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title: "KT클라우드, 공공 클라우드에 자체 플랫폼 적용…멀티 리전·AI 인프라까지 묶음"
published: 2026-06-29T05:05:04.128Z
canonical: https://jeff.news/article/4382
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# KT클라우드, 공공 클라우드에 자체 플랫폼 적용…멀티 리전·AI 인프라까지 묶음

KT클라우드가 자체 개발한 차세대 클라우드 플랫폼을 공공 클라우드에 적용했음. 가상머신과 컨테이너를 단일 환경에서 운영하고, 서울-경북 멀티 리전과 용산-목동 멀티 가용영역으로 재해복구와 고가용성을 강화하는 구성이 핵심임. 생성형 AI 학습·추론, RAG, 한국어 AI 가드레일, 국산 NPU 인프라까지 공공 시장에 맞춰 붙이고 있음.

## KT클라우드가 공공 클라우드에 자체 플랫폼을 깔았음

- KT클라우드가 자체 개발한 차세대 클라우드 플랫폼을 공공 클라우드에 적용했음
  - 이름은 KT 클라우드 플랫폼이고, 공공기관 대상 서비스를 본격적으로 제공할 계획임
  - 핵심은 가상서버(VM), 컨테이너, 생성형 AI 인프라를 하나의 환경에서 운영하는 것임

- 이 플랫폼은 쿠버네티스 기반 오픈스택 아키텍처를 사용함
  - 자원 배포, 확장, 운영 관리를 더 유연하게 하려는 설계임
  - 공공기관은 단일 사용자 환경(UI)에서 서버, 네트워크, 스토리지, 보안 정책 같은 주요 자원을 관리할 수 있음
  - 오픈소스 기반 개방형 구조라 특정 벤더에 묶이는 부담을 줄이는 것도 포인트임

> [!IMPORTANT]
> 공공 클라우드에서 “자체 플랫폼”은 꽤 큰 의미가 있음. 보안 인증, 운영 연속성, 벤더 종속성, AI 인프라까지 한꺼번에 맞춰야 해서 단순 호스팅보다 훨씬 복잡한 게임임.

## 멀티 리전·멀티 AZ로 장애 대응을 전면에 둠

- KT클라우드는 공공기관이 서울과 경북을 잇는 원거리 멀티 리전을 순차적으로 이용할 수 있게 할 계획임
  - 두 지역 간 거리는 약 200km임
  - 특정 데이터센터나 시스템에 문제가 생겨도 다른 리전에서 서비스를 이어갈 수 있는 구조를 노림

- 근거리 멀티 가용영역(AZ)도 제공함
  - 용산과 목동을 잇는 구성이고, 거리는 약 30km임
  - 원거리 재해복구와 근거리 고가용성을 나눠 가져가는 형태라 공공기관의 업무 연속성 요구에 맞춘 그림임

- 내달 7일에는 관련 웨비나도 열 예정임
  - 주제는 “AI 시대, 멈추지 않는 서비스의 기준-중단 없는 운영을 위한 클라우드”임
  - 멀티 리전·멀티 AZ 기반 인프라 전략과 차세대 플랫폼 운영 방향을 소개한다고 함

## 생성형 AI 인프라도 같은 플랫폼 안에 넣음

- 공공기관은 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득한 단일 플랫폼에서 AI 학습부터 추론까지 이용할 수 있음
  - 이용량 변화에 따라 필요한 자원을 확장할 수 있는 구조임
  - 공공기관 입장에서는 생성형 AI를 도입할 때 보안 인증 환경에서 돌릴 수 있다는 점이 중요함

- KT클라우드는 카카오와 AI 안전성 협력도 진행 중임
  - KT클라우드 AI 인프라 플랫폼과 카카오의 AI 안전성 기술을 결합해 공공과 민간 분야의 생성형 AI 개발·운영 기반을 제공하려는 계획임
  - 첫 단계는 RAG Suite 2.0에 카카오의 AI 가드레일 모델인 카나나 세이프가드를 연동하는 방식임

- 카나나 세이프가드는 한국어와 한국의 문화적·법적 맥락을 반영한 안전장치임
  - 유해 콘텐츠, 부적절한 응답, 프롬프트 공격을 탐지·차단하는 역할을 함
  - 해외 모델의 일반적인 안전 필터만으로는 한국 공공 서비스 맥락을 충분히 커버하기 어렵다는 문제를 겨냥한 것으로 볼 수 있음

> [!NOTE]
> 공공 생성형 AI는 “답변 잘함”만으로는 부족함. 한국어 맥락, 법적 민감도, 프롬프트 공격 대응, 보안 인증 환경이 같이 맞아야 실제 서비스로 올라갈 수 있음.

