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안녕하세요. 빠르게 변화하는 IT 인프라 환경의 핵심 소식을 전해드리는 [VCF Insider - 5월호]입니다.
이번 호에서는 매년 반복되는 K8s 버전 업그레이드와 운영 부담으로 고심하는 IT 부서를 위해, 인프라 TCO를 획기적으로 절감하는 VKS 3.6의 '2년 연장 지원 및 하이퍼 집적도 (Hyper-Density)' 업데이트와 트래픽 폭주 한계를 극복한 대만 타이신 은행의 하이브리드 K8s 마이그레이션 성공 사례를 심층 조명합니다.
더불어 단 1시간 만에 사내 AI 챗봇 인프라를 구성하는 GPU-as-a-Service 실무 가이드와 국내 인프라 실무자들의 소통 창구가 될 5월 VMUG Seoul 밋업 및 금융 IT 리더 세미나 소식, 그리고 안전한 무중단 운영을 위해 반드시 확인해야 할 최신 중요 보안 취약점 패치 권고안까지 빠짐없이 담았습니다.
바쁜 업무 속, 귀사의 인프라 운영 최적화와 향후 아키텍처 전략 수립에 실질적인 도움이 될 핵심 인사이트를 바로 확인해 보세요!
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[VMware Insight] 오픈소스 K8s의 운영 한계 극복 - VKS 3.6의 2년 연장 지원과 하이퍼 집적도(Hyper-Density) 혁신 |
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[Customer Reference] 대만 No.1 디지털 뱅크 '타이신 은행', VKS로 7개월 만에 하이브리드 디지털 복원력 확보 |
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[Technical DeepDive] VKS와 GPU Operator로 1시간 만에 사내 AI 챗봇 인프라 구축하기 |
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[Event & Webinars] IT리더를 위한 필수 네트워킹 : 주요 행사 및 웨비나 안내 |
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[Product Updates] 안정적인 인프라 운영의 핵심 : 최신 보안 취약점 패치 정보 및 VCF 버전 릴리스 정보 |
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[VMware Insight] 오픈소스 K8s 의 운영 한계 극복 - VKS 3.6의 2년 연장 지원과 하이퍼 집적도(Hyper-Density) 혁신
"도입할 때는 무료였던 오픈소스 쿠버네티스, 지금 유지보수에 얼마의 비용과 인력을 쏟고 계십니까?"
VCF(VMware Cloud Foundation)에 내장된 VKS(vSphere Kubernetes Service) 3.6은 끊임없는 버전 업그레이드와 복잡한 보안 패치라는 기업의 '운영 부채'를 해결하고, 안전한 Day-2 운영을 통해 클라우드 네이티브 환경의 비용 효율을 극대화합니다.
당면 과제 1. 기존 오픈소스 기반 바닐라 K8s의 짧은 수명 주기 (1년 미만)
오픈소스(바닐라) 쿠버네티스의 가장 큰 맹점은 공식 지원 기간이 최대 1년 남짓이라는 점 입니다. 인프라 담당자는 시스템이 안정화될 만하면 또다시 서비스 중단 위험을 안고 메이저 버전을 업그레이드해야 하는 압박에 시달리며, 이는 핵심 비즈니스 로직 개발에 쓰여야 할 리소스를 단순 유지보수에 낭비하게 만듭니다.
당면 과제 2. 얽히고설킨 오픈소스 패키지와 보안 취약점 관리의 한계
컨테이너 환경의 가장 큰 위협은 끊임없이 발생하는 보안 취약점(CVE)입니다. 수많은 오픈소스가 얽힌 환경에서는 특정 패키지를 패치할 때 다른 시스템에 미칠 영향을 예측하기 어려워 신속하고 안전한 대응이 사실상 불가능합니다.
최적화 방안: VKS 3.6의 '최대 24개월(2년) 연장 지원'과 '패키지 분리 아키텍처'
Broadcom은 엔터프라이즈의 호흡에 맞춰 VKS 3.6에서 지원하는 쿠버네티스 버전에 대해 최대 24개월(2년)의 연장 지원(Extended Support)을 제공합니다. 이를 통해 대규모 조직은 전사적인 강제 업그레이드나 촉박한 유지보수 기간 없이, 각 팀의 일정에 맞춰 안정적으로 마이그레이션할 수 있습니다. 또한, PodDisruptionBudget 사전 점검을 확대해 업그레이드 전 구성 충돌을 사전에 파악하여 무중단 마이그레이션과 안전한 Day-2 운영을 지원합니다.
