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Kolla Ansible로 OpenStack Trove 설치하기
Kolla Ansible 환경에서 Trove를 배포하기 위해 관리용 VLAN 311과 전용 네트워크·서브넷을 설정하고, 해당 정보를 trove.conf에 반영한 뒤 재배포하여 DB 인스턴스가 정상적으로 동작하도록 하는 과정이다.
2026-05-07
→OpenStack 전용 최신 대시보드 Afterglow: AI/ML 워크로드와 k3s 프로비저닝을 위한 혁신적인 UI와 레이어 공유 솔루션
Afterglow는 OpenStack 전용 최신 대시보드로, SvelteKit과 FastAPI 기반의 현대적 UI와 실시간 자동 새로고침을 제공하며, Nova·Glance·Cinder·Neutron·Manila·Octavia·Keystone 등 전체 서비스를 단일 화면에서 관리한다. k3s 클러스터를 VM 위에 원클릭으로 프로비저닝하고 OpenStack 클라우드 플러그인을 완전 지원하며, OverlayFS와 CephFS를 이용한 레이어 기반 패키지 공유 시스템으로 AI/ML 패키지 설치와 스토리지를 효율화한다. 또한 Redis 캐시·MariaDB 메타데이터·Prometheus·Grafana·DCGM Exporter 등 관측성을 강화하고, Manila RBAC에 맞춘 서비스 프로젝트 격리와 3‑lock seal을 통한 레이어 불변성을 보장한다.
2026-04-29
→OpenStack Manila를 이용한 CephFS 기반 공유 파일 시스템 배포 가이드
OpenStack에서 공유 파일 스토리지를 제공하는 Manila를 CephFS Native 백엔드로 Kolla Ansible 환경에 배포하는 전체 과정과 핵심 설정을 안내한다. Ceph에 메타데이터와 데이터 풀을 만들고 CephFS 파일시스템을 생성한 뒤, 적절한 키링을 생성해 두 경로에 복사한다. Manila 이미지와 Flavor를 준비하고,
2026-02-23
→OpenStack Octavia로 Kolla Ansible을 이용한 로드밸런서 설정 가이드
OpenStack에서 LBaaS를 제공하는 Octavia를 Kolla Ansible 환경에 설정하는 방법을 안내하며, VLAN 310을 이용한 관리 네트워크(o‑hm0.310) 구성, netplan을 통한 VLAN 인터페이스 설정, globals.yml의 주요 Octavia 옵션(활성화, 자동 구성, 인증서, Amphora 플래버, 보안 그룹, 포트, provider 네트워크 및 서브넷 등) 및 배포 절차와 확인 체크리스트를 설명한다.
2026-02-20
→HAProxy를 활용한 Ceph 클러스터의 통합 리버스 프록시 설정 및 Grafana 연동 가이드
HAProxy를 이용해 Ceph 클러스터의 Dashboard, Grafana, RADOS Gateway 등 여러 웹 서비스를 도메인 기반 SNI 라우팅과 SSL 종료로 단일 진입점(443)에서 제공하고, 각 서비스별 backend를 라운드로빈 로드밸런싱으로 구성한다. 또한 Ceph Dashboard와 Grafana 연동을 위해 Grafana의 iframe 허용 및 익명 인증 설정, API URL 및 프론트엔드 URL 지정, 필요 시 SSL 검증 비활성화 등을 수행한다. 설정 파일 검증·HAProxy 재시작·서비스 접근 테스트·트러블슈팅 절차도 포함한다.
2026-02-12
→OpenStack 네트워크 최적화: unattended-upgrades 문제 해결과 netplan으로의 전환
unattended‑upgrades가 네트워크 관련 패키지를 업데이트하면 netplan이 자동으로 apply되어 rc‑local에서 만든 bridge, veth, 라우팅 설정이 초기화되는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 rc‑local 대신 netplan YAML에서 물리 NIC와 bridge, virtual‑ethernets(veth 페어)를 직접 정의하고, 필요한 경우 OVS 연결은 rc‑local에 남겨두는 구조로 전환한다. netplan 0.107 이상에서 virtual‑ethernets를 지원하므로 veth 양쪽을 모두 정의하고 peer를 지정해야 하며, 적용 전
2026-02-12
→OpenStack Cinder에서 멈춤 볼륨 안전하게 제거하기: 단계별 가이드
OpenStack Cinder에서 생성 중·삭제 중에 멈춘 볼륨을 Ceph와 데이터베이스를 직접 확인·삭제하고, 상태를 error 또는 deleted 로 변경해 안전하게 제거하는 단계별 절차를 제공한다.
2026-01-29
→OpenStack의 저장소 부족 문제를 Ceph RBD로 해결하는 완벽 가이드
OpenStack 컨트롤러 노드의 디스크 용량 부족을 Ceph RBD로 해결하기 위해, Ceph 클라이언트 설치·전용 사용자 권한 설정·Data Pool 및 500 GB RBD 이미지 생성·이미지 매핑·XFS 포맷·fstab 등록·rsync를 이용한 기존 OpenSearch 데이터 이전·Kolla Ansible 설정 수정·서비스 재배포 과정을 단계별로 안내하고, exclusive‑lock 사용 시 발생하는 Permission Denied 문제 해결을 위해 mon 권한에 blocklist 명령을 추가하고, 재부팅 시 자동 매핑·마운트를 위한 rbdmap 서비스 설정까지 포함한다.
