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이 글에서는 PAASUP DIP 환경을 기준으로, KFP v2 · MLflow · MinIO · KServe를 조합해 구성한 end-to-end MLOps 파이프라인을 바탕으로 데이터 수집부터 challenger·champion 승격, KServe 무중단 배포, 운영 고려사항까지 살펴봅니다.

AI와 데이터는 클라우드에 올려야만 작동하는 게 아니다. 기업이 가장 중요한 데이터를 클라우드에 올리지 못하는 이유는 분명하다 - 규제, 보안, 주권. PAASUP DIP(Data Intelligence Platform)는 퓨어 오픈소스 기반의 현대적 빅데이터·지능화 서비스를 온프레미스에서 그대로 제공한다.

쿠버네티스에서 파드의 CPU·메모리 설정값을 잘못 잡으면 두 가지 문제가 생깁니다. 너무 높으면 클러스터 자원의 상당 부분이 낭비되고, 너무 낮으면 실서비스에서 파드가 강제 종료됩니다. Goldilocks는 쿠버네티스가 내부적으로 계산해 둔 "적정 사용량 권고값"을 가져다가 누구나 볼 수 있는 대시보드로 보여주는 도구로, 특히 서버를 즉시 추가할 수 없는 온프레미스 환경에서 동일한 하드웨어로 더 많은 워크로드를 안정적으로 운영하는 데 실질적인 도움을 줍니다.

PostgreSQL → Iceberg CDC 3가지 경로를 9.6억 건 기준으로 벤치마크. 파이프라인 단순성과 실시간 처리 균형 면에서 Flink CDC가 가장 유력한 선택지. 초기적재는 Spark Batch와 결합한 하이브리드 전략으로 보완 가능.

TPC-DS SF-1000(1TB, 63억 행) 규모로 DIP 플랫폼의 Batch ELT 적재 성능(1,451K rows/sec)과 StarRocks 쿼리 응답 속도(GeoMean 2.2초)를 검증합니다. CN 노드 스케일링 효과와 Trino 대비 성능 우위, Iceberg 파티션 전략까지 정량 분석한 결과를 공유합니다.

데이터 플랫폼, 도입 전에 성능부터 증명할 수 있을까? DIP 플랫폼을 TPC-DS SF-100 표준 벤치마크로 검증했습니다. Batch ELT 적재 속도부터 분석 쿼리 응답시간, 동시성 한계까지—숫자로 확인한 결과를 공유합니다.

DIP 플랫폼의 배치 ELT, 실시간 CDC, 분석 쿼리 성능을 TPC-DS 표준 벤치마크로 정량 측정하는 테스트 계획서입니다. Spark, StarRocks, OLake, Kafka CDC 파이프라인을 비교 검증합니다.

RKE2 환경에서 기본 CNI 대신 Cilium을 적용하는 방법과 이점을 다룹니다. Cilium의 eBPF 기술을 활용하여 기존 iptables의 성능 한계를 극복하고, 강력한 보안 정책 및 네트워크 가시성을 확보하는 과정을 설명합니다. RKE2 설치 시 HelmChartConfig를 통한 Cilium 설정 및 커스터마이징 실무 가이드를 제공합니다.

Apache Flink를 활용하여 Kafka 메시지를 사전 가공함으로써 StarRocks 쿼리 부하를 90% 절감하고 대시보드 응답 속도를 70% 개선한 실시간 로그 분석 파이프라인 최적화 사례

PAASUP DIP는 인터넷이 차단된 에어갭(Air-Gapped) 환경에서도 NVIDIA DGX SPARK 단일 노드에 배치, 실시간, LLM RAG 등 고부하 워크로드를 집적한 고밀도 데이터 플랫폼을 실증합니다. RKE2/Rancher 기반 오케스트레이션과 SaaS 방식의 통합 엔진을 통해 20여 종의 기술 카탈로그를 폐쇄망 내에서 유연하게 운영 관리하는 혁신적인 모델을 제시합니다.