✨ 놀라운 기술 혁신: WASM을 통한 극한의 하드웨어 효율, '하이퍼 밀도' 달성
VKS는 단일 하드웨어에서 구동할 수 있는 컨테이너의 한계를 깼습니다. 차세대 기술인 Cosmonic WASM(WebAssembly)을 VKS 위에 통합하여, 기존 컨테이너 대비 메모리 오버헤드를 극단적으로 줄였습니다. 마이크로초 만에 시작되는 Wasm 구성 요소를 활용해 단일 VKS 워커 노드에 수천 개씩 패킹함으로써 기존 컨테이너의 한계를 훨씬 뛰어넘는 '하이퍼 밀도(Hyper-Density)'를 구현하며, 막대한 인프라 컴퓨팅 비용을 획기적으로 절감합니다.
💡 유의 사항
2년 이상의 안정적인 장기 지원과 고밀도 아키텍처의 베네핏을 누리려면, VCF 프레임워크 내에서 인증된 표준 패키지 중심의 배포 전략을 수립해야 합니다. 워크로드의 특성에 맞춰 VKS 3.6이 새롭게 제공하는 선언적 TuneD 프로필 기반의 커널 성능 최적화, AppArmor 프로필 자동 동기화 관리, 그리고 네트워킹 애드온(CNI) 통합 지원 등 혁신적인 인프라 유연성을 꼭 활용해 보시기 바랍니다.
✅ 참고) Cosmonic WASM 이란 (플랫폼명 - Cosmonic Control)
1. Cosmonic Control은 기존 컨테이너 기반 서버리스(Knative 등)가 가진 한계를 근본적으로 해결하는 '초경량·초고속 코드 중심 서버리스 플랫폼'입니다. CNCF 인큐베이팅 프로젝트인 wasmCloud를 기반으로 구축되어, 클라우드 네이티브 환경의 자원 효율성과 이식성을 극대화합니다.
💡 기존 서버리스(Knative)를 압도하는 4가지 차별화 포인트
| 비교 지표 |
기존 서버리스 (knative) |
Cosmonic Control (wasmCloud) |
도입 효과 (Business Value) |
| 기동 속도 |
초 단위 (s) 컨테이너 이미지 로드 및 OS 커널 부팅 필요 |
밀리 초 단위로 알맹이(Wasm)만 즉시 실행, 지연 시간 거의 없음 |
콜드 스타트(Cold Start) 없는 즉각적인 Scale-to-Zero 구현 |
| 자원 효율 |
보통 하나의 서버에 수십 개의 컨테이너 실행 가능 |
매우 높음. 컨테이너보다 100배 가벼워 수천 개의 모듈 실행 가능 |
미사용 리소스 낭비 제거 및 막대한 인프라 증설 비용(TCO) 절감 |
| 인프라 의존성 |
높음. 코드 내에 특정 DB/클라우드 라이브러리 포함 |
제로로직과 인프라가 분리되어 어디서든 코드 수정 없이 작동 |
단 한 줄의 코드 수정 없이 엣지부터 퍼블릭 클라우드까지 이식 가능 |
| 보안 모델 |
OS 수준의 공유 커널 격리 |
제로 트러스트 (기본 모든 접속 차단) |
런타임 레벨의 원천적인 보안 위협 차단 |
2. Cosmonic Control 장점 - K8s 환경의 완벽한 하이브리드 운영 (투트랙 전략) - 기존 쿠버네티스 인프라를 전면 교체할 필요가 없습니다. K8s Operator를 통해 기존 런타임에 자연스럽게 통합되어, 무거운 레거시 애플리케이션은 기존 '컨테이너'로 구동하고, 극단적인 확장성과 빠른 응답이 필요한 핵심 비즈니스 로직은 'Wasm'으로 분리하는 마이크로서비스 투트랙(Two-Track) 최적화가 가능합니다.
3. VCF(VMware Cloud Foundation)와의 강력한 시너지 - vCenter 원클릭 서버리스 프로비저닝: Cosmonic Control을 vCenter의 공식 슈퍼바이저 서비스(Supervisor Service) 형태로 등록할 수 있습니다. 인프라 담당자는 익숙한 vSphere 관리 화면에서 복잡한 CLI 작업 없이, 클릭 몇 번만으로 전사적인 차세대 서버리스 환경을 구축할 수 있습니다. - End-to-End 제로 트러스트 아키텍처 완성: VMware NSX가 제공하는 네트워크 레벨의 마이크로 세그멘테이션(Micro-segmentation) 기능과 Cosmonic의 샌드박스 기반 런타임 보안이 완벽하게 결합됩니다. 이를 통해 물리적 네트워크 인프라부터 애플리케이션 코드 레벨에 이르는 가장 빈틈없고 강력한 '풀스택 제로 트러스트' 보안 체계를 실현합니다.
