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• Atlantis 0.49.0: Terraform/OpenTofu 번들 제거의 파장 2026/10/30
• Kubernetes 1.35.10 패치 릴리스: 정기 패치를 운영 계약으로 바꾸는 법 2026/10/16
• NVIDIA Network Operator v26.1.0: Spectrum‑X GA와 SOS 운영 가이드 2026/10/12
• etcd v3.7.2 운영 리허설: 업그레이드·백업·복구·이미지 전략까지 2026/09/25
• Helm 4 업그레이드의 난관은 배포 증명 체인이다 2026/09/24
• NVIDIA R595 드라이버 업데이트를 쿠버네티스 릴리스로 다루기 2026/09/23
• Kubernetes Pod-Level Resource Managers: 사이드카와 공존하는 NUMA·전용 코어 설계 2026/09/22
• OppZGC: 유휴 코어를 쓰는 ZGC 스케줄링의 실전성 2026/09/20
• Kubernetes 1.37 DRA 업데이트: GPU 운영팀이 보는 GA급 변화 2026/09/07
• GPU 오토스케일링으로 LLM 서빙 비용을 ‘진짜로’ 줄이는 법: Kubernetes 최신 패턴(DRA·KEDA·vLLM·llm-d) 2026/08/02
• Kubernetes에서 LLM 서빙을 “GPU 오토스케일”로 굴리는 현실적인 방법: KEDA + (Queue Depth / KV Cache) + DCGM/NVML 2026/07/03
• GPU가 병목인 LLM 서빙, Kubernetes에서 “제대로” 오토스케일링하는 법 2026/06/17
• GPU 오토스케일링 2026: Kubernetes에서 LLM 서빙을 “GPU 기준”으로 제대로 스케일하는 법 (HPA/KEDA/DCGM/DRA/MIG 실전 조합) 2026/05/27
• GPU 오토스케일링, “정답”은 GPU%가 아니라 KV Cache·Queue·SLO다 2026/05/10
• Kubernetes에서 LLM 서빙을 “GPU 기준”으로 오토스케일링하기: KServe(vLLM) + KEDA + DCGM, 그리고 노드까지 따라오는 설계 2026/04/25