

Amazon QuickSight 분석을 망분리 환경에 정방향 배포하기
금융권 망분리 환경에서 QuickSight 분석을 RND→PRD 방향으로만 승격하는 방법을 설명했습니다. SMUS 제한 폴더 제약은 정의 기반 변환과 create-analysis 배포로 해결했습니다.
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금융권 망분리 환경에서 QuickSight 분석을 RND→PRD 방향으로만 승격하는 방법을 설명했습니다. SMUS 제한 폴더 제약은 정의 기반 변환과 create-analysis 배포로 해결했습니다.


여러 품질 시스템에 흩어진 자료를 근거 데이터로 정리해 APQR 리포트 생성을 자동화했습니다. 조회·계산·해석을 분리하고 Agentic AI 워크플로우로 연결해 처리 시간을 크게 줄였습니다.

채널 엔지니어링 팀의 Dev Session 문화와 운영 방식을 소개했습니다. 5년간 축적된 경험이 팀 자산이 되고 외부로도 확장되는 과정을 담았습니다.

AI를 새로운 데이터 소비자로 보고 데이터 플랫폼의 조건을 세 가지 질문으로 정리했습니다. 맥락 제공, 접근 통제, 공통 인터페이스를 통해 AI-Ready Data Platform을 설계하는 방향을 소개했습니다.

생성형 AI는 클라우드 엔지니어의 업무를 빠르게 만들지만, 요구사항 해석과 트레이드오프 판단은 여전히 중요합니다. AI가 제시한 아키텍처와 코드를 검증하는 기본기와 시스템 전체를 보는 시야가 더 중요해졌습니다.


똑닥 AI 모더레이터의 인터뷰 에이전트 구조와 자가 발전 루프를 설명한 글입니다. 안전 규칙은 코드에 고정하고 전략만 스킬로 재합성하는 설계를 다뤘습니다.

똑닥 AI 모더레이터의 유저 인터뷰 에이전트 설계와 자가 발전 구조를 공유했습니다. 안전은 코드로 고정하고 전략은 스킬 세트로 분리해 피드백 기반 재합성을 구현했습니다.


보안관제 티켓을 읽어 WAF 차단을 자동화한 개발기를 정리했습니다. 속도보다 오차단 방지와 fail-safe 구조를 우선해 장애 없이 운영한 사례입니다.
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.


SKU별 수요 패턴을 진단해 모델과 신호를 다르게 적용하는 에이전틱 수요 예측 방식을 소개했습니다. Amazon Connect Decisions로 분류, 측정, 오케스트레이션을 자동화하는 흐름을 살펴봤습니다.

SRE 업무에 AI를 접목해 인프라 비용 산정 자동화를 다룬 글입니다. 다만 본문 접근이 제한되어 Smart RI Calc의 세부 내용은 충분히 확인되지 않았습니다.


Kiro Crew를 항상 켜두는 자율 AI 에이전트로 소개하고, 세션·메모리·스케줄·앱 기능을 설명했습니다. AWS에 배포해 이슈 분류와 PR 리뷰 초안을 맡기는 온보딩과 운영 방법도 다뤘습니다.


ALB 한도와 ECS Target Group 제한을 넘기 위해 Kong과 VPC Lattice로 서비스 네트워크를 재설계했습니다.\n서비스 통합과 GitOps 제어로 고정비를 82% 줄이고, 이관과 배포 편입도 무중단으로 유지했습니다.


라이브 스트리밍의 SCTE-35 광고 삽입을 AI 화면 인식과 서버리스 오케스트레이션으로 자동화하는 방법을 소개했습니다. 필러 화면 감지를 통해 광고 타이밍을 정밀하게 맞추고 운영 비용도 줄였습니다.


사내 지식이 흩어진 문제를 MCP 게이트웨이로 통합하고, 검색 전 권한 통제와 감사 체계를 먼저 설계했습니다. 초기에는 온프렘으로 시작해 이후 AWS 관리형 서비스로 단계적으로 이전했습니다.