Summit의 Byron Dill은 많은 기업들이 퍼블릭 클라우드 인프라에 과도하게 의존하게 되었으며, 일부 워크로드는 프라이빗 환경에 더 적합할 수 있다고 주장한다. AWS 출시 이후 20년이 넘는 시간 동안 컴퓨트와 스토리지의 퍼블릭 클라우드 전환이 진행되어 왔으나, 이제는 각 워크로드가 어느 환경에 속하는지를 재검토할 시점이라는 관점이 제기되고 있다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 중 워크로드별로 적합한 인프라를 선택하는 판단이 기업 운영 전략의 중요한 논의 주제로 부상하고 있다.
AWS, Microsoft, Google, Anthropic이 최근 몇 달 사이 동시에 유사한 방향의 작업을 진행했다는 사실이 언급되며, 세션을 새로운 컴퓨팅 단위로 보는 시각에는 공감대가 형성되고 있음을 시사한다. 다만 본문에는 각 클라우드 벤더가 세션 격리를 어떻게 구현하는지에 대한 구체적인 기술 내용은 포함되어 있지 않다. 현재 본문 자체가 매우 짧아 세부 내용을 확인하려면 원문 전체를 직접 참고해야 한다.
Kubernetes 클러스터 내부에서 동작하는 에이전트를 구성하며, GitHub Actions와 Argo CD Image Updater를 활용해 이미지 빌드부터 배포까지 전체 CI/CD 파이프라인을 자동화하는 구조를 다룬다. Argo CD의 GitOps 방식으로 클러스터 상태를 Git 저장소와 동기화하여, 선언적 배포와 변경 이력 관리를 동시에 달성한다. 클러스터 외부로 데이터가 유출되지 않는 폐쇄형 아키텍처를 유지하면서도 자동화된 운영 체계를 갖추는 실전 구성 사례로, GitOps 기반 배포 파이프라인 설계에 참고할 만하다.
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Slack은 AI 서빙 인프라를 네 가지 단계에 걸쳐 발전시켜 왔다고 밝혔다. 초기에는 Amazon SageMaker를 자체 관리 방식으로 운영하다가, 이후 AWS Bedrock과 Google Cloud Vertex AI를 함께 활용하는 멀티 클라우드 아키텍처로 전환하는 과정을 거쳤다. 본 글은 그 진화 여정을 네 단계로 구분하여 소개한다.