

이노크라스의 AWS HealthOmics 기반 임상 유전체 파이프라인 운영 효율화 방안
AWS HealthOmics를 중심으로 임상 유전체 파이프라인의 자동화, 배포, 보안, 비용 최적화를 함께 다룬 사례입니다. 이벤트 기반 오케스트레이션과 GitOps로 TAT 준수와 감사 추적을 강화했습니다.


AWS HealthOmics를 중심으로 임상 유전체 파이프라인의 자동화, 배포, 보안, 비용 최적화를 함께 다룬 사례입니다. 이벤트 기반 오케스트레이션과 GitOps로 TAT 준수와 감사 추적을 강화했습니다.


Rerank와 Weight 튜닝을 OpenSearch 검색 품질에 적용해 본 결과를 정리했습니다.\n데이터 특성과 기존 성능에 따라 개선과 악화가 갈리므로, 측정 기반의 지속 평가가 중요했습니다.


Amazon Bedrock을 Codex의 모델 백엔드로 연결하는 실제 경로와 설정 방법을 정리했습니다. 인증, cached web search, 관측, PrivateLink, 비용 운영까지 엔터프라이즈 적용 포인트를 설명했습니다.


Claude Code로 만든 데이터 분석 에이전트를 Amazon Bedrock AgentCore로 프로덕션에 배포하는 과정을 설명했습니다. 로컬 구성은 유지하면서 Gateway, Runtime, Web Search로 관리형 전환하는 방법을 다뤘습니다.


Amazon Bedrock 앞의 LLM 게이트웨이에서 사라진 호출자와 흐려진 모델 거버넌스를 보완하는 방법을 정리했습니다. requestMetadata와 Application Inference Profile로 추적과 관측을 강화하고, 예산과 네트워크 운영도 함께 다뤘습니다.


CloudHSM 기반 서명 시스템의 구현 방식과 PKCS#11 운영 트러블슈팅, 무중단 키 전환 과정을 다뤘습니다. KMS와의 Active-Standby 조합으로 장애 대응과 성능 최적화를 함께 달성했습니다.
쿠팡 파트너스
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.


카카오뱅크가 AWS GameDay 2026에서 2년 연속 우승한 과정을 공유했습니다. Amazon Q Developer와 Kiro CLI를 활용한 장애 대응 전략과 실전 시행착오를 정리했습니다.

메가MGC커피가 RDS for MySQL을 Aurora Serverless v2로 전환해 오전 피크 트래픽 대응력을 높였습니다. 또한 Read Replica 기반 Cut-over와 ACU 조정으로 안정성과 비용 효율을 함께 확보했습니다.


AWS DevOps Agent로 성능 테스트 분석을 자동화하는 활용 사례를 소개했습니다. JMeter 부하 테스트에서 병목 원인을 찾고 수정 후 재검증하는 흐름을 보여주었습니다.


에잇퍼센트가 Kiro CLI와 AI 프롬프트 세트로 EC2 기반 서비스를 Amazon ECS Fargate로 현대화했습니다. 현업을 병행하면서도 무중단 배포와 비용 절감을 함께 달성했습니다.


Amazon GameLift Servers를 활용한 멀티플레이어 게임 출시 사전 준비 항목을 정리했습니다. 테스트, 세션 관리, 큐 배치, 모니터링 설정의 핵심 포인트를 다뤘습니다.


딜라이트룸은 EKS Auto Mode로 멀티 클러스터 운영 복잡도를 크게 줄였습니다. 또한 로그 수집과 진단 자동화를 더해 장애 대응력도 높였습니다.


Grafana k6와 몬테카를로 시뮬레이션으로 EC2 인스턴스 7종의 CPU 성능을 비교했습니다. 성능과 비용을 함께 보며 가격 대비 성능 관점의 선택이 중요하다고 정리했습니다.

MongoDB Atlas의 IOPS 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 Amazon DocumentDB로 전환했습니다. 실시간 협업 서비스의 응답속도를 50% 개선하고 비용도 30% 절감했습니다.