[참고 기술문서] - vSphere Kubernetes Service 3.6: 엔터프라이즈 K8s를 더 안전하고 유연하게 만드는 방법 - VKS 환경에서 Cosmonic WASM을 활용한 하이퍼 밀도(Hyper-Density) 달성 - VCF 9.0은 Red Hat OpenShift보다 5.6배 높은 Pod 밀도와 4.9배 빠른 Pod 준비 속도를 제공합니다

[Customer Reference] 대만 No.1 디지털 뱅크 ‘타이신 은행’, VKS 로 7개월 만에 하이브리드 디지털 복원력 확보
200만 명 이상의 사용자를 보유한 대만의 디지털 비대면 뱅킹 앱 'Richart'를 운영하는 타이신 은행(Taishin Bank)은 이벤트마다 폭주하는 트래픽을 감당하고 레거시 인프라의 한계를 극복하기 위해, VCF 기반의 VKS 플랫폼을 전격 도입하여 '멈추지 않는 하이브리드 클라우드'를 완성했습니다.
감당하기 힘든 트래픽 피크와 노후화된 오픈소스 플랫폼
Richart 서비스는 월 3~4회씩 발생하는 대규모 이벤트 때마다 엄청난 동시 접속 트랜잭션이 발생했습니다. 이 짧은 피크 타임을 위해 고가의 물리 서버를 계속 증설하는 것은 엄청난 예산 낭비였습니다. 과거 도입했던 오픈소스 기반의 컨테이너 플랫폼 역시 비즈니스 확장 속도를 따라가지 못했고, 벤더의 기술 지원 부족으로 인해 잦은 장애와 보안 요구사항 충족에 어려움을 겪고 있었습니다.
최적화 방안: VKS와 Avi Load Balancer를 결합한 '미래 지향적 인프라'
타이신 은행은 1년여의 까다로운 검증 끝에, 금융권의 크리티컬 워크로드를 가장 안전하게 담아낼 수 있는 VCF를 선택했습니다. VKS를 통해 애플리케이션을 유연한 마이크로서비스(MSA)로 전환하고, VMware Avi Load Balancer를 도입하여 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 간의 네트워크 트래픽 및 보안(WAF)을 소프트웨어 기반으로 손쉽게 통제하는 아키텍처를 설계했습니다.
✨ 비즈니스 성과: 7개월 만의 마이그레이션과 무중단 재해 복구(DR) 입증
신속한 전환: Broadcom 전문 기술팀과의 긴밀한 협력을 통해, 복잡한 뱅킹 애플리케이션들을 단 7개월 만에 VCF 플랫폼으로 무중단 마이그레이션하는 데 성공했습니다. 하이브리드 DR 검증: 온프레미스 인프라에 문제가 생겼을 때, 즉시 Google Cloud(GCVE) 및 Azure(AVS)로 워크로드를 전환하는 멀티 클라우드 DR PoC를 계획보다 1개월이나 앞당겨 완료했습니다. 이제 타이신 은행은 어떤 돌발 상황에서도 서비스를 유지할 수 있는 강력한 '디지털 복원력'을 갖추게 되었습니다.
💡 유의 사항
오픈소스 기반의 플랫폼을 도입하고 운영함에 있어서, 초기 비용은 저렴해 보일 수 있습니다. 다만, 타이신 은행의 사례처럼 장기적인 '벤더의 기술 지원 여부'와 '플랫폼의 지속 가능성'이 결국 비즈니스의 성패를 가릅니다. 확고한 기술 로드맵과 전문적인 개발자 그룹, Long-Term Support 등 안정적인 제품 지원이 보장되는 VCF를 기반으로 안전한 클라우드 여정을 시작해 보십시오.
