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우리는 Azure AI 서비스를 이렇게 구축했습니다 안녕하세요, Cloud엔지니어링 부서에서 일하고 있는 김정준입니다. 저는 팀에서 GPU 서비스 파트, 주로 R&D존과 Azure GPU 상품의 거버넌스 관련 업무를 담당하고 있습니다. 이 아티클을 통해 KT Azure 테넌트 내에서 랜딩존과 R&D존 AI 학습 인프라를 안정적으로 운영할 수 있도록, Azu

KT가 추진하는 AX(AI Transformation)는 단순한 디지털 도입이 아닙니다. ‘일하는 방식’의 본질을 바꾸는 전환 전략입니다. 메일 첨부와 로컬 저장 중심의 비효율적인 협업 환경에서 벗어나, OneDrive를 통한 문서중앙화, Copilot을 활용한 지능형 업무 보조, 그리고 AI Agent를 통한 반복 업무의 자동화까지 이어지는 일하는 방식의

안녕하세요. 데이터TX 부서에서 일하고 있는 김근호입니다.최근 몇 년간 AI, 클라우드, 빅데이터 기술은 상상 이상의 속도로 발전하며, 우리의 일상과 산업 전반에 많은 변화를 불러오고 있습니다. 매일같이 새로운 모델과 솔루션이 등장하고, 생성형 AI를 비롯한 다양한 기술들이 업무 방식과 서비스 패러다임을 근본적으로 바꿔놓고 있습니다. 특히, 대규모 언어모델

Azure Confidential Computing과 Managed HSM을 통한 클라우드 주권 확보 전략 클라우드 환경에서 데이터는 물리적 경계를 넘어 저장되고 처리되며, 이는데이터 주권(Digital Sovereignty)과보안 통제에 대한 새로운 도전 과제를 야기합니다. 특히 정부 기관과 규제가 엄격한 산업군에서는데이터의 위치, 접근 권한, 암호화 키

안녕하세요. KT 기술혁신부문 IT Dev본부의 박경덕입니다. LLM을 통한, ‘서비스 코드 분석 기능’ 구현 과정에서 마주했던 기술적 문제점과 해결에 대한 경험을 공유드립니다. 기획 : 왜 서비스 코드 분석인가? 클라우드 또는 온프레미스 환경을 Azure로 이전하는 과정에서, 코드/인프라 스택·마이그레이션 영향도를 사전에 분석할 수 있는 자동화 기능의 필

주, 1천3백명, 1천명, 4시간... 이 숫자가 의미하는 것은? 바로, 지난 7월 개최됐던 KT 기술혁신부문 상반기 성장공유회! <2025 All Hands Festival: KT Tech Innovation Slingshot>이 남긴 기록입니다. All Hands Festival은 2025년 상반기 성과와 성장, 그리고 그 속에서 겪은 어려움, 쓰린 경

Azure Soverign Cloud에서 GA되지 않은 서비스의 대안 아키텍처 설계 및 기술 검증 사례 KT 시큐어 퍼블릭 클라우드는 Azure Public Cloud에서 제공하는 Soverignity 상품을 이용해 클라우드 환경을 설계하였으나, Azure Public Cloud에서 제공되는 일부 서비스는 아직 Korea Region의 소버린 클라우드 환경

AI Model Engineering을 맡고 있는 저희 팀은 Azure상에 KT자체 개발 모델, 각종 파운데이션 모델을 실제 application에서 사용할수 있도록 제공하는 과정인 모델 서빙 작업을 수행하고 있습니다. 모델을 서빙할 수 있는 다양한 환경들 중 저희는 Azure Machine Learning을 통해 학습된 모델을 안정적으로 사용할 수 있도록

안녕하세요, DevOps엔지니어링 업무를 맡고 있는 함승우입니다. 저희 팀에서 사용하는 기술과, 서비스 개발팀이 원활하게 개발할 수 있도록 어떤 노력을 하고 있는지 소개드리려고 합니다! DevOps란? DevOps는 Development(개발)*와 Operations(운영)의 합성어로, 소프트웨어 개발팀과 IT 운영팀이 긴밀하게 협업하고, 프로세스를 자동화

들어가는 글 안녕하세요. KT에서 Data Engineer로 근무하고 있는 김기영 입니다. 자고 일어나면 새로운 AI 모델과 기술이 발표되고, 전세계적으로 AI를 활용한 서비스 개발에 기업의 모든 역량을 집중하고 있고 있습니다. KT도 MS와의 전략적 파트너십과 더불어 한국형 AI 개발에 박차를 가하여 전사의 모든 역량을 투입하고 있으며, AI 성능의 중요