2026-01-22
→[논문 AI 리뷰] Few-shot Compositional Font Generation with Dual Memory
summary:
2026-01-20
→Linux에서 OverlayFS를 활용한 고급 파일 시스템 관리 마스터하기
OverlayFS는 Linux 커널의 유니온 파일 시스템으로, 여러 파일 시스템을 통합된 뷰로 마운트할 수 있게 해줍니다. 기본 사용법으로는 디렉토리 구조 생성, OverlayFS 마운트, 통합 뷰 확인 등이 있으며, 여러 lower 레이어를 지원하고 읽기 전용 마운트도 가능합니다. 성능 테스트와 unionfs-fuse와의 비교를 통해 OverlayFS의 장점이 강조되며, 커널 레벨 구현으로 빠른 성능과 안정성을 제공합니다.
2026-01-19
→[논문 AI 리뷰] 멀티모달 지식 구축을 위한 심층 개념 계층 모델과 그래프 몬테카를로 알고리즘의 혁신
이 논문은 만화 영상 스트림에서 시각‑언어 개념을 점진적으로 학습하는 심층 개념 계층(DCH) 모델과, 하이퍼그래프 공간에서 최적 구조를 탐색하는 그래프 몬테카를로 알고리즘을 제안한다. 개념 변화에 대응하는 베이지안 증분 학습 메커니즘과 UGMC/PRGMC/FGMC 세 가지 탐색 전략을 도입해, 183편의 교육용 만화 ‘뽀로로’ 실험에서 개념 진화와 맥락 기반 시각‑언어 변환 성능을 입증한다. 다만 데이터가 단일 도메인에 국한되고, 평가 지표와 계산 복잡도 분석이 부족해 실세계 확장성과 실용성 검증이 필요하다.
2025-12-31
→[논문 AI 리뷰] Nemotron 3 Nano: Open, Efficient Mixture-of-Experts Hybrid Mamba-Transformer Model for Agentic Reasoning
Nemotron 3 Nano는 MoE 기반 하이브리드 Mamba‑Transformer 아키텍처와 다환경 RLVR 학습을 결합해 3.2 B 활성 파라미터로 31.6 B 규모 모델 성능을 달성하고 추론 처리량을 3.3배 향상시킨 효율적인 에이전트 추론 모델이며, 선택적 FP8 양자화와 1 M 토큰 컨텍스트 지원을 제공하고 전체 코드·모델·데이터를 오픈소스로 공개한다.
2025-12-18
→[논문 AI 리뷰] NVIDIA Nemotron 3: Efficient and Open Intelligence
NVIDIA Nemotron 3는 LatentMoE와 NVFP4 양자화 훈련, Mamba‑Transformer‑MoE 하이브리드 구조, 다환경 강화학습 등으로 토큰 라우팅 비용을 크게 낮추고 1 M 토큰까지의 긴 컨텍스트에서 3.3배 빠른 처리량과 높은 정확도를 달성하며, Nano 모델을 오픈소스로 공개해 연구·실무에 즉시 활용 가능하도록 한 효율적이고 개방형 대형 언어 모델이다.
2025-12-18
→[논문 AI 리뷰] MUON IS SCALABLE FOR LLM TRAINING TECHNICAL REPORT
Muon 최적화 알고리즘을 대규모 LLM 학습에 확장하여 AdamW 대비 약 2배의 계산 효율성을 달성하고, 메모리 사용량을 50% 절감한 분산 구현체와 5.7T 토큰으로 학습한 3B/16B MoE 모델 'Moonlight'를 공개함으로써 LLM 학습 비용 절감과 성능 향상을 실증하고, 관련 코드와 체크포인트를 오픈소스로 제공한다.
2025-12-04
→[논문 AI 리뷰] SAM 3D Body: Robust Full-Body Human Mesh Recovery
새로운 파라메트릭 메쉬 표현인 MHR과 VLM 기반 대규모 데이터 엔진을 결합해 단일 이미지에서 전신 3D 메쉬를 복원하는 SAM 3D Body를 제안하고, 프롬프트 가능한 인코더‑디코더 아키텍처와 손·몸체 분리 디코더를 통해 사용자 가이드를 지원한다. 3DPW, EMDB 등 기존 벤치마크와 5개 신규 도메인에서 기존 최첨단 모델을 모두 능가하며, 7,800명 대상 사용자 선호도 조사에서 최강 기준 대비 83.8% 승리율을 기록했다. 다만 추론 비용이 높고 외부 카메라 파라미터 의존성, 얼굴·세밀한 손가락 표현 제한, 극단적 가림 상황에서 성능 저하 등 제한점이 존재한다.
2025-11-30
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