

Amazon EKS에서 Istio Ambient Mode 구축하여 리소스 효율성 확보하기
EKS에서 Istio Ambient Mode를 이용해 사이드카 오버헤드를 줄이고 리소스 효율성을 높이는 방법을 소개했습니다. Ztunnel과 Waypoint로 보안, 관찰성, 트래픽 제어를 유연하게 구성하는 과정을 설명했습니다.


EKS에서 Istio Ambient Mode를 이용해 사이드카 오버헤드를 줄이고 리소스 효율성을 높이는 방법을 소개했습니다. Ztunnel과 Waypoint로 보안, 관찰성, 트래픽 제어를 유연하게 구성하는 과정을 설명했습니다.


Amazon EKS와 Amazon Bedrock으로 1:1 수업 피드백을 자동화한 사례를 소개했습니다. 단계 분리와 비동기 파이프라인으로 비용을 줄이고 일관된 개인화 리포트를 제공했습니다.

EKS Fargate의 버전 업그레이드 절차와 EC2 대비 차이를 정리했습니다. 또한 Pod Eviction 대응과 무중단 운영을 위한 설정도 설명했습니다.


Amazon EKS용 MCP 서버로 AI 코드 어시스턴트와 쿠버네티스를 연결하는 방법을 소개했습니다. 클러스터 생성, 배포, 트러블슈팅을 자연어와 도구 호출로 가속화하는 사례를 설명했습니다.


Amazon EKS에 vLLM DLC를 적용해 DeepSeek 모델을 배포하는 과정을 설명했습니다. EFA와 FSx for Lustre를 활용해 고성능 추론 환경을 구성했습니다.


당근은 추천 시스템 고도화를 위해 AWS 기반 피처 플랫폼을 설계하고, 다단계 캐시와 일관된 스키마로 피처 서빙을 구성했습니다. 캐시 미스, 정합성, 관통 문제를 완화하며 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하는 구조를 소개했습니다.


Amazon EKS Add-on으로 Falco를 설치해 Kubernetes 런타임 보안을 강화하는 방법을 소개했습니다. 커스텀 룰 적용과 CloudWatch 연동으로 탐지와 모니터링까지 구성했습니다.


Amazon Bedrock과 Amazon Nova를 적용해 사진 기반 AI 콘텐츠 생성 구조를 개선했습니다. 컨테이너를 경량화하고 처리 시간을 크게 줄여 빠르고 효율적인 서비스 운영을 가능하게 했습니다.


AWS Bedrock Agent와 Support Automation Workflows를 결합해 AWS 리소스 문제를 자연어로 진단·자동화하는 방법을 소개했습니다. EKS 워커 노드 조인 실패 사례를 중심으로 런북 실행, 결과 해석, 조치 안내 흐름을 설명했습니다.


백패커의 Amazon EKS 운영 중 발생한 Spot 인스턴스 종료와 트래픽 급증 장애 사례를 정리했습니다. AZ Rebalance 조정, Custom Scheduler, nf_conntrack 튜닝과 모니터링 강화로 안정성을 높였습니다.


백패커의 Amazon EKS 운영 중 발생한 CoreDNS, MySQL, Istio 관련 이슈와 해결 과정을 정리했습니다. 운영 환경에 맞춘 튜닝으로 안정성과 장애 대응력을 높인 사례를 소개했습니다.