GPU 플랫폼을 운영하며 달라진 Kubernetes 관점
GPU AI 플랫폼 운영을 통해, Kubernetes를 워크로드 배포 도구를 넘어 자원·정책·관측의 연결점으로 보게 된 이유입니다.
읽기 →#kubernetes
Run:AI RCA 아키텍처: 세 서비스와 일곱 개의 증거 Agent
Go Backend, FastAPI Agent, React Frontend와 일곱 개의 읽기 전용 collector로 GPU 플랫폼 장애 조사를 구성한 설계를 정리합니다.
읽기 →Open Source Summit North America 2026: KubeRCA를 영어로 설명하며 다시 본 것
KubeRCA의 ReAct 조사 흐름과 read-only guardrail을 해외 기술 컨퍼런스 청중에게 설명하며 확인한 발표 설계와 개선점을 정리합니다.
읽기 →KubeRCA 아키텍처와 Human-in-the-Loop 설계
KubeRCA의 Frontend·Backend·Analysis Agent·PostgreSQL 경계와, RCA 검토·재분석·피드백을 제품 흐름에 넣은 방법을 정리합니다.
읽기 →KubeRCA를 만든 이유: 알림과 이해 사이의 공백을 줄이기
Kubernetes 알림 뒤에 반복되는 조사 준비와 인수인계를 줄이기 위해 KubeRCA를 시작한 문제 정의, OOMKilled 데모와 제품 기준입니다.
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