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CJ올리브영의 AI 협업 개발 프로세스 구축, AI-DLC 실전 도입 사례
AWS
AI

CJ올리브영의 AI 협업 개발 프로세스 구축, AI-DLC 실전 도입 사례

CJ올리브영이 AWS AI-DLC와 Kiro로 팀 단위 AI 협업 개발 프로세스를 구축했습니다. 3일 워크숍에서 5개 과제를 프로토타입으로 구현하며 반복 가능한 구조의 가능성을 확인했습니다.

#AWS#AI-DLC
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뉴빌리티의 Amazon Kinesis Video Streams 기반 원격 관제 확장 사례
AWS
데브옵스

뉴빌리티의 Amazon Kinesis Video Streams 기반 원격 관제 확장 사례

Amazon Kinesis Video Streams WebRTC로 로봇 원격 관제 구조를 개선한 사례를 소개했습니다. 포트포워딩 의존성을 줄이고 LTE 환경에서도 영상 품질을 운영 관점에서 관리했습니다.

#AWS#Kinesis Video Streams
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GS SHOP의 영상 기반 AI 상품 추천 플랫폼 구축기
AWS
AI

GS SHOP의 영상 기반 AI 상품 추천 플랫폼 구축기

GS SHOP이 영상 이해 모델과 생성형 AI를 조합해 숏픽 추천을 Hybrid 구조로 고도화했습니다. 소구 포인트 기반 임베딩으로 추천 품질과 전환 성과를 함께 개선했습니다.

#AWS#LLM
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AWS의 Claude Platform 소개: AWS 계정을 통한 Anthropic의 네이티브 Claude Platform 시작하기
AWS
AI

AWS의 Claude Platform 소개: AWS 계정을 통한 Anthropic의 네이티브 Claude Platform 시작하기

AWS 계정으로 Anthropic의 Claude Platform을 직접 사용할 수 있는 서비스를 소개했습니다. IAM, CloudTrail, Marketplace를 통해 인증·감사·과금을 통합하는 방법을 안내했습니다.

#AWS#Anthropic
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Agentic AI 기반 플랫폼 – Part3 : AgentCore Policy, Evaluation, Observability로 기업 운영 체계 구축하기
AWS
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Agentic AI 기반 플랫폼 – Part3 : AgentCore Policy, Evaluation, Observability로 기업 운영 체계 구축하기

Amazon Bedrock AgentCore의 Policy, Evaluation, Observability를 결합해 기업용 Agent 운영 체계를 설명했습니다. 정책 제어, 품질 평가, 실시간 추적의 역할과 연계를 정리했습니다.

#AWS#MCP
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AI-DLC 를 팀 프로젝트에 적용하기: Subagent 와 Custom Skill 로 확장한 Armiq 사례
AWS
AI

AI-DLC 를 팀 프로젝트에 적용하기: Subagent 와 Custom Skill 로 확장한 Armiq 사례

AI-DLC에 Subagent와 Custom Skill을 결합해 팀 프로젝트 운용 문제를 보완했습니다. 비정형 요구사항 정리, 병렬 개발 merge, 전용 코드 리뷰까지 함께 다뤘습니다.

#AWS#TypeScript
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#개발서적#프로그래밍
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (1): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 설계편
채널톡
백엔드

DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (1): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 설계편

DynamoDB GSI 핫 파티션이 Boot까지 막는 장애 구조를 분석했습니다. 인덱스 테이블과 스트림 기반 파이프라인으로 쓰기 병목을 분리하는 설계를 소개했습니다.

#DynamoDB#GSI
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Amazon ElastiCache for Valkey의 CESC로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 최적화하기
AWS
AI

Amazon ElastiCache for Valkey의 CESC로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 최적화하기

Amazon ElastiCache for Valkey의 벡터 검색으로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼의 이미지 응답 속도와 비용 효율을 개선했습니다. CESC와 LLM 검증, 폴백 전략으로 맥락 기반 캐싱과 몰입 경험을 강화했습니다.

#AWS#cache
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성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 런칭 단계 가이드 – Part2
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성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 런칭 단계 가이드 – Part2

Amazon GameLift Servers에서 멀티플레이어 게임 출시 전 준비해야 할 운영 항목을 정리했습니다. 서비스 한도 상향, 부하 테스트, 스로틀링 모니터링, Blue/Green 배포가 핵심입니다.

#AWS#Amazon GameLift Servers
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성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 사전 제작 단계 가이드 – Part1
AWS
데브옵스

성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 사전 제작 단계 가이드 – Part1

Amazon GameLift Servers를 활용한 멀티플레이어 게임 출시 사전 준비 항목을 정리했습니다. 테스트, 세션 관리, 큐 배치, 모니터링 설정의 핵심 포인트를 다뤘습니다.

#Amazon GameLift Servers#AWS
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딜라이트룸의 ‘Amazon EKS Auto Mode’를 활용한 멀티 클러스터 운영 효율화 사례
AWS
데브옵스

딜라이트룸의 ‘Amazon EKS Auto Mode’를 활용한 멀티 클러스터 운영 효율화 사례

딜라이트룸은 EKS Auto Mode로 멀티 클러스터 운영 복잡도를 크게 줄였습니다. 또한 로그 수집과 진단 자동화를 더해 장애 대응력도 높였습니다.

#Kubernetes#EKS
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분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS 환경에서 NCCL을 이용한 GPU 간 통신
AWS
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분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS 환경에서 NCCL을 이용한 GPU 간 통신

AWS EFA 환경에서 NCCL이 GPU 간 집합 통신을 어떻게 최적화하는지 소개했습니다. 기본 설정과 플러그인 구조, 알고리즘 선택 원리까지 함께 정리했습니다.

#AWS#NCCL
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How We Protect Karrot’s Internal PyPI Proxy from Supply Chain Attacks
당근마켓
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How We Protect Karrot’s Internal PyPI Proxy from Supply Chain Attacks

내부 PyPI 프록시 앞단에 얇은 프록시를 두어 CodeArtifact를 PyPI처럼 사용하도록 구성했습니다. 또한 PEP 691의 upload-time을 활용해 cooldown 정책을 중앙에서 적용했습니다.

#Python#AWS
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당근이 파이썬 공급망 공격에 대응하는 방법
당근마켓
데브옵스

당근이 파이썬 공급망 공격에 대응하는 방법

LiteLLM 공급망 공격을 계기로 사내 PyPI 프록시에 쿨다운 정책을 도입했습니다.\nPEP 503과 PEP 691을 함께 활용해 최근 업로드 패키지를 필터링하고 전사에 일괄 적용했습니다.

#Python#PyPI
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