

Strands Agents와 오픈 소스 AI 에이전트 SDK 살펴보기
Strands Agents는 모델 중심 접근 방식으로 AI 에이전트를 간단하게 구축하고 배포할 수 있는 오픈 소스 SDK를 소개했습니다.\n프롬프트와 도구만 정의해 로컬 개발부터 프로덕션 관찰성까지 지원하는 점을 강조했습니다.


Strands Agents는 모델 중심 접근 방식으로 AI 에이전트를 간단하게 구축하고 배포할 수 있는 오픈 소스 SDK를 소개했습니다.\n프롬프트와 도구만 정의해 로컬 개발부터 프로덕션 관찰성까지 지원하는 점을 강조했습니다.


AWS Instance Scheduler에 한국 공휴일을 자동 반영하는 서버리스 구성을 소개했습니다. 공공데이터포털, Lambda, EventBridge로 스케줄을 자동 전환해 운영 부담과 비용을 줄였습니다.


DevOps 커리어에 도움이 되는 핵심 자격증 4종과 준비 전략을 정리했습니다. 실습과 기출, 공식 자료를 함께 활용해 단계적으로 역량을 증명하는 방법을 제안했습니다.


DevOps 커리어를 위해 CKA, 리눅스 마스터, AWS SAA, 정보처리기사를 소개했습니다. 실습과 기출 반복으로 기초 역량을 단계적으로 증명하는 준비 전략을 제안했습니다.


AWS에서 보안 사고와 비용 폭증을 막기 위한 기본 설정 10가지를 정리했습니다. 루트 계정, S3, 보안그룹, 알람, 예산 등을 바로 점검하라고 안내했습니다.


AWS Resource Explorer로 분산된 AWS 리소스를 구조적으로 탐색하는 방법을 소개했습니다.\n인덱싱 지연과 리전 설정 주의점, 검색 쿼리 활용 사례도 함께 정리했습니다.

실시간 마케팅을 위해 SNS-Lambda-Kinesis-Flink-DB 파이프라인 PoC를 진행했습니다. 12k RPS 목표를 기준으로 병목을 찾아 SQS 추가와 Flink 최적화로 개선했습니다.

비대면 금융의 개인화 부족을 해결하기 위해 AI 대출 음성 상담 챗봇을 개발했습니다. 합성 데이터와 RAG, AWS AI 서비스를 결합해 실시간 상담과 추천 흐름을 구현했습니다.
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ScyllaDB에 Local NVMe와 EBS를 묶은 Super Disk 구성을 도입해 복구 시간을 크게 줄였습니다. 또한 Windmill으로 교체·복구 절차를 자동화해 운영 안정성과 효율을 높였습니다.

AI 에이전트의 자율 실행이 기존 DevSecOps의 통제를 벗어나는 문제를 설명했습니다. 실행 시점 정책 평가와 감사 로깅을 중심으로 AgentSecOps와 MCP 기반 통제 구조를 제안했습니다.


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.


AWS의 양자 컴퓨팅 포트폴리오와 아마존 브라켓의 기본 개념을 소개했습니다. 클라우드 기반 관리형 서비스의 장점과 활용 방식도 함께 정리했습니다.


AWS DataZone에서 MWAA와 OpenLineage를 연결해 Airflow 데이터 계보를 작성하는 방법을 설명했습니다. CloudWatch 로그, SQL 파싱, DataZone API를 조합해 입력·출력 테이블 계보를 업데이트했습니다.

ReAct를 추론과 행동을 결합한 에이전트 프레임워크로 소개했습니다. AWS와 LangChain 도구를 활용한 업무 자동화 사례와 구성 요소를 정리했습니다.