Part 3: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기
EC2와 cron으로 Kiro 기반 RDS/Aurora 점검 보고서 자동화 구성을 설명했습니다. S3 Presigned URL과 SES, Slack 연동으로 매일 링크를 받아보는 방법을 다뤘습니다.
#AWS#Amazon RDS
32005분
필터 1
Amazon EC2 G5/G6 인스턴스에서 GPU Tensor Parallelism으로 비용 효과적으로 LLM 서빙하기
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.
#AWS#EC2
17005분
성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 사전 제작 단계 가이드 – Part1
Amazon GameLift Servers를 활용한 멀티플레이어 게임 출시 사전 준비 항목을 정리했습니다. 테스트, 세션 관리, 큐 배치, 모니터링 설정의 핵심 포인트를 다뤘습니다.
#Amazon GameLift Servers#AWS
40005분
분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS의 인터커넥트 기반 기술, ENI 소개
AWS EC2의 ENI와 네트워크 카드 구조, EFA 할당 규칙을 설명했습니다. p5와 p6 인스턴스의 분산 트레이닝용 네트워크 구성과 운영 포인트를 정리했습니다.
#AWS#EFA
43005분
여기어때 Secret 플랫폼 구축기 Part 1: 왜 시크릿 저장소를 만들었는가
여기어때 Secret 플랫폼 구축기 Part 1: 왜 시크릿 저장소를 만들었는가
민감 정보가 서비스별로 흩어져 있던 한계를 해결하기 위해 중앙 관리 플랫폼 Secrethub를 구축했습니다. 접근 통제와 감사, 권한 일원화, 개발 편의성을 위해 외부 솔루션 대신 자체 개발을 선택했습니다.
#AWS Secrets Manager#HashiCorp Vault
80005분
포스타입 서버가 변화무쌍한 트래픽에 대응하는 방법
포스타입은 AWS 오토 스케일링으로 급격한 트래픽 변화에 대응했습니다. 단계 조정 정책, 웜 풀, 최소 용량 조정으로 플래핑과 장애를 줄였습니다.
#AWS#EC2
118005분
해이 돈기브업 - GIGA CHAD 채팅봇 만들기
이직 스트레스로 고민을 털어놓을 GIGACHAD 채팅봇을 만들었습니다.\n비밀 보장, 저비용 운영, Gemini Flash 2.0 선택 이유를 정리했습니다.
#FastAPI#EC2
77005분
블루닷(BLUEDOT)의 AWS Elemental과 EC2 GPU AMI를 이용한 실시간 4K AI 비디오 업스케일링 아키텍처
블루닷이 AWS EC2 GPU와 Elemental 서비스를 결합해 VOD와 라이브 스트리밍 모두에 4K AI 업스케일링 아키텍처를 구성했습니다.경량 CNN·GAN 모델로 저지연 처리와 화질 개선을 함께 달성하고, CloudFront로 안정적으로 배포했습니다.
#AWS#EC2
47005분
자동차 개발 협업, AWS 기반 상호 연결된 가상 임베디드 개발 환경으로 혁신을 가속하다
AWS 기반 가상 임베디드 개발 환경으로 자동차 OEM과 공급업체의 협업과 통합 테스트를 앞당기는 방법을 소개했습니다. 소스 공개 없이 CI/CT를 수행하고 하드웨어 비용과 후반 재작업 부담도 줄일 수 있습니다.
#AWS#자동차
30005분
BMW는 어떻게 AWS를 활용해 가상 ECU를 기반으로 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 확장하고 자동화했을까?
BMW는 AWS와 EC2 기반 vECU로 ECU 개발과 테스트를 클라우드에 올려 자동화했습니다. 이를 통해 준비 시간을 줄이고, 대규모 자동화 검증과 글로벌 협업을 가능하게 했습니다.
#AWS#EC2
53005분
대규모 EC2 환경에서의 운영 전략 : EBS Initialization 자동화 MCP 서버 구현 및 연동
대규모 EC2 환경의 EBS 볼륨 초기화 문제를 MCP 서버로 자동화한 사례를 소개했습니다.자연어 명령, 진행률 추적, 병렬 처리를 통해 운영 효율과 비용 절감을 개선했습니다.
#AWS#EC2
32005분
AutoML로 다음주의 가성비 Spot 인스턴스 AZ/Type 예측하기
AWS EMR의 Spot Instance 비용을 줄이기 위해 Zone과 Type별 가격 데이터를 수집해 AutoGluon으로 예측했습니다. 예측 평균을 바탕으로 다음 주에 더 저렴한 AZ와 Instance Type을 추천하고 운영 비용 절감 가능성을 확인했습니다.
#AWS#AutoML
20005분