DocumentDB 성능 최적화: 슬로우쿼리 수집부터 AI를 활용한 인덱스 추천까지
DocumentDB 슬로우쿼리를 수집·시각화하고, COLLSCAN 쿼리에 대해 AI로 인덱스를 추천받는 파이프라인을 구축했습니다. 이를 통해 슬로우쿼리 합계가 약 30% 감소하고 무거운 쿼리가 개선되었습니다.
#AWS DocumentDB#OpenSearch
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필터 1
Reserved Instance & Savings Plan
AWS의 EC2, RDS, Fargate, Lambda 비용 절감 방법으로 Reserved Instance와 Savings Plan을 설명했습니다. 구매 시 고려 요소와 적용 우선순위, 잘못 구매했을 때의 취소 요청 방법도 함께 정리했습니다.
#AWS#EC2
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Reserved Instance & Savings Plan
AWS EC2, RDS, Fargate, Lambda의 비용 절감 수단으로 RI와 Savings Plan을 비교했습니다. 구매 기준과 오구매 시 취소 요청 방법까지 정리했습니다.
#AWS#EC2
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AWS EC2 중지/시작 자동화: 사람도 퇴근, 서버도 퇴근! 태그 기반 EC2 스케줄링
개발/테스트용 EC2의 불필요한 실행 비용을 줄이기 위해 자동 시작·중지 구성을 소개했습니다. EventBridge와 Lambda, 태그 기반 필터링으로 업무 시간에만 인스턴스를 제어했습니다.
#AWS#EC2
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[Hands-On] 비용관리 및 절감을 위한 Amazon CID(Cloud Intelligence Dashboards) 구축 실습
AWS CID 대시보드 구축 과정을 QuickSight와 CloudFormation 중심으로 실습했습니다. 계정 분리, S3 Replication, CUR 백필, 대시보드 종류와 활용 포인트를 정리했습니다.
#AWS#S3
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백앤드서버에게 자유를 PresignedURL
커뮤니티 업로드 병목을 해결하기 위해 S3 Presigned URL로 직접 업로드 구조를 도입했습니다. 백엔드 부하를 줄이고 속도와 운영 효율을 함께 개선했습니다.
#AWS#S3
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#개발자#노트북#컴퓨터
AWS Bedrock의 imported model 사용 하기
AWS Bedrock의 imported model로 외부에서 학습한 모델을 가져와 서비스하는 방법을 소개했습니다. Lambda와 API Gateway를 연결해 서버리스로 추론 API를 구성하는 흐름을 설명했습니다.
#AWS Bedrock#Lambda
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Amazon SageMaker로 LLM 응답 Streaming 서빙하기
Amazon SageMaker 기반 LLM을 토큰 단위로 스트리밍 서빙하는 구성을 소개했습니다. Lambda Function URL과 CloudFront를 조합해 응답 스트리밍을 구현하는 방법을 설명했습니다.
#Amazon SageMaker#LLM
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AWS S3 Object Lambda로 이미지 리사이징 비용 효율 높이기
펫프렌즈가 이미지 리사이징을 Lambda@Edge에서 S3 Object Lambda로 전환한 사례를 소개했습니다. On-Demand 방식으로 운영 복잡성을 줄이고 비용도 크게 절감했습니다.
#AWS S3 Object Lambda#Lambda@Edge
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S3 Object Lambda를 이용한 On-Demand 이미지 변환 서비스 소개
AWS S3 Object Lambda로 On-Demand 이미지 변환 서비스를 구축한 사례를 소개했습니다. 사전 저장 방식의 비용과 복잡도를 줄이고 CloudFront 연동으로 성능과 운영 효율을 개선했습니다.
#AWS#S3 Object Lambda
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이미지 최적화 여정(1): AWS Serverless Image Handler
AWS Serverless Image Handler를 도입해 이미지 크기 불일치와 백엔드 의존성을 줄였습니다. 점진적 적용과 캐시 버스팅으로 운영 리스크를 낮추고 성능을 개선했습니다.
#AWS#server
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AWS Re:invent 2023 참관기와 연사자 후기! (1)
AWS Re:Invent 2023 참관기와 세션 후기를 통해 클라우드·서버리스·성능 최적화 인사이트를 정리했습니다. 장애 회복력, 캐싱, 샤딩, 생성형 AI 서비스의 실무 적용 가능성도 함께 살펴봤습니다.
#AWS#cloud
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