캐스트 AI(Cast AI)
애플리케이션 성능 자동화 플랫폼
애플리케이션 성능 자동화 플랫폼
대부분의 자동화 도구는 성능을 중심에 두지 않습니다. 가시성 확보에 머무르거나, 알림과 추천 단계에서 멈추는 경우가 많습니다. 클라우드 비용 대시보드는 낭비를 보여주지만 이를 해결하지 못하고, 모니터링 플랫폼은 경고를 전달하지만 실제 조치를 수행하지 않습니다. 또한 리소스 최적화 도구는 변경 사항을 제안하지만 실행은 사용자의 몫으로 남겨둡니다.
실제 문제를 해결하는 AI 에이전트. 드리프트 수정, 컨테이너 이미지 업데이트, 오류 자동 복구, 정책 시행 등을 수행합니다. 티켓 접수도 필요 없고, 기다릴 필요도 없습니다.
리소스 사용량 및 애플리케이션 성능을 실시간으로 파악하세요. 앱의 동작 방식을 지속적으로 정확하게 파악할 수 있습니다.
CPU 및 메모리 요청량을 실제 사용량에 맞춰 자동으로 조정합니다. 성능 저하 없이 과잉 프로비저닝을 방지합니다. 모든 워크로드를 지속적으로 최적화합니다.
실제 수요에 따라 노드를 확장 및 축소하고, GPU 할당을 최적화하며, 스팟 인스턴스 관리를 자동화하세요. 클라우드 또는 온프레미스 환경 전반에 걸쳐 하나의 컨트롤 플레인을 제공합니다.
애플리케이션은 지속적인 튜닝이 필요하지만, 운영팀은 그 속도를 따라가기 어렵습니다. 대부분의 도구는 문제를 식별하는 데서 멈추고, 실제 조치는 여전히 사람이 반복적으로 직접 수행해야 합니다. 결국 같은 문제를 반복해서, 때로는 새벽까지 수동으로 처리해야 하는 상황이 이어집니다.
이러한 한계를 해결하기 위해서는 단순한 가시성이나 권고 수준을 넘어, 실제 운영을 자동으로 최적화할 수 있는 접근이 필요합니다.
Cast AI는 하나의 플랫폼에서 풀스택 최적화를 수행하며, 수동 개입 없이 운영을 자동화합니다. 실제 워크로드 동작을 기반으로 실시간으로 지속적인 최적화를 수행하고, 무엇을 수정해야 하는지 보여주는 데 그치지 않고 직접 실행까지 자동으로 처리합니다. 더 이상 티켓이나 알림에 의존하지 않고, 운영을 자동으로 개선할 수 있습니다.
Cast AI는 실제 워크로드 동작을 기반으로 실시간으로 지속적인 최적화를 수행합니다. 무엇을 수정해야 하는지 보여주는 데 그치지 않고, 필요한 조치를 자동으로 실행합니다. 반복적인 티켓이나 알림 없이 운영을 자동화할 수 있습니다.
기존 자동화는 정적인 규칙에 의존하지만, Cast AI는 실제 운영 데이터를 기반으로 학습된 예측 모델을 활용합니다. 수천 개의 클러스터와 다양한 워크로드에서 축적된 데이터를 기반으로, 애플리케이션 수요를 이해하고 최적의 리소스 운영을 자동으로 결정합니다.
별도의 인프라 변경 없이 Kubernetes 클러스터에 바로 적용할 수 있으며, 읽기 전용 모드로도 시작 가능합니다. 실제 워크로드를 기반으로 최적화 기회를 식별하고, 실시간 신호에 따라 자동으로 스케일을 조정하며 안정적인 상태를 유지합니다.
Grafana, Terraform, Prometheus, OpenTelemetry, Helm, Pulumi 등 기존에 사용 중인 도구 및 환경과 유연하게 연동되어 기존 운영 체계를 유지하면서 자동화를 확장할 수 있습니다.
Kubernetes 워크로드를 자율적으로 최적화합니다.
Cast AI의 지능형 워크로드 최적화를 통해 비용 효율적인 워크로드를 최고 성능으로 실행하세요.
