캐스트 AI(Cast AI)
클라우드·AI 인프라 자동화 플랫폼
클라우드·AI 인프라 자동화 플랫폼
Cast AI는 쿠버네티스 워크로드와 클라우드·AI 인프라의 성능, 안정성 및 비용 효율성을 지속적으로 개선하는 자동화 플랫폼입니다.
실제 워크로드의 리소스 사용량과 운영 데이터를 분석하여 최적화가 필요한 영역을 식별하고, 운영 정책에 따라 필요한 조치를 자동으로 실행합니다. 쿠버네티스 최적화를 비롯해 AI 코딩 에이전트 운영, 멀티클라우드 GPU 확장, 데이터베이스 및 스토리지 최적화까지 지원하여 복잡한 인프라 환경의 운영 효율성을 높입니다.
워크로드의 실제 리소스 사용량에 따라 CPU·메모리 할당과 노드 구성을 자동으로 조정합니다. 애플리케이션의 성능과 안정성을 고려하면서 클라우드 비용을 최적화합니다.
Kimchi를 통해 AI 코딩 에이전트와 다양한 AI 모델을 효율적으로 활용하고, 조직 차원의 보안 정책과 사용량 및 비용 관리를 지원하여 개발 생산성을 높입니다.
OMNI Compute와 GPU Sharing을 통해 여러 클라우드와 리전의 GPU 리소스를 활용하고, 자동 프로비저닝과 GPU 공유로 AI 워크로드의 확장성과 자원 활용도를 높입니다.
Database Optimizer와 Storage Autoscaler를 통해 데이터베이스의 쿼리 성능과 스토리지 리소스를 최적화합니다. 데이터 인프라의 성능과 안정성을 개선하고 운영 부담을 줄입니다.
클라우드 네이티브 애플리케이션과 AI 워크로드의 확산으로 인프라 운영 환경이 복잡해지면서 성능과 안정성을 유지하고 비용을 효율적으로 관리하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다.
Cast AI는 리소스 사용량과 운영 상태를 분석하는 데 그치지 않고, 실제 인프라에 필요한 최적화 작업을 자동으로 수행합니다. 기존 운영 환경과 정책을 유지하면서 자동화를 도입할 수 있으며, 적용 결과를 검증하여 지속적인 인프라 최적화를 지원합니다.
워크로드와 인프라 운영 데이터를 지속적으로 분석하고, 최적화가 필요한 작업을 자동으로 수행합니다. 리소스 조정과 노드 관리 등 반복적인 운영 업무를 줄여 인프라 관리 효율성을 높입니다.
실제 워크로드 수요에 맞춰 리소스를 효율적으로 배분하고 과잉 프로비저닝을 줄입니다. 애플리케이션의 성능과 안정성을 고려한 자동화로 비용 효율성과 운영 품질을 함께 개선합니다.
읽기 전용 모드에서 최적화 기회를 먼저 확인하고, 운영 정책에 따라 자동화를 적용할 수 있습니다. 적용 후에는 비용과 애플리케이션 성능 지표를 함께 분석하여 최적화 효과를 검증합니다.
AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드와 다양한 쿠버네티스 환경을 지원합니다. 기존 오토스케일러와 Karpenter, 운영 정책 및 도구를 활용하면서 필요한 자동화 기능을 확장할 수 있습니다.
워크로드의 성능과 안정성을 유지하면서 리소스 운영을 자동화하고 클라우드 비용을 최적화하세요.
Cast AI는 실제 쿠버네티스 워크로드의 리소스 사용량과 운영 상태를 지속적으로 분석하여 워크로드와 노드 구성을 자동으로 최적화합니다.
CPU·메모리 리소스 조정부터 노드 오토스케일링, 클러스터 재배치 및 스팟 인스턴스 운영까지 자동화하여 과잉 프로비저닝과 반복적인 운영 작업을 줄입니다. 또한 지원되는 워크로드의 라이브 마이그레이션을 통해 안정적인 서비스 운영과 효율적인 리소스 관리를 지원합니다.
실제 CPU·메모리 사용량과 워크로드 패턴을 분석하여 파드별 리소스 요청량을 지속적으로 조정합니다. 지원되는 환경에서는 실행 중인 파드의 리소스를 재시작 없이 변경하여 과잉 프로비저닝과 리소스 낭비를 줄입니다.
워크로드 수요와 운영 정책에 따라 적합한 인스턴스를 자동으로 선택하고 노드를 확장하거나 축소합니다. 온디맨드 및 스팟 인스턴스를 효율적으로 활용하여 필요한 컴퓨팅 용량을 확보하고 클라우드 비용을 최적화합니다.