## 국산 NPU와 AI 플랫폼 전략도 같이 간다

- KT클라우드는 공공기관 전용 클라우드에 리벨리온의 데이터센터용 NPU인 아톰 플러스를 적용한 NPU 서버 상품을 출시했음
  - 공공 전용 데이터센터에서 가상머신 방식 NPU 인프라를 상용화한 사례임
  - 국내 서비스형 NPU(NPUaaS) 중 처음으로 CSAP을 획득했다고 밝힘

- 기존 AI 인프라도 통합하는 흐름임
  - 4월에는 학습 전용 인프라 AI Train과 추론 전용 인프라 AI SERV를 통합한 AI 넥서스를 출시함
  - 즉 학습, 추론, RAG, 가드레일, NPU까지 공공 AI 인프라 풀스택을 맞추려는 방향임

- KT클라우드는 이 공공 클라우드 구축을 민간 시장 확장 기반으로 보겠다고 밝힘
  - 공공 부문에서 안정성, 보안성, 확장성을 검증한 뒤 기업 고객의 클라우드 전환과 AI 인프라 수요까지 가져가겠다는 전략임

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## 기술 맥락

- KT클라우드가 여기서 택한 핵심 선택은 가상서버와 컨테이너를 분리하지 않고 단일 플랫폼에서 운영하는 거예요. 공공기관은 레거시 업무 시스템과 새 AI 서비스를 같이 굴려야 하니까, 한쪽만 잘하는 플랫폼으로는 전환이 어렵거든요.

- Kubernetes 기반 OpenStack 구조를 쓴 이유도 이 맥락에서 보면 이해돼요. OpenStack은 인프라 자원을 클라우드처럼 제공하는 데 강하고, Kubernetes는 컨테이너 운영에 강해서 둘을 조합하면 VM 중심 업무와 컨테이너 기반 서비스를 같이 관리하기 좋아요.

- 서울-경북 약 200km 멀티 리전과 용산-목동 약 30km 멀티 AZ는 장애 범위를 다르게 보는 설계예요. 가까운 AZ는 빠른 장애 전환에 유리하고, 먼 리전은 지역 단위 재해에 대비하기 좋아서 공공기관의 서비스 연속성 요구에 맞아요.

- AI 쪽에서는 CSAP 인증 환경, RAG Suite 2.0, 카나나 세이프가드, NPU 서버를 같이 묶은 게 중요해요. 공공기관은 생성형 AI를 쓰고 싶어도 데이터 보안, 한국어 안전성, 인프라 인증, 비용 효율을 동시에 봐야 해서 단일 기능보다 운영 가능한 패키지가 더 먹히거든요.

## 핵심 포인트

- KT클라우드 플랫폼은 가상서버와 컨테이너를 단일 환경에서 운영하도록 설계됨
- 쿠버네티스 기반 오픈스택 아키텍처로 자원 배포, 확장, 운영 관리 유연성을 높임
- 서울-경북 약 200km 멀티 리전과 용산-목동 약 30km 멀티 가용영역을 순차 제공함
- CSAP 인증 환경에서 AI 학습부터 추론까지 제공하고, RAG Suite 2.0에 카카오 카나나 세이프가드를 연동할 계획임
- 리벨리온 아톰 플러스 기반 NPU 서버 상품도 공공 전용 클라우드에 적용함

## 인사이트

한국 공공 클라우드는 단순히 서버를 빌려주는 시장이 아니라, 보안 인증·재해복구·국산 AI 인프라·한국어 안전성까지 한꺼번에 맞춰야 하는 시장임. KT클라우드가 자체 플랫폼을 전면에 세운 건 공공 레퍼런스를 기반으로 민간까지 확장하려는 포석으로 보임.