즉시 워크로드 크기를 최적화하여 다운타임 없이 운영할 수 있습니다. 인플레이스 포드 크기 조정 및 상태 저장 워크로드의 가동 시간을 유지하는 라이브 마이그레이션(™) 기능을 제공합니다. 실시간 비용 가시성과 자율적인 안정성 강화 기능도 포함되어 있습니다.
실제 사용 패턴에 따라 CPU 및 메모리 요청량을 지속적으로 조정합니다. 과거 및 실시간 지표를 분석하여 최적의 리소스 설정을 적용합니다. 수동 개입 없이 과잉 공급 및 부족 활용을 방지합니다.
수직적 확장과 수평적 확장을 결합하여 스마트하고 적응력 있는 자원 관리를 구현합니다. 더욱 스마트하고 데이터 기반의 의사 결정을 통해 Kubernetes 네이티브 자동 확장 기능을 향상시킵니다. 단기적인 수요 급증과 장기적인 업무량 추세 모두를 지원합니다.
상태 저장 애플리케이션 및 장시간 실행되는 작업의 경우, 유지 관리를 수행하고 비용을 최적화하는 동안 중단 없이 노드 간에 실행 중인 워크로드를 이동할 수 있습니다. 영구 스토리지를 기반으로 기존에는 이동할 수 없었던 워크로드의 마이그레이션을 지원합니다. 노드 단편화를 제거하여 고급 빈 패킹 기능을 활성화하고 중요 애플리케이션의 실행을 유지합니다.
실행 중인 파드의 리소스 할당을 재시작 없이 동적으로 수정하여 다운타임을 방지합니다. 실시간 수요에 따라 포드 제한 및 요청량을 조정합니다. 서비스 중단 없이 변화하는 작업량 요구에 즉각적으로 대응하여 SLA 준수율과 사용자 경험을 향상시킵니다.
다양한 Kubernetes 워크로드를 유연한 구성 옵션으로 최적화합니다. 레이블 기반 선택을 통해 배포, 상태 저장 세트, 작업, 크론 작업 및 사용자 지정 워크로드를 지원합니다. 배포 패턴을 변경하지 않고도 다양한 워크로드 전반에 걸쳐 일관된 최적화를 적용하세요.
Kubernetes 비용을 간편하게 추적하세요.
Kubernetes 비용을 무료로 관리하고, 네임스페이스, 워크로드, 리소스 할당 그룹별로 상세한 실시간 추적 기능을 활용하세요.
네트워크와 비용 사용 현황을 가시화하고, 비용 이상 징후를 실시간으로 감지해 대응할 수 있으며, API 연동을 통해 기존 모니터링 환경과도 손쉽게 통합할 수 있습니다.
클러스터 전체의 리소스 사용률을 실시간으로 파악하여 Kubernetes 관리를 혁신하세요. CPU, GPU 및 메모리에 대해 프로비저닝된 사용량, 요청된 사용량 및 실제 사용량 패턴을 비교합니다. 예정되지 않은 Pod 및 기타 비효율적인 요소를 사전에 파악하여 클라우드 낭비를 줄입니다.
워크로드, 네임스페이스 및 할당 그룹별 상세 분석을 통해 Kubernetes 비용을 분석하세요. 종합적인 비용 비교를 통해 주요 비용 발생 요인과 추세를 파악하십시오. 상세한 과거 지출 분석 자료를 활용하여 전략적 자원 계획을 수립하세요.
자동화를 통해 얼마나 절약할 수 있는지 알아보세요: Cast AI의 자동화 기능(예: 빈 패킹, 스팟 인스턴스 관리, 워크로드 자동 확장)을 통해 얻을 수 있는 잠재적 비용 절감 효과를 시뮬레이션해 보세요. 최적화된 클러스터 구성이 어떻게 최저 비용으로 최대 성능을 제공할 수 있는지 정확히 확인해 보세요.
GPU 활용 수준을 파악하고 낭비를 줄이세요: 개별 워크로드에 따른 GPU 활용도를 살펴보고 낭비되는 리소스를 찾아내세요. 시스템 구성에서 가장 높은 비용을 유발하는 워크로드를 파악하기 위해 워크로드를 비교하십시오.
어디서든 용량을 확장할 수 있습니다. GPU를 하나의 시스템으로 작동합니다.