[Reference] 대만 타이신 은행, VMware Cloud Foundation으로 애플리케이션 플랫폼 및 하이브리드 클라우드 아키텍처 고도화

[Technical DeepDive] VKS와 GPU Operator로 1시간 만에 사내 AI 챗봇 인프라 구축하기
VCF 기반 vSphere Kubernetes Service에서 NVIDIA GPU로 구현하는 사내 Chatbot 서비스
생성형 AI 도입이 본격화되면서, GPU 인프라를 얼마나 빠르고 안정적으로 제공할 수 있는지가 IT 조직의 핵심 경쟁력이 되고 있습니다. VMware Cloud Foundation(VCF)이 제공하는 vSphere Kubernetes Service(VKS)는 가상화된 인프라 위에서 표준 Kubernetes 환경을 즉시 프로비저닝할 수 있는 플랫폼입니다. 여기에 NVIDIA GPU Operator를 결합하면, 복잡했던 GPU 드라이버·런타임 설정을 자동화하여 사내 Chatbot과 같은 LLM 서비스를 1시간 이내에 배포할 수 있습니다.
✅ 기존 GPU 환경 구축의 한계
Pod 기반의 수동 설치 방식은 GPU 드라이버를 일일이 컴파일하고 NVIDIA Container Toolkit을 직접 설정해야 했습니다. 환경 구축에만 평균 1개월이 소요되었고, 노드를 추가할 때마다 동일한 작업을 반복하여 인적 자원과 운영 효율성이 크게 저하되었습니다. 드라이버와 커널 버전 호환성 문제로 잦은 오류가 발생하는 점도 운영팀의 부담이었습니다.
✅ VKS + GPU Operator 기반 아키텍처
전체 시스템은 4개의 계층으로 구성됩니다. 물리 GPU가 vSphere의 DirectPath I/O를 통해 가상머신에 직접 연결되고, 그 위에서 VKS가 Kubernetes 워커 노드를 자동 프로비저닝합니다. NVIDIA GPU Operator가 드라이버와 런타임을 자동으로 배포하면, 한국어 특화 LLM과 OpenWebUI 기반의 Chatbot이 그 위에서 동작합니다.
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| [그림 1] VKS + GPU Operator 기반 AI Chatbot 4-Layer 아키텍처 |
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✅ 단계별 기술 구성 과정
GPU-as-a-Service 환경은 다음 5단계로 구성되며, 전체 작업이 약 1시간 안에 완료됩니다.
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| [그림 2] 5단계 배포 워크플로우 (Total ≈ 60분) |
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Step 1. 호환성 검토 (≈10분)
GPU Operator는 일반(Community)과 엔터프라이즈(NVAIE) 두 종류로 구분되며, 각 버전마다 호환되는 모듈 버전이 정의되어 있습니다. vSphere 8.0 U3에서는 Ubuntu 20.04 / 22.04, Kubernetes 1.30~1.35를 지원합니다. GPU 드라이버는 커널 버전에 종속적이므로, 사전에 NVIDIA의 호환성 매트릭스와 VKr (vSphere Kubernetes Release) Release Notes를 반드시 검토해야 합니다. 검증된 조합에서 벗어나면 드라이버 로드 실패로 이어질 수 있습니다.
Step 2. Custom VM Class 정의 (≈10분) vSphere Client에서 GPU 카드를 PCI Device로 인식시킨 후, VKS Worker Node에 적용할 Custom VM Class를 생성합니다. GPU 모델별 VRAM에 맞춰 RAM을 적절히 산정하는 것이 안정성의 핵심이며, 권장 기준은 다음과 같습니다.
| GPU 구성 |
VRAM 합계 |
권장 RAM |
적합 워크로드 |
| RTX 3090 (24GB) × 1 |
24GB |
32GB |
개발/테스트, 소형 LLM (7B) |
| A100 (40GB) × 1 |
40GB |
64GB |
중형 LLM (10~13B), 단일 추론 |
| A100 (80GB) × 2 |
160GB |
256GB |
대형 LLM (70B), 학습/Fine-tuning |
| L4 (24GB) × 4 |
96GB |
128GB |
동시 다중 추론, 멀티 테넌트 |
GPU 할당 방식은 DirectPath I/O(전체 패스스루) / vGPU(시분할) / MIG(물리적 분할) 중 워크로드 특성에 따라 선택할 수 있습니다.