비효율적인 노드를 교체하고 워크로드를 적합한 노드로 재배치합니다. 리소스 통합과 스팟 인스턴스 운영을 통해 클러스터 활용도를 높이고 비용 효율성과 서비스 안정성을 함께 고려합니다.
지원되는 상태 저장 워크로드와 장시간 실행되는 애플리케이션을 서비스 중단을 최소화하면서 다른 노드로 이전합니다. 노드 유지보수와 리소스 재배치 과정에서 운영 안정성과 유연성을 높입니다.
클러스터의 비용과 애플리케이션 성능을 한눈에 파악하고, 최적화 기회를 확인하세요.
Cast Radar는 쿠버네티스 클러스터의 리소스 사용량과 비용, 애플리케이션 성능 및 안정성 지표를 통합적으로 분석하는 읽기 전용 모니터링 솔루션입니다.
클러스터, 네임스페이스, 워크로드별 비용을 추적하고 응답 지연 시간과 오류율 등 운영 지표를 함께 분석합니다. 또한 과잉 프로비저닝과 비정상적인 비용 증가를 식별하고 잠재적인 절감 효과를 시뮬레이션하여 데이터 기반의 인프라 최적화를 지원합니다.
클러스터, 네임스페이스 및 워크로드별 비용을 분석하고 팀·서비스·환경별 지출을 구분합니다. 기간별 비용 변화와 월간 예상 비용을 확인하여 인프라 비용을 체계적으로 관리합니다.
워크로드별 처리량, 오류율, 응답 지연 시간과 OOM Kill 등 주요 지표를 비용 데이터와 함께 분석합니다. 리소스 사용 현황과 애플리케이션 성능을 통합적으로 파악합니다.
CPU·메모리·GPU의 프로비저닝 용량, 요청량 및 실제 사용량을 비교하여 과잉 할당과 유휴 리소스를 식별합니다. 노드 통합, 스팟 인스턴스 및 워크로드 오토스케일링에 따른 잠재적 절감 효과를 시뮬레이션합니다.
CastPilot을 통해 클러스터 비용과 운영 상태를 자연어로 질의하고 분석할 수 있습니다. 지원 플랜에서는 MCP Server를 통해 기존 AI 에이전트와 비용·성능 데이터를 연계하여 운영 분석에 활용합니다.
AI 코딩 에이전트의 개발 생산성은 높이고, 보안과 비용은 효율적으로 관리하세요.
Kimchi는 AI 코딩 에이전트를 활용한 소프트웨어 개발 자동화와 기업 차원의 AI 에이전트 운영을 지원하는 엔터프라이즈 AI 코딩 플랫폼입니다.
개발 작업의 특성과 복잡도에 따라 적합한 AI 모델을 자동으로 선택하여 계획 수립부터 코드 생성, 테스트 및 검토까지 지원합니다. 또한 조직 전체에 일관된 보안 및 운영 정책을 적용하고, AI 사용량과 비용을 체계적으로 관리하여 개발 생산성과 운영 효율성을 높입니다.
AI 코딩 에이전트가 개발 작업의 계획 수립부터 코드 생성과 검토까지 지원합니다. Ferment를 통해 복잡한 작업을 세부 단계로 나누고 자율적으로 실행하여 반복적인 개발 작업을 줄입니다.
개발 작업의 유형과 복잡도에 따라 적합한 AI 모델을 자동으로 선택합니다. 오픈소스 및 상용 모델을 하나의 환경에서 활용하고, 작업별 모델 라우팅을 통해 개발 품질과 토큰 비용을 최적화합니다.
AI 코딩 에이전트의 요청에 조직의 보안, 모델 사용 및 운영 정책을 일관되게 적용합니다. 역할 기반 접근 제어(RBAC), SSO와 사용자·팀별 권한 관리를 통해 기업의 AI 개발 환경을 체계적으로 운영합니다.
사용자, 팀, 모델 및 API 키별 AI 사용량과 비용을 추적합니다. 예산 한도와 사용 정책을 설정하고 초과 사용을 제한하여 AI 운영 비용의 가시성과 예측 가능성을 높입니다.
서버리스 방식과 기업의 VPC 및 온프레미스 환경에 구축하는 셀프 호스팅 방식을 지원합니다. 보안 및 규정 준수 요구사항에 맞춰 AI 모델의 실행 환경과 데이터 처리 범위를 관리할 수 있습니다.
