AI 플랫폼 구축 이후 운영 표준이 남지 않습니다.
프로젝트마다 Kubernetes, 스토리지, 레지스트리, 배포 자동화, 모니터링 환경을 개별적으로 조합하면 구축 방식과 운영 기준이 달라집니다. 시간이 지날수록 장애 대응과 유지보수에 어려움이 생깁니다.
AI가 안정적으로 실행되는 온프레미스 Kubernetes 플랫폼
ORKESTRIX
AX 프로젝트가
멈추는 지점은 대부분
인프라 운영입니다.
AI 모델과 PoC는 빠르게 시작할 수 있지만, 실제 서비스에서는 Kubernetes·GPU·스토리지·네트워크·보안·배포·모니터링이 하나의 운영 체계로 연결되어야 합니다. ORKESTRIX는 온프레미스·폐쇄망에서도 AI 서비스가 안정적으로 실행·운영되도록 복잡한 인프라를 표준화합니다.
GPU 자원은 늘어나지만 활용 상태는 보이지 않습니다.
AI 서비스가 증가할수록 GPU 투자 비용은 커지지만 사용률, 병목 구간, 워크로드 상태를 함께 확인하기 어렵습니다. GPU, 네트워크, 스토리지 상태를 통합적으로 보지 못하면 학습·추론 비용과 장애 대응 시간이 함께 증가합니다.
보안·규제 환경에서는 퍼블릭 클라우드 사용이 제한됩니다.
제조, 제약, 금융, 공공처럼 데이터 반출, 외부 API 사용, 인터넷 연결이 제한되는 환경에서는 온프레미스와 폐쇄망 기준에 맞춘 AI 운영 플랫폼이 필요합니다.
전문 인력 의존도가 커집니다.
SRE와 플랫폼 엔지니어가 모든 레이어를 수동으로 진단하면 운영 피로가 쌓이고, 여러 부서 · 프로젝트로 확장하기 어렵습니다.
K8s 운영 환경을
AX 워크로드가
실행되는 기반으로
정리합니다.
필요한 것은 Kubernetes 설치 자체가 아닙니다. AI 서비스가 안정적으로 배포되고, 문제가 발생했을 때 빠르게 파악되며, 보안 기준을 지키면서 지속 운영될 수 있는 플랫폼 운영 체계입니다.
온프레미스 K8s 운영 기반
고객 보안 환경에 맞춰 Kubernetes, 스토리지, 네트워크, 이미지 레지스트리, 모니터링 구성을 통합 제공합니다.
KubernetesStorageMonitoringRegistry
AI 서비스 실행 환경
GPU 자원 관리, 모델 학습·추론, LLMOps, MLOps 도구를 AI 서비스 실행 흐름에 맞춰 연결합니다.
GPULLMOpsMLOps
보안 · 관측 · 배포 자동화
인증, 권한, 감사 로그, 배포, 롤백, 모니터링을 운영 프로세스 안에 포함해 관리합니다.
SSO/ RBACObservabilityAudit
초기 구축부터 Managed K8s 운영까지
하나의 구조로 확장됩니다.
온프레미스 · 폐쇄망 환경에 AI 워크로드가 실행될 Kubernetes 기반을 구축합니다.
여기에 QKS Edition을 더하면 단일 클러스터 구축을 넘어, 여러 클러스터를 발급 · 격리 · 관측 · 복구하는 Managed K8s 운영 체계로 확장됩니다.
Kubernetes 기반
AI Platform을 구축합니다.
온프레미스 · 폐쇄망 환경에서 AI 서비스 운영에 필요한 Kubernetes, GPU, 스토리지, 네트워크, 레지스트리, 모니터링, 보안 구성을 하나의 플랫폼으로 제공합니다.
Kubernetes 기반 AI 서비스 배포 및 운영 환경 제공GPU, 스토리지, 네트워크, 모니터링 연계RBAC, SSO, 내부 레지스트리, 폐쇄망 구성
여러 클러스터를
Managed K8s 방식으로 운영합니다.
QKS Edition은 ORKESTRIX Core 기반 위에 멀티 클러스터 발급, 테넌트 격리, 클러스터 메시, VM 관리, 업그레이드, 백업/복구, 통합 관측을 더한 확장 구성입니다.
멀티 클러스터 및 멀티 테넌트 통합 관리Cluster Mesh 기반 클러스터 간 서비스 연결VM Management 및 Backup/Recovery 지원
QKS Edition은 운영 범위를 넓히는 확장 구성입니다.
단일 구축형 플랫폼을 넘어 여러 Kubernetes 클러스터를 같은 기준으로 발급 · 관리하는 Managed K8s 운영 플랫폼으로 확장됩니다.
클러스터 발급과 초기 구성
새로운 프로젝트나 AI 서비스에 필요한 Kubernetes 클러스터를 표준 아키텍처에 따라 구성합니다.