Step 3. VKS 클러스터 프로비저닝 (≈15분) vSphere Supervisor 네임스페이스에 VKS Cluster 매니페스트를 적용하면 컨트롤플레인과 워커 노드가 자동 생성됩니다. 워커 노드에 앞서 정의한 GPU VM Class를 지정하고, AVI Load Balancer 및 Harbor Registry 연결을 설정합니다.
| # VKS 클러스터 생성 (예시) |
| kubectl apply -f vks-cluster-gpu.yaml |
| # 클러스터 컨텍스트 전환 |
kubectl vsphere login --server=<supervisor-ip> \ --tanzu-kubernetes-cluster-name=gpu-cluster |
| # GPU 노드 라벨 확인 |
| kubectl get nodes -L nvidia.com/gpu.present |
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Step 4. GPU Operator Helm 배포 (≈15분) GPU Operator는 Helm Chart 한 번의 명령으로 드라이버, NVIDIA Container Toolkit, Device Plugin, DCGM Exporter를 모두 자동 배포합니다. Pre-compiled Driver 사용을 권장하는데, 별도 OS 미러 서버(800GB+) 구성이 필요한 일반 드라이버와 달리 인터넷 액세스가 없어도 즉시 적용 가능하기 때문입니다. 또한 Toolkit의 containerd 설정 경로(env 변수)를 명시하지 않으면 pause 이미지를 외부에서 참조하다가 오류가 발생하므로 반드시 사전 설정해야 합니다.
# 사전 준비: gpu-operator-vX.Y.Z.tgz 와 의존 차트(node-feature-discovery 등)를 # 사내 미러 또는 배스천에서 작업 노드 /opt/charts/ 로 사전 배포 # 1) 로컬 차트로 GPU Operator 설치 (저장소 등록 없이 tgz 직접 install)
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helm install gpu-operator /opt/charts/gpu-operator-vX.Y.Z.tgz \ --namespace gpu-operator --create-namespace \ -f /opt/charts/values-airgap.yaml |
# values-airgap.yaml 에는 사내 프라이빗 레지스트리(Harbor) 경로를 명시 # 예) driver.repository: harbor.intra.corp/nvidia # toolkit.repository / operator.repository 등 모든 image.repository 를 # 사내 Harbor 로 오버라이드 (사내 표준 values 파일 사용) # 2) 배포 상태 확인 |
helm list -n gpu-operator kubectl get pods -n gpu-operator |
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Step 5. LLM 및 Chatbot UI 배포 (≈10분) Ollama를 GPU Pod로 배포하고 사내 정책에 맞는 한국어 LLM 모델을 사전 준비된 프라이빗 레지스트리에서 로드합니다. 이어서 OpenWebUI를 배포하여 Ollama 엔드포인트와 연결하면 즉시 웹 기반 Chatbot이 활성화됩니다. AVI Load Balancer가 외부 접근용 VIP를 자동 할당하여 사용자가 브라우저로 바로 접속할 수 있는 사내 AI Chatbot이 완성됩니다.
# 사전 준비: 사내 NFS export(/exports/llm-models/)에 모델 파일 배치 완료 가정 # 예) /exports/llm-models// (manifest, blobs 포함) # 1) NFS 기반 PV/PVC 생성 (Ollama 모델 디렉토리용)
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kubectl apply -f ollama-models-pv-pvc.yaml
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| # 2) Ollama (GPU) 배포 — Pod 가 PVC 를 /root/.ollama 로 마운트 |
| kubectl apply -f ollama-gpu-deployment.yaml |
| # 3) Ollama 가 NFS 의 모델 디렉토리를 자동 인식하는지 확인 |
| kubectl exec -n llm deploy/ollama -- ollama list |
| # 4) OpenWebUI 배포 (LoadBalancer Service) |
| kubectl apply -f open-webui-deployment.yaml |
| # 5) 외부 접근용 VIP 확인 |
| kubectl get svc open-webui -n llm -o wide |
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Tip) 다수의 GPU Pod가 동시에 NFS에서 대용량 모델을 로딩할 경우 네트워크 대역폭 병목이 발생할 수 있습니다. 고성능 AI 서비스나 대규모 추론 환경이 필요한 운영 단계에서는 vSAN ESA 기반의 고성능 스토리지를 활용하여 I/O 성능을 극대화하는 것을 권장합니다.
✅ 운영 측면의 핵심 개선 효과
GPU Operator 도입으로 Day-1 구축뿐 아니라 Day-2 운영(업데이트, 모니터링, 확장)까지 자동화됩니다.
