설계의 이유부터,
운영의 디테일까지.
EKS 운영, AI 플랫폼 구축, 성능 검증을 다루는 실전 엔지니어링 매뉴얼입니다. 각 장은 왜 그 선택을 하는지 먼저 설명하고, 측정 조건이 붙은 결과와 재현 가능한 운영 절차로 이어집니다.
318 문서7 장한국어 원문 · English 번역
왜 그런지부터 설명합니다
명령 모음이 아니라 각 선택의 배경과 트레이드오프를 함께 적습니다.
숫자에는 측정 조건이 붙습니다
벤치마크는 결과와 함께 측정 환경, 검증 수준을 밝힙니다. 계산 예시와 실측 결과를 구분합니다.
현장에서 나온 절차입니다
실제 운영과 고객 사례에서 만난 문제를 재현 가능한 확인 순서로 정리합니다.
필요한 깊이까지, 한 장씩.
기반 인프라에서 AI 시스템까지. 지금 다루는 문제에 맞는 장으로 들어가세요.
EKS Best Practices
네트워크, 보안, 확장, 비용. EKS 운영의 기본기를 쌓고 문제의 원인을 좁힙니다.
- 네트워킹
- 컨트롤 플레인
- 리소스·비용
- 운영 안정성
- 보안
Agentic AI Platform
모델 서빙부터 Gateway, 데이터, 관측까지. AI 플랫폼을 구성하는 요소와 선택 기준을 다룹니다.
- 설계·아키텍처
- 모델 서빙
- 운영·MLOps
- 레퍼런스 아키텍처
EKS Hybrid Nodes
하이브리드 인프라온프레미스 노드를 EKS에 연결하고 네트워크, 스토리지, GPU를 운영합니다.
23 문서AIDLC
개발 방법론요구사항에서 구현과 검증까지, AI와 협업하는 개발 과정을 정리합니다.
45 문서Benchmarks
측정측정 조건과 결과를 함께 읽고 성능, 비용, 아키텍처의 차이를 비교합니다.
10 문서Industry Solutions
산업별 적용산업별 요구사항을 실제 설계와 구현 시나리오로 연결합니다.
89 문서ROSA
OpenShift on AWSRed Hat OpenShift on AWS의 설치, 보안, 엔터프라이즈 운영을 다룹니다.
3 문서
이해하고, 적용하고, 검증합니다.
읽기 경로 안내- 1이해
구조와 선택 기준을 이해합니다.
구성 요소의 역할과 대안을 비교하고, 요구사항에 맞는 설계를 찾습니다.
AI 플랫폼 의사결정 가이드 - 2적용
구현을 따라가며 확인합니다.
모델 서빙 구성과 배포 예제를 살펴보고, 환경에 맞는 적용 조건을 확인합니다.
모델 서빙 가이드 - 3검증
동작을 관찰하고 원인을 찾습니다.
메트릭, 장애 진단 순서, 운영 체크리스트로 시스템의 상태를 읽습니다.
EKS 장애 진단 가이드
문서 옆에, 실행할 코드.
참고 아키텍처와 배포 구성을 저장소에서 확인하세요.