

Part 2: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기
Kiro CLI와 Custom Agent로 RDS/Aurora 장애 분석을 터미널에서 자동화하는 방법을 소개했습니다. Aurora MySQL Replication Lag 사례로 실제 원인 분석과 보고서 생성 과정을 확인했습니다.


Kiro CLI와 Custom Agent로 RDS/Aurora 장애 분석을 터미널에서 자동화하는 방법을 소개했습니다. Aurora MySQL Replication Lag 사례로 실제 원인 분석과 보고서 생성 과정을 확인했습니다.


Kiro IDE와 MCP 서버, Hook을 이용해 RDS/Aurora 장애 분석과 HTML 보고서 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. 실제 Aurora MySQL 슬로우 쿼리로 인한 Reader CPU 스파이크를 자동 식별한 사례도 함께 다뤘습니다.


vLLM Tensor Parallelism으로 G5/G6의 24GB GPU 여러 장에 LLM을 분산 서빙하는 방법을 설명했습니다. 벤치마크에서 TP=4는 응답 속도와 처리량을 크게 개선했으며, 비용 효율적인 대안으로 제시했습니다.

우아한공방의 문서와 코드베이스 맥락을 활용하는 RAG 챗봇 서비스를 구축한 과정을 소개했습니다. 검색 정확도 개선과 Guardrail, 스트리밍 응답, Storybook 전역 UI 적용까지 다뤘습니다.


현대오토에버가 GenAI Sandbox와 해커톤으로 전사 GenAI 실험 환경을 구축했습니다. 14개 팀이 참여해 업무 자동화와 생산성 향상 사례를 만들었습니다.

KBO 리그 이닝 교체 때 몰리는 광고 요청을 분산하기 위해 prefetching과 내부 캐시 구조를 적용했습니다. 그 결과 외부 광고 서버 부하와 지연을 줄이고 버퍼링 지표도 개선했습니다.


씨미가 4K 저지연 라이브를 위해 Amazon IVS와 자체 구축을 나눠 하이브리드 아키텍처를 설계했습니다.\n1080p는 매니지드에 맡기고 4K·클립·캐시 분산은 직접 구현하며 1만 동시 시청 테스트도 통과했습니다.


CJ올리브영이 AWS AI-DLC와 Kiro로 팀 단위 AI 협업 개발 프로세스를 구축했습니다. 3일 워크숍에서 5개 과제를 프로토타입으로 구현하며 반복 가능한 구조의 가능성을 확인했습니다.

Amazon Kinesis Video Streams WebRTC로 로봇 원격 관제 구조를 개선한 사례를 소개했습니다. 포트포워딩 의존성을 줄이고 LTE 환경에서도 영상 품질을 운영 관점에서 관리했습니다.

GS SHOP이 영상 이해 모델과 생성형 AI를 조합해 숏픽 추천을 Hybrid 구조로 고도화했습니다. 소구 포인트 기반 임베딩으로 추천 품질과 전환 성과를 함께 개선했습니다.


AWS 계정으로 Anthropic의 Claude Platform을 직접 사용할 수 있는 서비스를 소개했습니다. IAM, CloudTrail, Marketplace를 통해 인증·감사·과금을 통합하는 방법을 안내했습니다.


Amazon Bedrock AgentCore의 Policy, Evaluation, Observability를 결합해 기업용 Agent 운영 체계를 설명했습니다. 정책 제어, 품질 평가, 실시간 추적의 역할과 연계를 정리했습니다.