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이번 웨비나는 AI 기반 Kubernetes 운영 자동화를 통해 실제로 비용을 40%까지 절감하는 방법을 다룹니다. 멀티 에이전트 환경에서 AI 에이전트가 어떻게 운영 의사결정을 대신 수행하고 자동화된 액션으로 이어지는지 그 구조를 풀어보고, Amazon EKS 환경에서 Wave AI Agent와 Karpenter를 활용해 워크로드를 예측하고 노드를 최적화하는 사례를 공유합니다. 또한 서버리스 데이터 플랫폼 관점에서 K8s 환경의 유휴 자원을 어떻게 줄이고 불필요한 비용을 없앨 수 있는지 함께 살펴보며, 단순 스케일링을 넘어 데이터 기반으로 운영 효율과 비용 구조를 동시에 개선하는 방향을 제시합니다.