코딩 엔진 사전 동봉
코딩 CLI와 필요한 도구를 전용 샌드박스 이미지에 미리 담아 드려요. 작업을 시작할 때 인터넷에서 내려받는 게 하나도 없어요.
샌드박스 이미지에 포함사내 GPU에서 모델까지 돌리면 소스코드도 프롬프트도 사내망 밖으로 한 발짝도 안 나가요.
고객이 가진 Azure OpenAI를 연결해도 요청은 그 리소스로만 가고, 전사 통제·감사·예산 기능은 클라우드 버전 그대로예요.
폐쇄망 제품이라면서 설치 후 첫 실행에서 뭔가를 내려받는 제품이 많아요.
BizCoder는 코딩 작업의 시작부터 끝까지 바깥에 손 벌리는 단계가 없어요.
코딩 CLI와 필요한 도구를 전용 샌드박스 이미지에 미리 담아 드려요. 작업을 시작할 때 인터넷에서 내려받는 게 하나도 없어요.
샌드박스 이미지에 포함미리 담아 둔 엔진도 그냥 믿지 않아요. 작업을 시작할 때마다 sha256 지문을 대조해서, 지문이 다르면 그 작업은 시작조차 안 해요.
지문 불일치 = 즉시 차단반입한 번들 하나로 이미지 적재부터 기동·점검까지 해요. 쿠버네티스는 Helm 차트로, Docker 서버는 스크립트 하나로 올려요. 설치와 기술 지원은 도입 계약에 포함돼요.
provision.sh · helm upgrade --install · preflight.sh코딩 특화 오픈웨이트 모델은 최근 실측 보도 기준으로 프런티어 API와의 격차가 한 자릿수 퍼센트대까지 좁혀졌어요.
사내 GPU 서빙 구성(서버 설정·모델 로스터·GPU 사이징·참고 단가)을 번들로 함께 드려요.
L40S · A100팀 단위 시작점이에요. GPU 한 장으로 코딩 특화 오픈웨이트 모델을 돌려요.
H100 ×1~2부서 단위 표준이에요. 상위 품질 모델을 합리적인 GPU 구성으로 서빙해요.
H100 ×8전사 표준 모델이에요. 오픈웨이트 최상급 코딩 모델을 사내에서 그대로 서빙해요.
사내 GPU 구성에선 모델 선택 화면·관리자 허용 목록·자동 기본값 어디에도 외부 모델이 아예 나타나지 않아요. 실수로라도 밖으로 나갈 길이 없어요. Azure OpenAI 구성에선 고객이 등록한 배포만 목록에 나와요.
동시 사용자 수는 참고치예요. 도입 검토(PoC) 때 실제 작업 부하로 함께 실측해요.
차트와 설치·점검 스크립트를 번들로 드려요.
모델은 사내 GPU와 Azure OpenAI 중에서 고르고, 앱 배포와 코드 저장소는 사내 onpod 온프렘과 GitLab으로 이어져요.
설정은 values 파일 하나에 모이고, 비밀값은 미리 만든 Secret을 가리키기만 해요. 렌더 때마다 비밀을 새로 만들지도, 설치 순서 훅을 쓰지도 않아서 Argo CD 같은 GitOps 도구로도 배포할 수 있게 설계했어요(예시 파일을 드려요. 실제 Argo CD 동기화 시험은 아직 하지 않았어요). 설치가 끝나면 점검 스크립트가 연결 상태를 PASS와 FAIL 표로 보여 줘요.
코딩 작업은 사내 onpod가 띄우는 샌드박스에서 돌고, 샌드박스 이미지도 사내 onpod 서버 빌드로 만들어요(인터넷 불필요). 배포한 앱은 사내 주소로 열리고, 기본 공개 범위는 우리 회사 사람만이에요.
고객이 가진 Azure OpenAI를 모델로 연결해요. 엔드포인트·키·배포 이름은 values로 바꿀 수 있고, 요청은 그 리소스로만 나가요.
직원 토큰으로 클론·푸시·MR 생성까지 해요. 앱을 연결해 두면 push할 때마다 다시 배포돼요. 관리자 승인제에선 검토용 주소에 먼저 올라가고, 승인하면 실제 사이트에 반영돼요.
회사 SSO(OIDC)로 로그인하면 직원이 조직에 자동 합류하고, 좌석이 가득 차면 새 직원만 막혀요. 첫 관리자는 별도 접근 코드로 들어와서 SSO를 설정해요.
기본 정책은 승인제예요. 직원이 올린 사이트는 승인 전까지 아무도 못 보게 잠기고, 관리자가 범위를 골라 승인하면 열려요. 정책에서 자유로 바꿀 수도 있어요.
폐쇄망이라고 관리 기능이 빠지는 게 아니에요.
회사가 AI 코딩을 안심하고 열 수 있게 만든 통제 장치가 전부 사내망 안에서 그대로 돌아가요.
허용 모델 제한, 작업·기간별 예산 한도, IP 접근 제한, 유출 방지 패턴 차단까지 폐쇄망에서 그대로 돌아가요.
