-18 Kubernetes · CS·Infra · Programming
  1. [Kubernetes] Cluster: Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 - 0. Overview
  2. [Kubernetes] Cluster: Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 - 1.0. 실습 구성도
  3. [Kubernetes] Cluster: Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 - 1.1. kubeadm init
  4. [Kubernetes] Cluster: Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 - 1.2. 환경 확인 및 사전 설정
  5. [Kubernetes] Cluster: Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 - 1.3. CRI(containerd) 및 kubeadm 구성 요소 설치
  6. [Kubernetes] Cluster: Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 - 1.4. kubeadm init 실행
  7. [Kubernetes] Cluster: Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 - 1.4.1. 편의 도구 설치
  8. [Kubernetes] Cluster: Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 - 1.5. Flannel CNI 설치
  9. [Kubernetes] Cluster: Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 - 1.6. 노드 정보, 인증서 및 kubeconfig 확인
  10. [Kubernetes] Cluster: Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 - 1.7. Static Pod 및 애드온 확인
  11. [Kubernetes] Cluster: Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 - 2.1. kubeadm join
  12. [Kubernetes] Cluster: Kubeadm을 이용해 클러스터 구성하기 - 2.2. kubeadm join 실행
Kubespray를 위한 Ansible 기초 14편 2026-01-12 ~ 2026-01-12 Kubernetes
  1. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 0. 들어 가며
  2. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 1. 개념
  3. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 1.1. 환경 구성
  4. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 2. 인벤토리
  5. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 3. Ad-hoc 명령어
  6. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 4. Playbook
  7. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 5. 변수
  8. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 6. 팩트(Facts)
  9. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 7. 반복문
  10. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 8. 조건문
  11. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 9. 핸들러와 오류 처리
  12. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 10. 롤(Role)
  13. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 11. 태그(Tags)
  14. [Ansible] Kubespray: Kubespray를 위한 Ansible 기초 - 15. 결론
내 손으로 클러스터 구성하기 (The Hard Way) 18편 2026-01-05 ~ 2026-01-05 Kubernetes · CS·Infra
  1. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 0. Overview
  2. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 1. Prerequisites
  3. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 2. Set Up The Jumpbox
  4. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 3. Provisioning Compute Resoures
  5. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 4.1. Provisioning a CA and Generating TLS Certificates
  6. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 4.2. Provisioning a CA and Generating TLS Certificates
  7. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 4.3. Provisioning a CA and Generating TLS Certificates
  8. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 5.1. Generating Kubernetes Configuration Files
  9. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 5.2. Generating Kubernetes Configuration Files
  10. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 6. Generating the Data Encryption Config and Key
  11. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 7. Bootstrapping the etcd Cluster
  12. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 8.1. Bootstrapping the Kubernetes Control Plane
  13. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 8.2. Bootstrapping the Kubernetes Control Plane
  14. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 9.1. Bootstrapping the Kubernetes Worker Nodes
  15. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 9.2. Bootstrapping the Kubernetes Worker Nodes
  16. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 10. Configuring kubectl for Remote Access
  17. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 11. Provisioning Pod Network Routes
  18. [Kubernetes] Cluster: 내 손으로 클러스터 구성하기 - 12. Smoke Test
암호학 기초 4편 2026-01-04 ~ 2026-01-04 CS·Infra
  1. [Cryptography] 암호학 기초 - 개념과 분류
  2. [Cryptography] 단방향 암호화 - 해시 함수
  3. [Cryptography] 양방향 암호화 - 대칭키
  4. [Cryptography] 양방향 암호화 - 비대칭키

책 · Kubernetes for Generative AI Solutions 1

GenAI on K8s 21편 2026-05-24 ~ 2026-06-09 MLOps · Kubernetes · CS·Infra · AI
  1. [GenAI] GenAI on K8s: 1. 생성형 AI 기초
  2. [GenAI] GenAI on K8s: 2. 컨테이너, K8s 아키텍처, GenAI 워크로드 통합
  3. [GenAI] GenAI on K8s: 4.1 - 도메인 특화 최적화 개요와 LangChain
  4. [GenAI] GenAI on K8s: 4.2 - RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  5. [GenAI] GenAI on K8s: 4.3 - Fine-tuning (QLoRA)
  6. [GenAI] GenAI on K8s: 9.1 - 보안 개념: Defense in Depth
  7. [GenAI] GenAI on K8s: 9.2 - 보안 인프라 코드 분석: EKS + Secret 주입 흐름
  8. [GenAI] GenAI on K8s: 9.3 - 보안 배포 실습: 5단계 검증 + GPU 트러블슈팅
  9. [GenAI] GenAI on K8s: 10.1 - GPU 자원 개요와 K8s 할당 메커니즘
  10. [GenAI] GenAI on K8s: 10.2 - GPU Utilization 이해와 DCGM
  11. [GenAI] GenAI on K8s: 10.3 - GPU 파티셔닝: MIG
  12. [GenAI] GenAI on K8s: 10.4 - GPU 공유: MPS와 Time-slicing
  13. [GenAI] GenAI on K8s: 10.5 - GPU 스케일링·최적화와 NVIDIA NIM
  14. [GenAI] GenAI on K8s: 10.6 - Ch10 실습 코드 분석: time-slicing과 Llama 워크로드
  15. [GenAI] GenAI on K8s: 10.7 - Ch10 실습: time-slicing 배포·검증·트러블슈팅
  16. [GenAI] GenAI on K8s: 11.1 - GenAIOps 개요와 GenAI 파이프라인 5단계
  17. [GenAI] GenAI on K8s: 11.2 - Kubeflow 생태계: Notebooks, Katib, Pipelines, KServe
  18. [GenAI] GenAI on K8s: 11.3 - MLflow: Tracking, Model Registry, Models
  19. [GenAI] GenAI on K8s: 11.4 - Argo Workflows와 ML 파이프라인 오케스트레이션
  20. [GenAI] GenAI on K8s: 11.5 - Ray/KubeRay와 vLLM 추론 아키텍처
  21. [GenAI] GenAI on K8s: 11.6 - 도구 비교, Bias·Drift 운영, 평가 메트릭

