프라이빗 PaaS로 실현하는 클라우드 네이티브와 기술 주권
이 백서가 겨냥하는 첫 번째 지점은, 공공·금융 분야에서 너무 당연한 전제로 굳어져 버린 “클라우드 = 퍼블릭”이라는 인식입니다.
Redis 세션 관리의 한계 — 대규모 트래픽을 견디는 엔터프라이즈 대안
Spring 기반 애플리케이션을 설계할 때, 세션 클러스터링을 논의하는 순간 Redis는 거의 자동으로 선택지에 올라옵니다.
쿠버네티스 로그 분석, AI로 10초 만에 끝내는 법
클라우드 네이티브 환경, 특히 쿠버네티스(Kubernetes)를 도입한 기업들의 가장 큰 고충은 무엇일까요?
AI와 MSA 시너지 — 인프라를 넘어 지능형 애플리케이션으로 가는 길
현대 IT 환경은 마이크로서비스 아키텍처(MSA), 클라우드 네이티브, 그리고 인공지능(AI)이라는 거대한 세 가지 기술의 물결 위에서 빠르게 재편되고 있습니다.
AI Native Observability 완전 가이드 — Zero-Instrument부터 AI 분석까지
과거의 모니터링이 "시스템이 죽었는가, 살았는가?"를 확인하는 수동적인 행위였다면, Observability(관측 가능성)는 "시스템이 왜 느려졌으며, 어떤 맥락에서 문제가 발생했는가?"를 능동적으로 파악하는 능력입니다.
모니터링을 넘어 AI가 해석하는 관측성 — MSAP Observability
오늘은 현대 IT 인프라 운영의 패러다임을 근본적으로 바꿀 중요한 백서 하나를 소개해 드리고자 합니다.
AI 시대 시스템 연결의 핵심 — MCP 실전 데모 영상
많은 기업이 AI 도입을 원하지만, 레거시 시스템과의 연결이라는 난관에 봉착해 있습니다.
클라우드 네이티브의 미래 — AI가 바꾸는 쿠버네티스 운영
기업들은 이제 더 이상 인프라 자체가 아닌, 애플리케이션이 만들어내는 비즈니스 가치에 집중하고 있습니다.
MCP(Model Context Protocol) — 레거시를 버리지 않고 AI 도입하는 해법
최근 K-클라우드 네이티브 서밋 2025에서 투라인클라우드가 발표한 "AI 시대, 시스템을 연결하라" 세션은 기업들의 현실적인 고민을 관통하며 큰 주목을 받았습니다.
레거시와 AI를 연결하는 가장 현실적인 로드맵 — MCP 실무
이 발표 자료는 AI 도입의 성공을 위한 필수 가이드입니다.
