데이터는 지웠는데 비용은 그대로? Aurora 스토리지 비용 최적화 하기
데이터는 지웠는데 비용은 그대로? Aurora 스토리지 비용 최적화 하기
Aurora에서 DELETE 후에도 스토리지 비용이 줄지 않는 원인과 파편화 문제를 설명했습니다. 스냅샷 복구로 클러스터를 재생성해 비용을 크게 절감한 사례를 공유했습니다.
#AWS#Aurora
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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Amazon Braket을 활용한 큐노바컴퓨팅의 양자화학 계산 혁신 사례
큐노바컴퓨팅이 Amazon Braket과 HI-VQE로 양자화학 계산을 하이브리드 방식으로 구현했습니다. 실시간 로그 모니터링과 작업 제어로 운영성을 높이고 화학적 정확도 수준의 결과를 확인했습니다.
#Amazon Braket#양자 컴퓨팅
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RabbitMQ Classic Queue 메모리 장애와 Quorum Queue 전환기
대량 쿠폰 발급 중 RabbitMQ Classic Queue 메모리 장애와 동기화 실패 원인을 분석했습니다. 긴급 복구 후 버전 업그레이드와 Quorum Queue 전환으로 안정성을 높였습니다.
#RabbitMQ#AWS
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Cursor AI를 활용하여 Frontend 손쉽게 개발하기
Cursor AI로 Vue.js 프론트엔드를 빠르게 구성하고, 백엔드 API와 ECharts 차트·CloudWatch 모니터링을 연동하는 과정을 소개했습니다. 단순 작업은 효율적이지만 복잡한 기능은 반복 피드백과 디버깅이 필요했습니다.
#Tuist#Vue.js
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Dedicated Log Volumes를 사용한 Amazon RDS for PostgreSQL의 벤치마크
Amazon RDS for PostgreSQL에서 Dedicated Log Volume을 사용해 WAL을 분리하고 성능을 벤치마크한 사례를 다루었습니다. pgbench와 모니터링 지표를 통해 TPS 향상과 지연 시간 감소 효과를 확인했습니다.
#PostgreSQL#CloudWatch
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Amazon Q Developer를 사용한 AWS Elastic Disaster Recovery 실시간 모니터링
Amazon Q Developer와 Slack을 연동해 AWS Elastic Disaster Recovery 이벤트를 실시간으로 모니터링하는 방법을 소개했습니다. CloudWatch 규칙과 SNS를 활용해 복제 정체와 변경 API를 즉시 알림으로 받아보는 구성 사례였습니다.
#AWS#Amazon Q Developer
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실제 사례로 알아보는 Cloudwatch Database Insights
CloudWatch Database Insights로 RDS와 Aurora 문제를 진단하는 실제 사례를 정리했습니다. 인덱스 부재, 스토리지 부족, 메모리 부족 상황에서 원인 파악과 조치 흐름을 보여줍니다.
#AWS#CloudWatch
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AWS R-Assistant: Amazon Bedrock 기반 자연어 인터페이스의 클라우드 리소스와 비용 관리를 위한 챗봇
Amazon Bedrock과 Streamlit을 활용해 AWS 리소스와 비용을 자연어로 관리하는 챗봇을 소개했습니다. 콘솔 탐색을 줄이고 모니터링, 분석, 최적화를 한 화면에서 제공하는 점이 핵심입니다.
#AWS#Amazon Bedrock
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쿠팡 파트너스
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#개발서적#프로그래밍
CloudWatch Investigations로 보는 장애의 ‘맥락’
CloudWatch Investigations로 보는 장애의 ‘맥락’
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.
#AWS#CloudWatch
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Amazon GameLift Servers 스팟 인스턴스 잘 활용하기
Amazon GameLift Servers의 스팟 인스턴스로 비용을 줄이면서 안정적으로 운영하는 방법을 소개했습니다. CloudWatch, 이벤트 로그, OnProcessTerminate와 다중 플릿 전략으로 중단 대응과 활용률 개선 방안을 정리했습니다.
#AWS#EC2
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Amazon Bedrock에서 프롬프트 캐싱 효과적으로 사용하기
Amazon Bedrock의 프롬프트 캐싱 동작 방식과 적합한 사용 사례, 구성 방법을 설명했습니다. 또한 usage 메트릭과 CloudWatch로 캐시 효율을 모니터링하는 방법을 안내했습니다.
#Amazon Bedrock#prompt
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Neptune Stream을 통해 Neptune Database와 Neptune Analytics 간 데이터 동기화하기
Neptune Database와 Neptune Analytics 간 동기화 방안을 설명했습니다. 특히 Neptune Streams, Lambda, EventBridge를 활용한 준 실시간 연동과 체크포인트 관리에 초점을 맞췄습니다.
#AWS#Neptune
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모니터링 중앙화를 구축하는 가장 쉬운 방법, AWS CloudWatch cross-account-observability
AWS CloudWatch의 Cross-account-observability로 여러 계정의 모니터링을 중앙화하는 방법을 소개했습니다. 데이터 복제 없이 비용 효율적으로 운영할 수 있지만, 리전 제한과 Trace 과금은 주의가 필요합니다.
#AWS#CloudWatch
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Amazon Bedrock에서 DeepSeek-R1 Distilled Llama 모델 배포하기
Amazon Bedrock 사용자 지정 모델로 DeepSeek-R1 Distill Llama를 배포하는 방법을 안내했습니다.\n서버리스 호스팅, 비용 구조, 버전 관리와 모니터링 포인트도 함께 정리했습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
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