AI Research Cluster
연구 · 실험과 모델 개발 환경
Managed K8s
여러 Kubernetes 클러스터를 같은 기준으로 발급·격리하고, Control Plane 운영을 자동화하여 관측·업그레이드·백업·복구까지 통합 관리합니다.
OVERVIEW
클러스터가 늘어나도 운영 기준은 하나로 유지됩니다.
AI 플랫폼은 하나의 Kubernetes 클러스터에서 시작하지만 서비스가 성장하면 개발, 검증, 운영, 공장, 고객사와 리전별 환경으로 빠르게 확장됩니다. Managed K8s는 이 모든 환경을 동일한 운영 표준으로 관리합니다.
AI 서비스의 확장은 클러스터 수의 증가로 이어집니다. 각 환경을 개별 운영하지 않고 Enterprise Kubernetes 운영 체계 안에서 표준화합니다.
Development Cluster
서비스 개발과 통합 테스트
Stage Cluster
검증 · 승인 · 배포 준비 환경
Production Cluster
실제 AI 서비스 운영 환경
GPU Dedicated Cluster
고성능 학습 · 추론 전용 자원
Customer Cluster
고객사 · 부서별 독립 환경
Factory Edge Cluster
공장 · 생산거점별 AI 플랫폼
Regional Cluster
리전 · 기관별 분산 운영 환경
클러스터는 분리되어도 운영 정책 · 보안 · 관측 · 자동화는 하나의 기준으로 움직입니다.
CHALLENGES
AI 프로젝트가 늘수록, 클러스터 운영은 더 복잡해집니다.
각 프로젝트가 독립적인 Kubernetes 환경을 만들면 버전, GPU, 네트워크, 보안과 백업 기준이 달라지고 기업 전체 AI 플랫폼의 일관성이 무너집니다.
프로젝트마다 운영 방식이 달라집니다.
Kubernetes 버전, Container Runtime, CNI, GPU Driver, Storage와 Monitoring 구성이 서로 달라 운영 품질을 일정하게 유지하기 어렵습니다.
AI 프로젝트마다 동일한 구축 작업을 반복합니다.
Kubernetes 설치, GPU 설정, Storage, Registry와 Monitoring 구성을 매번 반복해 프로젝트 시작 시간이 길어집니다.
여러 클러스터를 각각 접속해 관리합니다.
운영자는 클러스터별 상태 확인, 업그레이드, 장애 대응, 백업과 복구를 개별 수행하며 플랫폼 관리에 더 많은 시간을 사용합니다.
운영 · 보안 정책을 통합하기 어렵습니다.
RBAC, Network Policy, Security Policy, GPU Resource Policy와 Backup Policy가 프로젝트마다 다르게 적용됩니다.
분산 GPU의 유휴 · 부족 상태가 보이지 않습니다.
어느 클러스터에 GPU가 부족하고 어느 곳에 유휴 자원이 있는지 한눈에 파악하기 어려워 투자 대비 활용률이 낮아집니다.
SOLUTION
기업 전체 Kubernetes 환경을 하나의 운영 표준으로 만듭니다.
01
표준 Cluster Template
Kubernetes, GPU, Networking, Storage, Registry와 Monitoring 구성을 표준 아키텍처로 정의합니다.
02
자동 생성과 Provisioning
새로운 AI 프로젝트에 필요한 Cluster를 반복 설치 없이 빠르게 생성하고 초기 구성을 자동 적용합니다.
03
중앙 통합 운영
클러스터 상태, 업그레이드, 백업, 복구와 자원 현황을 QKS에서 통합 관리합니다.
04
정책 · 보안 표준화
RBAC, Network Policy, 보안 정책, 감사 로그와 Backup Policy를 중앙 기준으로 일관되게 적용합니다.
05
GPU · Workload 통합 관측
여러 클러스터에 분산된 GPU 사용률, Workload와 서비스 상태를 하나의 관점에서 확인합니다.
06
Managed K8s 운영 위임
Control Plane 관리와 클러스터 설치, 업그레이드, 오토 스케일링을 수행하여 K8s 전문 인력의 운영 부담을 덜어드립니다.
ARCHITECTURE
분리된 클러스터를 하나의 운영 체계로 연결합니다.
QKS가 여러 Kubernetes 클러스터의 생성과 운영을 통합하고, 각 클러스터에는 동일한 AI Runtime · 데이터 · 관측 · 자동화 체계를 적용합니다.
Enterprise Multi-Cluster Reference Flow
새로운 AI 프로젝트가 시작되면 QKS가 표준 Cluster를 생성하고, ORKESTRIX · AkashiQ · SAMANDA가 동일한 구조로 연결됩니다.
CENTRAL CONTROL PLANE
QKS · Enterprise Kubernetes Platform
Cluster Provisioning, 상태 관측, 업그레이드, 백업 · 복구, 정책과 자원 현황을 중앙에서 통합 관리합니다.
Cluster TemplatePolicy & SecurityGPU VisibilityUpgradeBackup & RecoveryMulti-Tenant
DEV · STAGE · PROD
AI Project Cluster
ORKESTRIXAI Runtime
AkashiQDataset · Artifact
SAMANDAMonitoring · Incident
FACTORY · REGION
Edge & Site Cluster
ORKESTRIXGPU · Networking
AkashiQLocal Object Storage
SAMANDAAlert · Operations
DEPARTMENT · CUSTOMER
Dedicated Cluster
ORKESTRIXStandard Runtime
AkashiQIsolated Data
SAMANDAUnified Observability
QKS
여러 Cluster 생성 · 관측 · 운영 관리
ORKESTRIX
각 Cluster의 표준 AI Runtime
AkashiQ
Dataset · Model Artifact 통합 저장
SAMANDA
Cluster · GPU · 로그 · 이벤트 통합 관측
BUSINESS VALUE
확장 속도는 높이고, 운영 복잡성은 줄입니다.
01
Enterprise Kubernetes 표준화
모든 클러스터를 동일한 아키텍처와 운영 기준으로 관리해 조직 전체 플랫폼의 일관성을 확보합니다.
02
신규 프로젝트 구축 시간 단축
표준 Template과 자동 Provisioning으로 새로운 AI 프로젝트와 거점을 빠르게 시작합니다.
03
운영 복잡성 감소
여러 클러스터를 하나의 플랫폼에서 통합 관리해 반복 작업과 관리 부담을 줄입니다.
04
AI 플랫폼 확장성 확보
사업부, 고객사, 공장과 리전이 늘어나도 동일한 운영 체계를 유지하며 안정적으로 확장합니다.
05
GPU 활용 최적화
분산된 GPU 자원을 통합 관측해 유휴 자원을 줄이고 AI 인프라 활용도를 높입니다.
06
Agentic AI 기반 운영 지원
자연어 요청만으로 클러스터 상태를 확인·점검하고, 장애 발생 시 대응 방안까지 즉시 제시합니다.
APPLICATIONS
여러 조직과 거점의 AI 환경을 하나의 운영 기준으로 관리합니다.
독립된 클러스터는 유지하면서 정책 · 자원 · 운영 상태를 중앙에서 통합 관리합니다.
다공장 AI 플랫폼
공장별 AI 환경은 독립적으로 운영하고, 본사에서는 정책과 상태를 통합 관리합니다.
- 공장별 표준 AI 실행 환경
- 전체 공장 클러스터 통합 관리
- 생산 · AI 데이터셋 통합 저장
- 운영 상태 · 자원 중앙 관측