EDB, 클릭하우스 전문기업 알티니티 인수

EDB, 클릭하우스 전문기업 알티니티 인수

EDB(지사장 김희배)는 6일 대규모 데이터 실시간 분석 소프트웨어 기업 알티니티를 인수했다고 6일 밝혔다. 이번 인수로 포스트그레스의 트랜잭션 처리 기술과 클릭하우스의 실시간 분석 기술을 결합해 기업용 데이터베이스와 인공지능(AI) 에이전트 운영을 지원하는 통합 데이터 시스템 구축에 나선다.

솔트웨어, 케이넷 클라우드 AWS로 전환

솔트웨어, 케이넷 클라우드 AWS로 전환

AI·데이터 플랫폼·클라우드 기업 솔트웨어(대표 이정근)는 케이넷의 기존 클라우드 환경에서 운영하던 시스템을 2026년 7월 아마존웹서비스(AWS) 기반으로 전환하고, 아마존 쿠버네티스 서비스(EKS) 기반의 클라우드 네이티브 인프라 구축과 운영을 지원하고 있다고 12일 밝혔다.

수세 “다양한 혁신은 주권에서 시작”
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수세 “다양한 혁신은 주권에서 시작”

“AI가 기업 환경을 대대적으로 변화시키는 가운데 더 이상 폐쇄적이거나 독점적인 인프라 스택 위에선 주권을 실현할 수 없다. 이런 환경에서 기업은 회복 탄력성을 구축하는 게 매우 중요한데, 경직되거나 고정된 방식으로 이 회복 탄력성을 갖출 수 없다. 변화를 견디거나 적응하면서 앞으로 나갈 수 있도록 유연하고 많은 선택권을 가져야 한다.” -임란 칸 수세 고객성공책임자(CCO)

2주 걸리던 SRE 업무, AI 동료와 하니 이틀로 줄어
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2주 걸리던 SRE 업무, AI 동료와 하니 이틀로 줄어

최근 개발 현장에서 인공지능(AI)을 활용한 생산성 향상 논의가 활발하다. 하지만 인프라 안정성을 책임지는 ‘사이트 신뢰성 엔지니어링(이하 SRE)’ 영역에서의 AI 활용 논의는 상대적으로 부족하다는 것이 조훈 메가존소프트 엔지니어의 진단이다. 조 엔지니어는 지난달 24일 에서 개최한 ‘AI 시대를 준비하는 쿠버네티스’ 웨비나에서 ‘AI-Driven SRE’를 주제로 발표하며, 1인 SRE 환경에서 AI를 도입해 업무 생산성을 5배 높인 사례를 공유했다.

수세, AI 에이전트를 플랫폼으로 가져오다 ‘MCP로’
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수세, AI 에이전트를 플랫폼으로 가져오다 ‘MCP로’

에이전틱 AI가 다양한 분야에서 자동화 수준을 높여가고 있다. 운영체제(OS)와 IT 시스템 관리에서도 에이전틱 인프라 매니지먼트가 화두로 떠올랐다. 리눅스 진영에서 수세는 선도적으로 생성형 AI 기술을 시스템 플랫폼에 가져왔다. MCP 서버를 통해 리눅스와 쿠버네티스 환경의 맥락을 AI 모델과 에이전트에게 이해시키고, 다양한 AI 에이전트가 OS와 애플리케이션의 관리 업무와 보안 역량을 강화한다.

클라우드 네이티브 개발, 하이브리드로 대세 이동

클라우드 네이티브 개발, 하이브리드로 대세 이동

클라우드 배포는 소프트웨어 개발의 필수로 자리잡았다. 대다수 개발자는 어떤 방식으로든 클라우드 인프라에 의존하고 있다. 클라우드 배포의 보편화에도 불구하고 여전히 많은 개발자와 조직에서 클라우드 네이티브 기술과 아키텍처 패턴을 잘 활용하지 못하고 있다.

“VM에 AI까지 떠안는 쿠버네티스, 턴키 플랫폼 필요”

“VM에 AI까지 떠안는 쿠버네티스, 턴키 플랫폼 필요”

기업의 전반적인 기술 투자가 AI, 클라우드 네이티브 환경에 집중되면서 AI, 컨테이너 환경에 집중되면서 레거시 인프라 투자는 계속 줄어들 것으로 예상된다.

많은 기업에서 개발자가 쿠버네티스와 컨테이너 인프라를 직접 관리해야 하는 상황이 이어지고 있다. 쿠버네티스 환경에 기존 컨테이너와 가상머신(VM) 환경이 통합되고, 전통적인 워크로드 외에 생성형 AI란 GPU 집약적 워크로드가 추가되며 관리 복잡성은 기하급수적으로 증가하는 추세다. 이를 안정적으로 관리하는 방안으로 사전 검증과 호환성 테스트, 기술 지원 등을 포함한 벤더의 턴키 플랫폼이 주목받고 있다.

데이터독으로 쿠버네티스와 AI 운영하기

데이터독으로 쿠버네티스와 AI 운영하기

AI 모델 추론이나 데이터 파이프라인 등 AI 마이크로 서비스들이 쿠버네티스 상에서 동작하는 구조가 일반화되면서, 많은 운영자가 복잡한 운영 환경에 직면하고 있다. 풀스택 옵저버빌리티 플랫폼인 데이터독은 쿠버네티스부터 GPU, AI 기반 분석까지 단계별로 AI 인프라를 관리하고 장애에 대응하는 방안을 제시한다.

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