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VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정
AWS
AI

VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정

VMS Solutions가 Strands SDK와 Amazon Bedrock으로 사내 AI 에이전트 AIto를 구축했습니다. RAG 한계를 넘어 실시간 조회와 멀티 에이전트 분담으로 내부 생산성을 높였습니다.

#LLM#MCP
32005분
운영 비용을 95% 절감한 서버리스 온콜 시스템 구축기
올리브영
데브옵스

운영 비용을 95% 절감한 서버리스 온콜 시스템 구축기

외부 온콜 솔루션의 비용과 안정성 한계를 해결하기 위해 서버리스 기반 온콜 시스템을 구축했습니다. 이메일 트리거, 큐 기반 제어, SMS 이중화로 안정성과 비용 효율을 함께 높였습니다.

#AWS#server
88005분
[AWS re:Invent 2025 Keynote 요약] AI Agent 시대의 개막, 그리고 르네상스 개발자
여기어때
기타

[AWS re:Invent 2025 Keynote 요약] AI Agent 시대의 개막, 그리고 르네상스 개발자

AWS re:Invent 2025에서 AI 에이전트와 이를 지원하는 인프라·플랫폼의 방향을 정리했습니다. 개발자는 AI를 보조 도구로 활용하되, 검증과 책임, 시스템 사고를 더 강화해야 한다고 강조했습니다.

#AWS#LLM
39005분
Delivering the Future: 글로벌 해커톤 2025, 준비부터 운영까지
우아한 형제들
기타

Delivering the Future: 글로벌 해커톤 2025, 준비부터 운영까지

글로벌 해커톤 2025의 준비 과정과 운영 방식을 행사 기획, 기술 환경, 현지 운영 관점에서 소개했습니다.다양한 타임존과 규제를 조율하며 공통 기준과 협업 구조를 만든 사례를 정리했습니다.

#Kubernetes#GCP
24005분
Amazon Bedrock AgentCore Memory: 기억하는 AI 에이전트 만들기
AWS
AI

Amazon Bedrock AgentCore Memory: 기억하는 AI 에이전트 만들기

Amazon Bedrock AgentCore Memory로 LLM의 Statelessness를 보완하는 기억 시스템을 소개했습니다. 단기·장기 기억, 자동 검색, 대화 분기를 통해 기억하는 AI 에이전트를 구현하는 방법을 설명했습니다.

#AWS#LLM
60005분
AWS re:Invent 2025 1부 : AI 에이전트 시대를 연 핵심 발표 정리
농심NDS
기타

AWS re:Invent 2025 1부 : AI 에이전트 시대를 연 핵심 발표 정리

AWS re:Invent 2025의 핵심 키노트와 신규 발표를 정리한 글입니다. AI 인프라 확장과 에이전트 시대를 위한 AWS의 방향을 요약했습니다.

#AWS#LLM
66005분
“서버가 죽었어요”에서 시작된 이야기, Grafana OnCall과 Amazon Connect로 완성한 실전형 온콜 시스템
여기어때
데브옵스

“서버가 죽었어요”에서 시작된 이야기, Grafana OnCall과 Amazon Connect로 완성한 실전형 온콜 시스템

Grafana OnCall과 Amazon Connect를 연동해 Target Group 비정상 상태를 자동 감지하고 전화 알림까지 연결한 온콜 시스템 구축 사례입니다. 비용을 줄이면서도 담당자 식별, 알림 제어, 에스컬레이션을 하나의 흐름으로 묶었습니다.

#Grafana OnCall#Amazon Connect
101005분
Amazon Bedrock AgentCore Observability로 프로덕션 수준의 AI 에이전트 구축하기
AWS
AI

Amazon Bedrock AgentCore Observability로 프로덕션 수준의 AI 에이전트 구축하기

Amazon Bedrock AgentCore Observability로 AI 에이전트의 동작, 비용, 지연시간을 프로덕션 수준에서 추적하는 방법을 소개했습니다. OpenTelemetry 기반 자동 계측과 트레이스 분석으로 디버깅과 비용 최적화를 돕습니다.

#AWS#Amazon Bedrock
67005분
우리는 달에 가기로 했습니다. - Hybrid인프라부터 네트워크 최적화까지, 무신사 AI Infra구축기
무신사
아키텍처

우리는 달에 가기로 했습니다. - Hybrid인프라부터 네트워크 최적화까지, 무신사 AI Infra구축기

무신사의 AI 인프라 구축과 하이브리드 운영 경험을 정리한 글입니다. 온프레미스 GPU와 AWS를 결합해 비용과 성능을 최적화하는 과정과 시행착오를 공유했습니다.

#AWS#Kubernetes
20005분
우리는 달에 가기로 했습니다. - Hybrid인프라부터 네트워크 최적화까지, 무신사 AI Infra구축기
무신사
데브옵스

우리는 달에 가기로 했습니다. - Hybrid인프라부터 네트워크 최적화까지, 무신사 AI Infra구축기

AI 인프라를 하이브리드 구조로 재설계해 비용과 운영 리스크를 줄인 사례를 다뤘습니다. Cilium, NLB, OpenTelemetry, Gateway API로 지연과 확장성을 함께 최적화했습니다.

#AWS#Kubernetes
68005분
숙소 후기를 읽지 않아도 되는 세계, AI로 만든 새로운 탐색 방식
마이리얼트립
AI

숙소 후기를 읽지 않아도 되는 세계, AI로 만든 새로운 탐색 방식

AI로 숙소 후기를 요약·구조화해 탐색에 바로 쓸 수 있는 데이터로 전환했습니다. 사용자는 장문 리뷰를 읽지 않고도 핵심 정보를 빠르게 확인할 수 있게 되었습니다.

#LLM#Kafka
104005분
Direct Connect Gateway와 Transit Gateway 연결 – 동일 리전 TGW는 1개의 제약
농심NDS
데브옵스

Direct Connect Gateway와 Transit Gateway 연결 – 동일 리전 TGW는 1개의 제약

여러 계정의 TGW를 하나의 DXGW에 연결해도 동일 리전에서는 실제로 하나만 동작했습니다. 리전당 TGW 1개 제약을 고려해 단일 TGW 중심으로 구조를 단순화했습니다.

#AWS#AWS Direct Connect
39005분