

AWS CDK로 구축하는 Vision AI 모델 서빙 파이프라인 실전 가이드
AWS CDK로 Vision AI 서빙 파이프라인을 구성한 실전 사례를 다뤘습니다. 배포 자동화, 타임아웃 대응, 비용 최적화까지 운영 관점을 함께 정리했습니다.


AWS CDK로 Vision AI 서빙 파이프라인을 구성한 실전 사례를 다뤘습니다. 배포 자동화, 타임아웃 대응, 비용 최적화까지 운영 관점을 함께 정리했습니다.

Python 기반 AI API Gateway에서 FastAPI와 Robyn의 성능을 비교했습니다.\n고부하 상황의 지연 안정성과 연결 생존력에서 Robyn의 장점을 확인했습니다.

역할 기반 모놀리스를 도메인 기준 MSA로 점진 전환한 사례를 정리했습니다. AWS ECS와 ALB 라우팅, DDD, 템플릿 저장소로 비용과 복잡도를 줄였습니다.

AI플랫폼 2.0에서 LLMOps를 지원하기 위한 운영 과제와 대응 방안을 정리했습니다. Studio, SDK, API Gateway, Labs를 중심으로 프롬프트 관리와 관측성, 보안을 강화했습니다.

Amazon Bedrock과 WebSocket을 활용한 실시간 AI 채팅 구축 과정을 소개했습니다. 연결 관리, 백프레셔, 순서 보장과 운영 지표까지 함께 다뤘습니다.


알라딘은 백오피스 인증을 Amazon Cognito와 API Gateway로 중앙화하고, 인가는 Keycloak으로 분리했습니다. 이를 통해 보안 정책 표준화와 운영 효율, MSA 확장성을 함께 확보했습니다.

RAG 2.0 보안을 실행 흐름 제어 관점에서 설명하고, Microsoft·Meta·QueryPie의 정책 적용 구조를 비교했습니다. 프롬프트 삽입 전 세션·메타데이터 기반 평가와 감사 추적의 중요성을 강조했습니다.


AWS Lambda와 API Gateway를 연동해 Account Health Event를 슬랙에서 관리하는 방법을 소개했습니다. 슬래시 명령어로 완료 처리, 목록 조회, 삭제까지 수행하는 흐름을 설명했습니다.


소규모 인디게임의 난이도 조정을 위해 AWS 관리형 서비스 기반 분석 환경을 구성한 사례를 소개했습니다. 게임 로그 수집부터 ETL, 쿼리, 시각화까지 서버리스로 단순화했습니다.

Amazon Bedrock과 Lambda, API Gateway를 연결해 긴 텍스트 요약 API를 구성하는 과정을 다루었습니다. 요청 전달, IAM 권한, 응답 처리와 테스트 방법까지 실습 중심으로 설명했습니다.