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키다리스튜디오의 QA 테스트 케이스 생성 자동화 — Amazon Bedrock과 LangGraph 활용 사례

키다리스튜디오는 Amazon Bedrock과 LangGraph로 QA 테스트 케이스 생성 자동화를 구현했습니다. 수 시간 걸리던 작업을 분 단위로 줄이고, 멀티 에이전트와 Human-in-the-Loop로 품질을 보완했습니다.

삼성계정 서비스의 WAF 로그를 AI 에이전트로 분석해 보안 위협을 탐지한 사례를 소개했습니다. 단일 에이전트의 한계를 넘어 Multi-Agent로 정확도와 운영 효율을 높였습니다.

멀티클라우드와 AI 통합을 위해 LLM 비종속 아키텍처와 권한 자동화 체계를 구축했습니다. 또한 호출 로그를 모아 비용을 추적하고 FinOps 인사이트를 확보했습니다.

Kubernetes Pod의 Host Network 설정 개념과 장단점을 설명하고, DaemonSet과 Job Pod에 적용한 사례를 공유했습니다. IP 절감과 시작 속도 개선 효과를 얻었지만 포트 충돌 예외 처리가 필요했습니다.

Kubernetes 마이그레이션의 필요성과 장점을 정리하고, 사전 준비와 유의 사항을 설명했습니다.\nECS·EC2에서 EKS로 전환한 경험을 바탕으로 단계적 실행과 PoC의 중요성을 전했습니다.

Keycloak SSO 연재의 첫 단계로, eksctl을 사용해 EKS 클러스터와 노드그룹을 생성하는 방법을 다뤘습니다. cluster.yaml 기반 선언적 관리와 생성 후 상태 확인 절차를 함께 소개했습니다.

AWS EKS 기반 MSA 환경에서 LGTM 스택을 도입해 관측 체계를 통합했습니다. 메트릭, 로그, 트레이스를 연결해 장애 파악과 운영 효율을 개선했습니다.