부서와 직원 단위로 모델·한도를 다르게 주고, 관리자 승인 흐름으로 예외를 열어요.
모든 작업 기록이 해시체인으로 이어진 불변 원장에 남아요. 개발자가 대화를 지워도 원장은 남고, 무결성 검증과 증빙 출력이 돼요.
사내 GPU 서빙엔 청구서가 없죠. 참고 단가표를 등록하면 부서·직원별 사용액이 원화로 집계돼서 예산 통제와 감사가 살아 있어요.
사내망 안에 들이는 제품은 벤더를 믿을 수 있어야 해요. 그래서 믿음이 필요한 자리를 전부 구조로 바꿨어요.
쓰는 사람 수만큼 좌석을 계약해요. 좌석 수와 기간이 서명된 라이선스 파일에 들어 있고, 좌석이 다 차면 새 멤버 초대만 막혀요. 갱신은 파일 교체 한 번이면 되고, 재기동도 필요 없어요.
라이선스가 만료되면 새 작업만 멈춰요. 기존 작업·기록·다운로드는 계속 열려 있어요. 데이터는 언제나 고객 자산이에요.
사용량 정산 자료는 관리자가 콘솔에서 직접 내려받아요(XLSX·CSV). 우리 쪽으로 자동 전송되는 건 어떤 형태로도 없어요.
설치 번들과 라이선스 파일은 onpod 콘솔에서 받고, 가이드는 여기서 웹과 PDF로 읽어요.
가이드 PDF는 콘솔의 BizCoder 카드에서도 같은 파일을 받을 수 있어요.
onpod 콘솔의 온프렘 설치 화면에서 BizCoder 번들과 라이선스 파일(.lic), 사용 가이드를 받아요. onpod 온프렘 도입 계정에 승인과 약관 동의가 끝나 있으면 BizCoder 카드가 보여요. BizCoder는 코딩 작업 실행과 배포를 onpod 온프렘에 맡기기 때문에 설치 파일과 라이선스도 같은 곳에서 받아요.
온프렘 설치 화면 열기 →설치부터 직원 사용법, 관리자 운영, 문제 해결까지 스크린샷과 함께 웹에서 바로 읽어요.
웹에서 읽기 →같은 내용을 PDF 29쪽으로 받아 사내 위키나 설치 작업 문서에 붙일 수 있어요. 회사 정보를 남기시면 바로 받으실 수 있어요.
회사 정보 남기고 받기 →실제 설치와 시험에서 확인한 항목이에요. 자세한 계산법과 값은 가이드의 준비물 장에 있어요.
코딩용 샌드박스 API를 쓰려면 컨트롤플레인에 ONPOD_SANDBOX_API_ENABLED=1이 필요하고 서버 빌드 API도 켜져 있어야 해요. 꺼져 있으면 provision.sh가 알려 주고 켜는 방법을 출력해요.
x86-64 서버라면 AVX2를 지원하는 CPU가 필요해요. 가상머신은 호스트 CPU 기능 전달 설정을 확인해 주세요. preflight.sh의 샌드박스 CLI 실행 항목이 미리 알려 줘요.
코딩 작업 1건이 onpod 샌드박스 1개(기본 2 vCPU, 4 GiB)를 써요. 동시 작업 수는 onpod 호스트의 해당 크기 슬롯 수로 정해지니, 사용 인원에 맞춰 용량을 잡아 주세요.
직원마다 개인 액세스 토큰을 한 번 등록해요. GitLab이 사내 CA 인증서를 쓰면 그 CA를 onpod.caSecret에 넣고, push 자동 배포를 쓰려면 GitLab도 BizCoder 인증서를 신뢰해야 해요.
시험은 최신 onpod 온프렘 빌드와 사내 GitLab 대역을 갖춘 쿠버네티스 환경에서 했어요. 고객 환경은 도입 때 같은 절차로 함께 확인해요.
온프레미스는 라이선스 도입 제품이에요. 검증된 번들과 설치·연동·교육 지원이 도입 계약에 포함되고,
연간 라이선스로 보안 패치와 업데이트 번들 반입을 이어 가요.
도입 계약 시 제공되는 오프라인 번들(앱·전용 샌드박스 이미지·Helm 차트)을 사내망으로 옮겨요.
쿠버네티스는 Helm 차트로, Docker 서버는 install.sh로 설치해요. provision.sh가 서비스 키와 샌드박스 이미지를 준비하고, preflight.sh가 연결 상태를 PASS와 FAIL 표로 보여 줘요. 사내 SSO(OIDC)와 사내 GitLab 연동도 이때 붙여요.
코딩 작업 1건 완주, MR 생성, 앱 배포까지 확인하고 인수해요. 폐쇄망이면 인터넷이 차단된 상태에서 확인해요.
금융·공공·방산처럼 코드가 밖으로 나갈 수 없는 조직도 AI 코딩의 생산성을 포기할 이유가 없어요. 지금 쓰는 사내망 그대로, 도입 상담부터 시작해 보세요.