VS Code, Cursor 등 기존 개발 도구와 연계하여 AI 코딩 에이전트를 활용합니다. Kimchi Studio로 여러 에이전트의 작업을 관리하고, Teleport를 통해 로컬과 원격 환경 간 개발 작업을 이어갈 수 있습니다.
클라우드와 리전의 제약을 줄이고, 필요한 GPU 리소스를 유연하게 확보하고 활용하세요.
Cast AI의 OMNI Compute는 기존 쿠버네티스 클러스터를 여러 클라우드와 리전, 온프레미스 환경으로 확장하여 GPU 리소스를 통합적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.
별도의 클러스터나 컨트롤 플레인을 추가로 구성하지 않고도 외부 GPU 리소스를 연결하고, 가용성과 비용을 고려하여 적합한 컴퓨팅 자원을 자동으로 프로비저닝합니다. 또한 GPU Sharing을 통해 하나의 GPU를 여러 워크로드가 공유하도록 구성하여 GPU 활용도를 높이고 AI 인프라 운영 비용을 최적화합니다.
AWS, Google Cloud, Oracle Cloud 등 여러 클라우드와 리전의 GPU 리소스를 기존 쿠버네티스 클러스터에 연결합니다. 특정 리전의 GPU 자원이 부족하더라도 다른 환경의 가용 리소스를 활용하여 AI 워크로드의 확장성을 확보합니다.
GPU 가용성과 인스턴스 비용, 워크로드 요구사항을 고려하여 적합한 컴퓨팅 리소스를 자동으로 선택합니다. 필요한 GPU 용량을 탄력적으로 확장하고 비용 효율성을 높입니다.
타임 슬라이싱(Time-slicing), 멀티 인스턴스 GPU(MIG), 멀티 프로세스 서비스(MPS) 등 지원되는 방식을 활용하여 하나의 GPU를 여러 워크로드가 공유하도록 구성하고 리소스 활용도를 높입니다.
GPU 리소스의 활용 상태와 클라우드·리전별 비용을 파악합니다. 리소스 사용 현황과 비용 데이터를 기반으로 GPU 인프라의 운영 효율성과 최적화 기회를 확인할 수 있습니다.
데이터베이스 성능을 개선하고, 스토리지 리소스를 실제 사용량에 맞춰 효율적으로 관리하세요.
Cast AI는 데이터베이스의 쿼리 실행 패턴과 스토리지 사용량을 분석하여 데이터 인프라의 성능과 운영 효율성을 지속적으로 개선합니다.
Database Optimizer를 통해 쿼리 성능 분석과 최적화 권고, 지능형 캐싱 및 연결 관리를 지원합니다. 또한 Storage Autoscaler로 스토리지 용량과 I/O 성능을 워크로드 수요에 맞게 자동 조정하여 애플리케이션의 응답 지연과 운영 부담을 줄이고 안정적인 데이터 인프라 운영을 지원합니다.
실제 쿼리 실행 패턴을 분석하여 비효율적인 쿼리와 누락된 인덱스를 식별합니다. 실행 계획을 비교하고 인덱스 생성 및 쿼리 개선 방안을 제안하여 데이터베이스 응답 속도와 처리 효율을 높입니다.
반복적인 조회 쿼리를 자동으로 식별하고 메모리에 캐싱하여 데이터베이스 부하와 응답 지연을 줄입니다. 연결 풀링(Connection Pooling)을 통해 데이터베이스 연결을 효율적으로 재사용하고 트래픽 증가에 따른 연결 부하를 관리합니다.
쿠버네티스 영구 볼륨(Persistent Volume)의 사용량을 지속적으로 모니터링하고, 설정된 임계값과 운영 정책에 따라 스토리지 용량을 자동으로 확장합니다. 용량 부족으로 인한 장애 위험을 줄이고 반복적인 스토리지 관리 작업을 최소화합니다.
실제 IOPS와 처리량(Throughput)을 분석하여 지원되는 디스크의 성능 구성을 워크로드 수요에 맞게 자동 조정합니다. 필요한 처리 성능을 확보하면서 과도하게 할당된 리소스를 줄여 스토리지 운영 효율과 비용 효율성을 높입니다.
클라우드 비용 40~70% 절감 및 엔지니어 생산성을 향상했습니다.
자동화를 통해 Kubernetes 운영 오버헤드와 비용을 절감했습니다.
성능 저하 위험 없이 K8s 워크로드를 자동으로 최적화했습니다.