OMNI Compute for AI는 클라우드 및 지역 전반에 걸쳐 부족한 GPU 및 컴퓨팅 용량을 동일한 Kubernetes 클러스터 내에서 운영할 수 있도록 지원하여 AI 팀이 애플리케이션을 재구성하거나 운영 오버헤드를 추가하지 않고도 어디서든 확장할 수 있도록 합니다.
단일 컨트롤 플레인을 통해 클라우드 및 지역 전반에 걸쳐 부족한 GPU 용량에 액세스하는 동시에 워크로드 실행 위치를 완벽하게 제어할 수 있습니다. 비용, 성능 및 규정 준수 제어를 통해 다양한 공급업체와 지역의 GPU 용량을 검색하고 활용하세요. 코드 변경 없이 용량이 사용 가능한 곳에 워크로드를 배포합니다.
성능이나 격리 수준을 희생하지 않고 모든 GPU의 처리량을 극대화하십시오. GPU를 공유하고 분할하여 다양한 워크로드에서 활용도를 높이세요. 빈 패킹 및 동적 리소스 할당을 사용하여 워크로드를 배치합니다.
AI 수요는 변동이 심합니다. OMNI Compute는 용량을 지속적으로 조정합니다. 실제 작업 부하 수요에 따라 GPU 용량을 확장하거나 축소할 수 있습니다. 자동 대체 기능을 통해 스팟 및 온디맨드 GPU를 지능적으로 활용하세요.
AI 환경이 성장함에 따라 가시성과 제어력을 유지하십시오. GPU 사용률, 메모리 사용량 및 성능을 실시간으로 추적합니다. GPU 사용량을 워크로드, 팀 및 애플리케이션에 귀속시킵니다.
저렴한 비용으로 자체 호스팅 LLM을 운영하세요.
Kimchi는 기업이 요구하는 모델 라우팅, 거버넌스, 비용 통제 기능을 기반으로 프론티어 AI 코딩과 추론을 자체 인프라 안에서 실행할 수 있도록 지원합니다.
개발자가 사용하는 AI 코딩 도구와 LLM 요청을 기업의 운영 기준 안에서 관리하며, 셀프 호스팅 LLM과 필요한 모델을 효율적으로 연결해 보안, 비용, 생산성을 함께 고려한 AI 개발 환경을 구현할 수 있습니다.
고객사의 클라우드. 고객사의 데이터. 고객사의 규칙.
오픈소스 모델은 AWS, GCP, Azure 등 고객사의 클라우드 계정 안에서 실행됩니다. 프롬프트, 응답, 코드는 고객사의 클라우드 밖으로 나가지 않습니다.
무단 병합 방지. 시크릿 유출 방지. 예기치 못한 비용 증가 방지.
조직 내 모든 코딩 에이전트는 Kimchi Proxy를 통해 라우팅됩니다. 예산, PII 필터링, 사용량 지표, 승인된 스킬 레지스트리가 요청이 모델에 도달하기 전에 적용되며, Kimchi 웹 앱에서 이를 확인할 수 있습니다.
AI 비용이 누구에게, 무엇에, 어디에서 발생하는지 정확히 확인할 수 있습니다.
개발자별, 팀별, 모델별, 태그별 사용량을 실시간으로 확인하세요. 확장 전에 비용을 예측하고, 매월 1일 청구서를 보고 나서야 비용을 알게 되는 상황을 줄일 수 있습니다.
모든 작업에 아키텍트급 비용을 지불할 필요는 없습니다.
추론에는 강력한 모델을 사용하고, 실행 작업은 더 저렴한 셀프 호스팅 오픈소스 모델로 라우팅하세요. 하이브리드 모드는 두 방식의 장점을 모두 활용하며, 라우팅 결정은 자동으로 이루어집니다.
기존 AI 도구에서 하나의 명령으로 전환할 수 있습니다.
kimchi setup은 Claude Code, Cursor, Continue, VS Code, Windsurf를 자동 감지하고 엔드포인트를 자동으로 이전합니다. OpenAI 호환 API를 지원하므로 코드 변경이 필요 없습니다. Kimchi Serverless로 시작한 뒤, 컴플라이언스나 비용 요건에 따라 언제든 셀프 호스팅으로 전환할 수 있습니다. 이미 설치된 코딩 도구를 자동으로 감지하고, 동일한 SDK와 워크플로우를 유지한 상태에서 기본 URL만 변경해 이전할 수 있도록 지원합니다. MCP 서버, 스킬, 설정도 하나의 프롬프트로 이전할 수 있으며, 단일 설정 플래그만으로 셀프 호스팅 환경으로 전환할 수 있습니다.
