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SEGA가 소규모 팀으로 글로벌 GaaS를 운영하기 위해 DynamoDB와 ElastiCache Serverless를 도입한 사례를 소개했습니다. 단일 테이블 설계와 캐시 최적화로 운영 부담과 비용을 줄이고 안정적인 성능을 확보했습니다.
채널코퍼레이션은 DynamoDB User 테이블의 Badge 트래픽과 GSI 병목을 분리해 해결했습니다. Export/Glue/Import 기반 마이그레이션으로 서비스 영향 없이 5.5시간 수준으로 전환했습니다.
member GSI의 핫 파티션을 쓰기 샤딩으로 분산한 과정을 다뤘습니다. 공통 프레임워크와 단계적 마이그레이션, 백필 중 Rolling Hot Partition 대응까지 설명했습니다.
Amazon Bedrock 기반 Claude Code를 LLM Gateway 없이 통제하는 경량 아키텍처를 소개했습니다. 로그 집계와 IAM Deny 정책으로 사용자별 비용 관리와 차단을 구현하는 방법을 정리했습니다.
DynamoDB 실무에서 겪는 핫파티션과 트래픽 폭주 대응 사례를 공유하는 밋업을 소개했습니다. 대규모 마이그레이션과 무중단 재구조화 경험도 함께 다룹니다.
DynamoDB GSI의 조회 경로를 인덱스 테이블과 공통 라이브러리로 전환한 사례를 정리했습니다. limit, 커서, 삭제 데이터 처리 함정을 규칙화해 GSI를 최종 제거했습니다.
![1시간 대화로 만드는 Amazon Connect Customer AI Agent [AICC Builder 시리즈 #1]](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/2a459380709e2fe4ac2dae5733c73225ff6cfee1/2026/07/23/aicc-builder-thumbnail-1122x630.png)
Amazon Connect Customer AI Agent를 빠르게 만들기 위한 AICC Builder와 6종 에셋 생성 과정을 소개했습니다. 인터뷰부터 배포와 전화 검증까지 이어지는 PoC 절차를 설명했습니다.
멀티 AWS 계정 환경에서 NACL 차단 자동화를 운영하며 정합성 불일치와 race condition을 개선한 경험을 다뤘습니다. 반환값 검증, 재시도, 실패 격리로 부분 실패가 숨지 않도록 도구를 다듬었습니다.
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Pyroscope로 DynamoDB 응답 역직렬화의 CPU 병목을 확인하고 AWS SDK v2 기반 래퍼로 전환했습니다.\n요청당 CPU를 59% 줄여 피크 타임 HPA 파드를 245개에서 109개로 낮췄습니다.
DynamoDB managed GSI의 핫 파티션을 피하기 위해 인덱스 테이블 분리와 전파 파이프라인 구현 과정을 다뤘습니다. 운영 중에는 버스트 제어와 SQS 적체를 조정해 안정적으로 변경분을 반영했습니다.
DynamoDB의 설계 철학과 내부 구조, 대규모 트래픽 대응 방식을 소개했습니다. 셀 기반 아키텍처와 AZ 운영, 커넥션 재사용 같은 실무 인사이트도 함께 정리했습니다.
AWS가 DynamoDB를 설계하고 운영하는 핵심 원칙과 내부 구조를 소개했습니다. 대규모 트래픽, 셀 기반 아키텍처, 배포·라우팅 최적화 사례를 함께 다뤘습니다.
프롬프트 인젝션에 대비해 에이전트 보안을 LLM 밖의 인프라에서 강제하는 다층 방어 패턴을 설명했습니다. AgentCore, JWT 전파, RLS, Index Mapper로 사용자 간 데이터 경계를 지키는 방법을 정리했습니다.
AWS DevOps Agent로 CI/CD 배포 이벤트와 운영 데이터를 연동해 자동 조사를 구성하는 방법을 소개했습니다. 배포 후 오류 발생 시 근본 원인을 빠르게 찾고 예방 권장사항까지 얻는 흐름을 설명했습니다.
