

현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 빅데이터 클러스터 장애 대응 자동화 에이전트 구축기
LangGraph와 Amazon Bedrock, OpenSearch를 결합해 빅데이터 클러스터 장애 대응을 자동화했습니다. 병렬 RCA와 반증 검증으로 진단 품질을 높이고 MTTA를 줄였습니다.


LangGraph와 Amazon Bedrock, OpenSearch를 결합해 빅데이터 클러스터 장애 대응을 자동화했습니다. 병렬 RCA와 반증 검증으로 진단 품질을 높이고 MTTA를 줄였습니다.

AI를 서비스와 인프라에 어떻게 적용하고 운영할지 다룬 기술 소식 모음입니다. 공공 AI 인프라, 프레임워크 비교, 플랫폼 재설계와 Agent 구축 흐름을 소개했습니다.

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


이직 스트레스로 고민을 털어놓을 GIGACHAD 채팅봇을 만들었습니다.\n비밀 보장, 저비용 운영, Gemini Flash 2.0 선택 이유를 정리했습니다.


AWS와 리멤버 해커톤에서 영업팀용 AI 에이전트 샐리 개발 사례를 공유했습니다.리드 발굴과 반복 업무를 자동화하고, 멀티 에이전트 구조를 단순화해 성능을 개선했습니다.
항공권 환불 규정 계산을 AI와 코드로 분담해 자동화한 사례를 다뤘습니다. 최종적으로 응답 시간을 5초 이내로 줄이고 고객 경험도 개선했습니다.


Amazon Bedrock AgentCore Runtime으로 AI 에이전트를 프로토타입에서 프로덕션까지 빠르게 배포하는 방법을 소개했습니다. SDK, Starter Toolkit, FastAPI 예시와 함께 세션 격리, 프로토콜 지원, 운영 포인트를 설명했습니다.


Cursor AI를 활용해 Backend API를 빠르게 구성하는 방법을 소개했습니다. FastAPI와 AWS EC2 예시로 테스트와 피드백을 통한 개선 포인트도 함께 다뤘습니다.

Yappi로 FastAPI 서버의 병목을 찾아 성능을 개선한 사례를 다뤘습니다. JSON 직렬화와 변환 경로를 줄여 CPU 사용률과 응답 시간을 크게 낮췄습니다.

해커톤에서 AI 채용 도우미 AIVA를 만들며 이력서와 과제 분석, 코드 실행 검증까지 실험했습니다. 프롬프트 설계와 캐싱, 토큰 제한을 고민하며 AI 시대 개발자의 자세도 함께 성찰했습니다.


티오더가 Amazon Bedrock과 MCP로 운영 플랫폼을 구축한 사례를 소개했습니다. 자연어 기반 도구 호출과 알람 자동 요약으로 장애 대응과 운영 효율을 높였습니다.


Kubeflow로 추천 시스템의 데이터 수집, 학습, 서빙, 튜닝까지 전체 흐름을 구성한 사례를 소개했습니다. 오프라인 추론 전환과 파이프라인 자동화로 응답 속도와 운영 효율을 개선했습니다.