멀티클러스터 통합 관리
여러 클러스터의 상태, 리소스, 워크로드, 정책을 하나의 운영 화면에서 확인하고 관리합니다.
테넌트 · 권한 격리
조직과 프로젝트 단위로 권한, 네트워크, 리소스 사용 범위를 분리합니다.
관측 · 복구 운영
로그, 메트릭, 이벤트, GPU 상태와 백업/복구 이력을 운영 프로세스로 관리합니다.
Kubernetes 운영 방식 비교
퍼블릭 클라우드는 편리하지만, 모든 AI 인프라를 클라우드에서 운영할 수는 없습니다.
ORKESTRIX QKS는 내부망에서도 클러스터 발급, 격리, 관측, 복구를 같은 기준으로 운영하는 데 초점을 둡니다.
항목
Public Cloud Managed K8s
Rancher/ OpenShift 계열
DIY 구축
ORKESTRIX QKS
운영 위치
퍼블릭 클라우드 중심
온프레미스 가능
온프레미스 가능
온프레미스 · 폐쇄망 중심
클러스터 발급
클라우드 콘솔 제공
제품 · 구성에 따라 지원
운영자 직접 구축
QKS 기반 발급 · 테넌트 · 클러스터 운영 표준화
폐쇄망 운영
제약 큼
별도 설계 필요
가능하나 유지 부담 큼
오프라인 패키지 · 내부 레지스트리 · 업데이트 흐름 구성
테넌트 격리
계정 · VPC · 클러스터 단위
Namespace/ Project 중심
직접 설계 필요
Hard Tenancy · 테넌트별 제어 영역 고려
AI 워크로드 관측
외부 서비스 연동 중심
별도 AI 스택 통합 필요
운영자 의존
GPU · 워크로드 관측 · SAMANDA 연계 확장
ORKESTRIX가
필요한 운영 환경
AI 인프라는 모델만으로 완성되지 않습니다. Kubernetes, GPU, 보안, 배포, 모니터링이 함께 운영되어야 실제 서비스와 AX 환경에서 안정적으로 작동합니다.
제조 · 제약 AX 실행 인프라
설비 · 품질 · 생산 데이터가 외부로 나가기 어려운 환경에서, 내부망 기반의 AI 분석 · 운영 자동화 환경을 구축합니다.
온프레미스 GPU 클러스터 구축폐쇄망 모델 서빙 및 데이터 연계로그 · 메트릭 기반 이상 감지와 운영 자동화
폐쇄망 · 망분리 AI 운영 플랫폼
망분리, 접근통제, 감사 로그가 필요한 조직에서 Kubernetes 기반 AI 서비스 운영 표준을 만듭니다.
Air-gapped 설치와 내부 레지스트리SSO, RBAC, 감사 로그 연계데이터 주권과 컴플라이언스 대응
AI 서비스 비용 · 운영 최적화
퍼블릭 클라우드 비용 부담이 커지는 AI 서비스 환경에서 온프레미스 K8s와 GPU 가시성으로 운영 구조를 개선합니다.
GPU 사용률 및 리소스 모니터링MLOps · LLMOps 파이프라인 통합배포 · 롤백 · 관측 자동화
실 운영 사례로 검증했습니다.
퍼블릭 클라우드 대비 연 10억 원 규모의 비용 절감과 운영 구조 개선
에이닷 서비스 운영 환경에서 ORKESTRIX 기반 온프레미스 K8s 인프라로 전환해, 비용 부담을 낮추고 GPU 가시성과 안정적인 운영 체계를 확보했습니다.
월 1억
기존 퍼블릭 클라우드 인프라 비용 부담
- 90%
연간 인프라 비용 절감 효과
- 연 10억
매년 절감되는 인프라 비용 규모
퍼블릭 클라우드 비용 부담
AI 서비스 운영에 필요한 인프라 비용이 월 1억 원 이상 지속 발생했습니다.
ORKESTRIX 기반 온프레미스 전환
AI 워크로드에 최적화된 Kubernetes 인프라를 내부 운영 환경으로 구축했습니다.
비용 절감 및 구조 개선
연간 인프라 비용 약 90%를 절감하고, 매년 약 10억 원 수준의 비용 개선 효과를 만들었습니다.
지속 운영과 신뢰 확보
GPU 가동률을 가시화하고, 안정적인 운영 지속과 신뢰 관계 유지로 이어졌습니다.
ORKESTRIX FOR AI PLATFORM
AI 서비스가 안정적으로 운영되는
온프레미스 AI Platform을 구축하세요.
ORKESTRIX는 온프레미스 · 폐쇄망 환경에서 Kubernetes, GPU, 보안, 모니터링, 배포 자동화를 통합해
AI 서비스가 안정적으로 실행되고 운영될 수 있는 인프라 기반을 제공합니다.