[표] 기존 방식 대비 VKS + GPU Operator의 운영 개선 효과
| 구분 |
기존 방식 (Manual) |
VKS + GPU Operator |
| 드라이버 설치 |
드라이버 수동 컴파일 및 설치 |
컨테이너형 드라이버 자동 로드 |
| 런타임 설정 |
NVIDIA Container Toolkit 수동 설정 |
자동 감지 및 주입 (Injection) |
| 모니터링 |
별도 툴 설치 및 설정 필요 |
DCGM Exporter 자동 배포 |
| 업데이트 |
전체 시스템 재설치 수준의 작업 |
이미지 태그 변경만으로 업데이트 |
| 환경 구축 시간 |
평균 1개월 소요 |
1시간 이내 제공 가능 |
✅ 고객이 얻는 비즈니스 가치
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Time-to-Market: GPU 환경 제공 시간을 1 개월 → 1 시간으로 단축하여 AI 서비스 출시 경쟁력 확보 |
| ▸ |
Reliability: VMware 의 검증된 가상화 인프라 위에서 동작하는 엔터프라이즈급 안정성 |
| ▸ |
Cost-Efficiency: Lifecycle 자동화 및 Day-2 Operation 내장으로 인건비 절감 및 자원 효율화 실현 |
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VCF가 제공하는 VKS Platform을 통해 귀사의 사내 Chatbot, RAG 기반 문서 검색, 코드 어시스턴트 등 다양한 AI 서비스를 신속하게 구축할 수 있습니다.
향후 NVIDIA AI Enterprise 라이선스 기반의 Private AI Foundation(PAIF)으로 전환하여, vGPU 자동 프로파일링, RAG 자동화, NIM 추론 엔진 등 엔터프라이즈급 AI 생태계로의 안정적인 확장을 시작해 보세요. |
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지금 바로 고객사 담당 Broadcom TAM이나 영업대표에게 연락해 주세요! 보다 상세한 설명과 함께 고객님의 고민을 도와드리겠습니다.
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[Event & Webinars]
✅ VKS Webinar 일정: 2026년 4월 29일, 온라인 (다시보기) 요약: 가상화를 넘어 컨테이너와 AI까지 포괄하는 단일 프라이빗 클라우드 플랫폼의 미래! VCF 9.0 비전의 핵심, VKS(VMware Kubernetes Service)를 온라인 웨비나로 직접 만나보세요.
✅ VMware User Group (VMUG) 일정: 2026년 4월 30일, 에티버스타워, 오프라인 요약: 국내 인프라 실무자들과 엔지니어들이 뭉쳤다! 매회 뜨거운 열기를 자랑하는 VMUG Seoul 밋업에서 깊이 있는 기술 인사이트와 네트워킹을 ‘다시보기’를 통해 확인해보세요! 다음 VMUG Seoul 일정은 7월 중순으로 더 많은 분들과 함께 할 예정입니다 :)
✅ FSI 고객 세미나 일정: 2026년 5월 13일, 여의도 콘래드 서울, 오프라인 요약: H/W 비용 방어부터 OpenShift 대체, AI 구현, 그리고 EOS 대응까지. 대한민국 금융의 중심 여의도에서 금융 IT 리더들의 실무적인 고민을 해결할 VCF 9.0 활용 해법을 제시합니다.
✅ VMware Explore 2026 일정: 2026년 8월 31일~9월 3일, Las Vegas, Nevada, USA, 오프라인(공식 홈페이지) 요약: VMware Explore는 클라우드와 엔터프라이즈 기술의 다음 청사진을 그리는 연례 최대 규모의 플래그십 컨퍼런스입니다. 압도적인 수의 기술 세션과 주요 발표를 통해 업계를 선도하는 최신 혁신 기술을 가장 먼저 경험해보세요.

[Product Updates] 1. 보안취약점 (VMware Security Advisories)
[참고] VMware Security Advisories
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VMSA
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Release Date (Update Date)
|
Products
|
Level
|
CVSSv3
|
| VMSA-2026-0002 |
2026-02-24
|
- VMware Workstation - VMware Fusion |
Moderate
|
2.7 - 6.1
|
| VMSA-2026-0001 |
2026-02-24 |
- VCF Operations |
Important
|
6.2 - 8.1 |
| VMSA-2024-0012.1 |
2024-06-17 (2026-01-23)
|
- VCF/vCenter
|
Critical |
7.8 - 9.8
|
| VMSA-2025-0016 |
2025-09-29 |
- NSX/VCF/vCenter
|
Important
|
7.5 - 8.5
|
| VMSA-2025-0015.1 |
2025-09-29 (2025-10-30) |
- VCF Operations/Tools/VCF
|
Important
|
4.9 - 7.8
|
2. 제품 라이프사이클 (Product Life Cycle)
1) Product Release
|
Product
|
Version
|
Release Date
|
Download
|
Release Notes
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| VMware Cloud Foundation |
05/05
|
01/21
|
Download
|
Release Notes
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