
Agentic AI의 시대, AWS re:Invent 2025 현장을 가다
AWS re:Invent 2025에서 Agentic AI와 관리형 클라우드 기술의 방향을 살펴보았습니다. 프로덕션 운영과 보안 관점에서 카카오뱅크에 적용할 인사이트를 정리했습니다.
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AWS re:Invent 2025에서 Agentic AI와 관리형 클라우드 기술의 방향을 살펴보았습니다. 프로덕션 운영과 보안 관점에서 카카오뱅크에 적용할 인사이트를 정리했습니다.

메리츠증권은 규제 준수와 성능을 함께 만족하는 AWS 기반 차세대 증권 플랫폼을 설계했습니다. EKS, MSK, ElastiCache, OpenSearch, Flink와 오픈소스 도구를 결합해 실시간 처리와 운영 자동화를 강화했습니다.


업스테이지 컨소시엄이 정부 독자 AI 모델 1차수 평가를 통과한 과정을 소개했습니다. 래블업과의 협업으로 인프라를 최적화하고 학습 효율과 장애 대응을 크게 개선했습니다.

6개월간 코드 0줄로 대규모 PR과 리팩토링을 수행한 AI Native 개발 경험을 공유했습니다. 핵심은 AI 자체보다 CI, 린터, 지식 그래프 같은 시스템으로 실수와 병목을 제어한 점입니다.

6개월간 직접 코드를 쓰지 않고 LLM과 시스템으로 대규모 수정과 리팩토링을 수행한 사례를 소개했습니다. 핵심은 AI가 아니라 CI, 린터, 아키텍처 테스트 같은 제어 시스템이었습니다.

여기어때는 Secrethub를 EKS 환경에 먼저 적용하고 ESO로 Secret을 자동 동기화하도록 설계했습니다. Spring Boot 공통 Loader와 Shadow Jar를 통해 전사 확산과 의존성 충돌 방지를 함께 해결했습니다.

배포 직후 발생하던 DB Connection Timeout과 응답 지연의 원인을 분석했습니다. JVM 웜업과 startupProbe 적용으로 초기 지연 문제를 해결했습니다.
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벌크액션 트래픽에 대응하기 위해 PWQD를 핵심 메트릭으로 삼아 동적 스케일링을 설계했습니다. 연속 초과 시 확대하고 Time Decay로 축소해 Spike에도 안정적으로 대응했습니다.
3개 서비스에 맞는 SLO와 모니터를 데이터 기반으로 표준화하고, 배포 중 Error Budget이 소진되지 않도록 자동화했습니다. 오탐을 줄이고 실제 비즈니스 실패를 더 정확히 탐지하는 운영 체계를 구축했습니다.

Claude Code Action을 GitHub Actions와 결합해 조직 공통의 AI 코드 리뷰 플랫폼으로 표준화한 사례를 소개했습니다. 중앙 통제 구조, 포크 PR 대응, 프롬프트 표준화로 일관된 품질과 확산성을 확보했습니다.

멀티 리전이라도 공유 지점이 남으면 장애가 전파될 수 있다는 점을 정리했습니다. 가용성과 복원력을 높이기 위한 격리 설계와 순차 배포 원칙을 설명했습니다.

토스페이먼츠가 경계보안부터 제로트러스트까지 보안 체계를 단계적으로 고도화한 과정을 공유했습니다. IDC와 AWS 하이브리드 환경에서 다층 방어와 지속 검증 체계를 구축했습니다.
무신사가 LLM 기반 코드 리뷰를 GitHub Actions와 Composite Action으로 표준화해 전사 인프라로 구축했습니다. 봇 노이즈 정리와 팀별 유연성을 함께 확보해 운영 가능한 AI 리뷰 체계를 만들었습니다.


Amazon EKS에 Friendli Container Add-on을 적용해 LLM 추론 성능과 비용 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. 클러스터 준비부터 배포, 검증, 정리까지의 절차를 단계별로 안내했습니다.