데이터베이스를 최적화하고 몇 분 만에 배포 가능합니다.
코딩이나 설정이 필요 없이, 더 빠른 쿼리와 향상된 성능을 경험하세요.
쿼리 캐싱과 TTL을 자동으로 최적화하고, 다양한 운영 모드를 지원하며, 데이터베이스 자동 탐지와 내장된 페일오버로 안정성과 가시성을 함께 제공합니다.
고급 머신러닝 기술을 활용하여 쿼리 트래픽 패턴을 자동으로 감지하고 캐싱 기회를 파악합니다. 실시간으로 변화하는 쿼리 패턴에 지속적으로 적응합니다. 대규모 환경에서 캐시 구성을 자율적으로 최적화하여 수동 튜닝을 뛰어넘는 효율성을 달성합니다. 별도의 설정이나 애플리케이션 측 코딩이 필요하지 않습니다.
직관적인 대시보드를 통해 모든 쿼리와 캐시 관련 정보를 확인하고, 과거 및 실시간 성능 데이터를 살펴보세요. 캐시 적중률, 패턴 및 총 쿼리량을 분석하여 영향력이 큰 쿼리를 식별합니다. 앱 전반에 걸쳐 쿼리 빈도, 변동성 및 실행 시간을 모니터링하세요. 세부적인 지표를 통해 추세를 추적하고 사용 패턴과 병목 현상을 파악하세요.
자동화를 활용하여 자동 무효화를 통해 확장성을 확보하십시오. 코드나 설정이 필요 없이 실시간 자동 무효화 기능을 통해 오래된 데이터를 즉시 제거하세요. 행 수준 분석, 테이블 수준 대체 기능 및 자동 모니터링을 갖춘 다중 계층 무효화. WAL을 사용하는 대신 와이어 트래픽을 검사하여 데이터베이스에 부담을 주지 않고 확장합니다.
AI 에이전트가 Karpenter를 더욱 지능적이고 자율적으로 운영할 수 있도록 지원합니다.
Karpenter는 시작을 돕고, Cast AI는 그 다음 단계를 완성합니다. 기존 Karpenter 환경에 엔터프라이즈급 최적화 기능을 추가해 성능, 비용, 안정성을 한 번에 개선합니다.
실시간 비용 가시성과 워크로드 단위 분석을 통해 최적화 기회를 식별하고, 실제 사용량 기반 리소스 튜닝과 무중단 컨테이너 이동, 워크로드 특성을 반영한 노드 통합으로 운영 효율을 높입니다. 또한 스팟 중단을 사전에 예측하고 자동으로 복구해 안정적인 운영을 지속할 수 있습니다.
몇 분 만에 최적화를 시작하고, 원하는 속도로 확장하세요. 준비가 되면 기능을 활성화하세요. 단 두 번의 클릭으로 클러스터를 연결하고 즉시 잠재적인 비용 절감 효과를 확인하세요. 필요에 따라 워크로드 최적화, 스팟 도입 및 기타 기능을 활성화하세요.
Karpenter에서 처리할 수 없는 최적화 기능을 추가하세요. 낭비를 줄이고 효율성을 높이며 비용을 자동으로 절감하세요. 다운타임이나 연결 끊김 없이 워크로드를 재조정하고 마이그레이션하세요. 개발 및 스테이징 클러스터를 자동으로 최대 절전 모드로 전환하여 유휴 시간 낭비를 줄입니다.
상태 저장 애플리케이션 및 장시간 실행되는 작업의 경우, 중단 없이 노드 간에 실행 중인 워크로드를 이동할 수 있습니다. 영구 스토리지를 기반으로 기존에는 이동할 수 없었던 워크로드의 마이그레이션을 지원합니다. 노드 단편화를 제거하여 고급 빈 패킹 기능을 활성화하고 중요 애플리케이션의 실행을 유지합니다.
