

올리브영 물류 시스템의 진화 - 고객 경험의 시작과 끝을 함께하다
올리브영이 재고, 주문, WMS, 배송, 발주 시스템을 단계적으로 고도화한 과정을 소개했습니다. 실시간 연동과 내재화로 고객 경험과 운영 효율을 함께 개선했습니다.


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올리브영 물류 시스템의 전반적 구성과 개선 과정을 정리한 글입니다. 실시간 재고, OMS, WMS, 배송최적화, 자동발주로 고객 경험과 운영 효율을 높였습니다.

Amazon Q Developer의 주요 기능과 활용 팁을 소개한 글입니다. 실제 도입 사례와 함께 개발 생산성 향상 포인트를 정리했습니다.

CloudWatch Investigations로 알람과 연관된 지표, 로그, 리소스를 연결해 장애의 맥락을 파악하는 방법을 소개했습니다. 복잡한 장애에서 무엇부터 볼지 안내해 주는 조사 가이드로 활용할 수 있다고 설명했습니다.


포스타입 기술팀이 AI 코드 리뷰 도구 CodeRabbit을 도입한 배경과 사용 경험을 공유했습니다. 기술적 오류 탐지와 셀프 리뷰에는 유용했지만, 비즈니스 맥락과 리뷰 시간 단축에는 한계가 있었습니다.


생성형 AI가 SDLC 전 과정을 어떻게 바꾸는지 단계별로 정리했습니다. Amazon Bedrock, Amazon Q Developer, Kiro를 활용한 명세서 기반 개발과 운영 지원을 소개했습니다.
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클라우드 트래픽 비용은 외부 유입과 콘텐츠 사용량에 따라 급격히 늘 수 있어 사전 점검이 필요했습니다. 가비아 클라우드의 무료 트래픽 혜택으로 스타트업과 중소기업의 비용 부담을 줄일 수 있었습니다.


Strands Agents 1.0의 다중 에이전트 오케스트레이션 기능과 프로덕션용 개선점을 소개했습니다. 단일 에이전트에서 시작해 Swarm, Graphs, A2A로 확장하는 활용 방식을 설명했습니다.


Amazon Q Developer로 애플리케이션 복원력을 높이는 방법을 소개했습니다. 단일 AZ 아키텍처를 다중 AZ, 오토스케일링, 캐싱, DR 전략으로 개선하는 사례를 정리했습니다.


멀티 EKS 운영의 복잡성을 줄이기 위해 Hub-and-Spoke 구조와 GitOps 자동화를 소개했습니다. Blue-Green 전환과 통합 관찰성으로 무중단 업그레이드와 안정적 운영을 지원합니다.


플렉스팀이 AI 시대의 SaaS를 문제 해결 중심의 동료로 재정의하는 철학을 소개했습니다. 데이터 인프라, 권한 체계, Agent 구조를 통해 AI가 실제로 일하는 환경을 설계했습니다.


뮤직카우가 Amazon RDS와 Amazon Redshift를 Zero-ETL로 연결해 준실시간 CDC 파이프라인을 구축한 사례를 공유했습니다. DMS 대비 관리 부담과 비용을 줄이고 자동 복구까지 활용한 설정 방법과 주의사항을 정리했습니다.


Amazon GameLift Servers의 스팟 인스턴스로 비용을 줄이면서 안정적으로 운영하는 방법을 소개했습니다. CloudWatch, 이벤트 로그, OnProcessTerminate와 다중 플릿 전략으로 중단 대응과 활용률 개선 방안을 정리했습니다.


경농이 스마트팜 지원을 위해 농업 특화 생성형 AI 챗봇을 구축했습니다. RAG, 벡터 검색, 용어 사전과 쿼리 증강으로 정확한 응답을 높였습니다.