

Amazon Q Developer를 활용한 Voithru의 개발 생산성 혁신 여정
Amazon Q Developer를 도입해 개발 생산성과 운영 효율을 크게 높인 Voithru 사례를 소개했습니다. AI 협업 문화 정착과 역할 확장을 통해 개발 패러다임이 바뀐 과정도 함께 다뤘습니다.
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Amazon Q Developer를 도입해 개발 생산성과 운영 효율을 크게 높인 Voithru 사례를 소개했습니다. AI 협업 문화 정착과 역할 확장을 통해 개발 패러다임이 바뀐 과정도 함께 다뤘습니다.

엔터프라이즈 데이터 허브를 위해 JupyterHub 아키텍처와 사용자 격리, 보안 구조를 재설계했습니다. DockerSpawner, 표준 베이스 이미지, IAM Role 기반 권한 관리로 통합 환경을 구축했습니다.


생성형 AI로 코드 리뷰, 모니터링, 장애 대응을 자동화해 운영 안정성을 높이는 방법을 다뤘습니다. DORA 안정성 지표 개선을 위한 AWS 기반 적용 사례도 함께 소개했습니다.

여러 MSA의 공통 설정 변경을 재배포 없이 반영하기 위해 Spring Cloud Config와 Bus-Refresh를 도입했습니다. 그 결과 배포 시간이 크게 줄고 운영 중 설정 변경 대응이 쉬워졌습니다.


AWS 기반으로 다문화 아동의 HTP 그림 검사를 디지털 심리 진단 서비스로 구현한 사례를 소개했습니다.\nAmazon Q Developer와 RAG 분석을 활용해 짧은 해커톤 기간에도 MVP를 완성했습니다.

마이리얼트립은 복잡한 여행 상담을 자동화하기 위해 챗봇을 도입했습니다. 문맥 복원, 상담원 핸드오버, 프롬프트 관리로 응답 품질과 운영 효율을 높였습니다.

AWS AgentCore를 활용해 AI 에이전트를 프로덕션 수준의 운영 체계로 통합하는 방법을 소개했습니다. 보안, 메모리, 연동, 모니터링을 하나로 묶어 기업형 AI 운영을 지원합니다.

카카오뱅크 기술 컨퍼런스 KodeRunner 2025의 현장과 주요 프로그램을 소개했습니다.\nAI 체험과 참여형 구성으로 기술 문화와 조직 교류의 의미를 강조했습니다.


Amazon Q를 활용해 사내 해커톤에서 3개 프로젝트를 빠르게 완성한 경험을 공유했습니다. 첫 프로젝트로 이메일 CC 오발송을 막는 안전 가드를 만들고 AI 협업 가능성을 확인했습니다.


BMW는 AWS와 EC2 기반 vECU로 ECU 개발과 테스트를 클라우드에 올려 자동화했습니다. 이를 통해 준비 시간을 줄이고, 대규모 자동화 검증과 글로벌 협업을 가능하게 했습니다.


AI를 개발 프로세스의 중심에 두는 AI-DLC를 소개했습니다. 사람의 감독과 협업을 결합해 속도와 품질을 함께 높이는 접근을 제안했습니다.


대량 쿠폰 발급 중 RabbitMQ Classic Queue 메모리 장애와 동기화 실패 원인을 분석했습니다. 긴급 복구 후 버전 업그레이드와 Quorum Queue 전환으로 안정성을 높였습니다.