실제 리소스 소비량을 관찰하고 요청을 자동으로 조정하여 과도한 리소스 요청으로 인한 숨겨진 낭비를 제거합니다. 애플리케이션 안정성을 위협하지 않고 과잉 프로비저닝을 줄이세요 Karpenter에게 정확한 요구 사항을 제공하여 더욱 촘촘한 적재를 가능하게 하세요.
온디맨드 방식을 기본값으로 사용하는 대신 스팟에 워크로드를 유지하고, 과도한 중단 없이 활용도가 낮은 노드를 통합하십시오. 중단 상황을 예측하고 용량이 안정화되면 Spot으로 워크로드를 복귀시키세요. 워크로드 인식 로직과 라이브 마이그레이션을 결합하여 통합하세요.
Kubernetes 인프라 전반에 걸쳐 세부적인 비용 모니터링을 통해 지출 내역을 실시간으로 추적하고 가치를 입증하세요. 클러스터, 네임스페이스 및 워크로드별 컴퓨팅 비용을 실시간으로 모니터링하세요. 현재 지출을 기준 비용과 비교하여 각 최적화 결정으로 인한 절감 효과를 정량화하십시오.
비용 절감은 극대화하고, 운영 부담은 줄이세요.
조직 전체 및 클러스터 단위의 리소스 사용량을 통합적으로 모니터링하고, 자동화된 리소스 할당과 무중단 확장을 통해 안정적인 운영 기반을 제공합니다.
스팟 인스턴스 자동화와 워크로드 통합, 파드 설정의 동적 조정과 클러스터 재균형을 통해 클러스터를 최적 상태로 유지하고, 메모리 이슈 대응과 수직·수평 오토스케일링으로 성능과 비용을 균형 있게 관리합니다.
분류함 구성, 적재 공간 배치 계획 등을 통해 낭비를 줄이고 자원 활용도를 극대화하세요. 가장 비용 효율적인 컴퓨팅 리소스를 자동으로 프로비저닝합니다. 실시간 요구 사항에 따라 리소스를 확장하거나 축소합니다.
상태 저장 애플리케이션 및 장시간 실행되는 작업의 경우, 유지 관리를 수행하고 비용을 최적화하는 동안 중단 없이 노드 간에 실행 중인 워크로드를 이동할 수 있습니다. 영구 스토리지를 기반으로 기존에는 이동할 수 없었던 워크로드의 마이그레이션을 지원합니다. 노드 단편화를 제거하여 고급 빈 패킹 기능을 활성화하고 중요 애플리케이션의 실행을 유지합니다.
상태 저장 애플리케이션 및 장시간 실행되는 작업의 경우, 중단 없이 노드 간에 실행 중인 워크로드를 이동할 수 있습니다. 영구 스토리지를 기반으로 기존에는 이동할 수 없었던 워크로드의 마이그레이션을 지원합니다. 노드 단편화를 제거하여 고급 빈 패킹 기능을 활성화하고 중요 애플리케이션의 실행을 유지합니다.
실제 리소스 소비량을 관찰하고 요청을 자동으로 조정하여 과도한 리소스 요청으로 인한 숨겨진 낭비를 제거합니다. 애플리케이션 안정성을 위협하지 않고 과잉 프로비저닝을 줄이세요 Karpenter에게 정확한 요구 사항을 제공하여 더욱 촘촘한 적재를 가능하게 하세요.
자원 활용도를 높여 투자 대비 최대의 가치를 창출하세요: 모든 클러스터에 걸쳐 약속을 사용하거나 특정 클러스터에 대한 약속을 우선시하세요. 약정 및 스팟 인스턴스 사용량을 자동으로 균형 있게 조정하여 최대 비용 절감을 실현하세요.
2분 간격으로 발생하는 서비스 중단 문제와 스팟 인스턴스 관리의 어려움을 해결하세요. 고급 스팟 인스턴스 관리 기능을 활용하여 비용과 안정성의 균형을 유지하세요. 중단, 스팟 다양성, 필요시 온디맨드 노드로의 폴백 등 스팟 인스턴스 수명 주기 이벤트를 자동으로 처리합니다.
클라우드 비용 40~70% 절감 및 엔지니어 생산성을 향상했습니다.
자동화를 통해 Kubernetes 운영 오버헤드와 비용을 절감했습니다.
성능 저하 위험 없이 K8s 워크로드를 자동으로 최적화했습니다.