책 · Kubernetes in Action 2nd Edition 2

Pod 볼륨 7편 2026-04-05 ~ 2026-04-05 Kubernetes
  1. [Kubernetes] Pod 볼륨 - 1. 볼륨 소개
  2. [Kubernetes] Pod 볼륨 - 2. emptyDir
  3. [Kubernetes] Pod 볼륨 - 3. image 볼륨과 hostPath
  4. [Kubernetes] Pod 볼륨 - 4. configMap, secret, downwardAPI, projected 볼륨
  5. [Kubernetes] Pod 볼륨 - 5. PersistentVolume, PersistentVolumeClaim, StorageClass
  6. [Kubernetes] Pod 볼륨 - 6. 정적 프로비저닝과 노드 로컬 PersistentVolume
  7. [Kubernetes] Pod 볼륨 - 7. PV 관리와 Ephemeral PersistentVolume
어플리케이션 설정 4편 2026-04-05 ~ 2026-04-05 Kubernetes
  1. [Kubernetes] 어플리케이션 설정 - 1. 컨테이너 커맨드, 인자, 환경 변수
  2. [Kubernetes] 어플리케이션 설정 - 2. ConfigMap
  3. [Kubernetes] 어플리케이션 설정 - 3. Secret
  4. [Kubernetes] 어플리케이션 설정 - 4. Downward API

초기 강의 노트 (2020) 11

불변성 2편 2020-11-23 ~ 2020-11-24 Programming
  1. [JavaScript] 불변성
  2. [JavaScript] 불변성-2
Transformer 5편 2020-08-13 ~ 2020-08-13 AI
  1. [NLP] Transformer_1.모델 구조
  2. [NLP] Transformer_2.Positional Encoding
  3. [NLP] Transformer_3.Multi-head Attention_1
  4. [NLP] Transformer_3.Multi-head Attention_2
  5. [NLP] Transformer_4. 네트워크 구조
Kaggle IMDB 2편 2020-08-06 ~ 2020-08-06 AI
  1. [NLP] Kaggle IMDB_1.논문 분석
  2. [NLP] Kaggle IMDB_2.구현
DMN 2편 2020-07-31 ~ 2020-08-03 AI
  1. [NLP] DMN_1.개념
  2. [NLP] DMN_2.구현
GAN 3편 2020-07-13 ~ 2020-07-14 AI
  1. [DL] GAN_1.개념
  2. [DL] GAN_2.구현_정규분포 1
  3. [DL] GAN_2.구현_정규분포 2
AutoEncoder 5편 2020-07-13 ~ 2020-07-13 AI
  1. [DL] AutoEncoder_1.개념
  2. [DL] AutoEncoder_2.구현_차원 축소 1
  3. [DL] AutoEncoder_2.구현_차원 축소 2
  4. [DL] AutoEncoder_2.구현_잡음 제거
  5. [DL] AutoEncoder_2.구현_이상치 탐지
CNN 2편 2020-07-03 ~ 2020-07-03 AI
  1. [DL] CNN_1.개념 (확장)
  2. [DL] CNN_2.구현
LSTM 4편 2020-07-01 ~ 2020-07-02 AI
  1. [DL] LSTM_1.모델 구조
  2. [DL] LSTM_2.단방향 모델 아키텍쳐
  3. [DL] LSTM_3.단방향 모델 구현
  4. [DL] LSTM_4.양방향 모델 아키텍쳐 및 구현
KMeans 2편 2020-06-27 ~ 2020-06-28 AI
  1. [ML] KMeans_1.개념
  2. [ML] KMeans_2.구현
KNN 2편 2020-06-25 ~ 2020-06-26 AI
  1. [ML] KNN_1.개념
  2. [ML] KNN_2.구현
MNIST 2편 2020-02-28 ~ 2020-02-28 AI
  1. [DL] MNIST_2.Deep Learning 구현
  2. [DL] MNIST_3.Deep Learning 정확도 향상