사내 AI 에이전트 개선기
사내 AI 에이전트 개선기
사내 AI 에이전트의 컨텍스트 비용과 안전성 문제를 줄이기 위해 v2 구조와 런타임 가드레일을 재설계했습니다. 파일, 채널, 스킬을 필요한 순간에만 제한적으로 읽도록 바꿨습니다.
#OpenAI Agents SDK#prompt caching
0005분
필터 1
Apache Iceberg 테이블 운영 실전기: 스냅샷 관리부터 Compaction까지
Apache Iceberg 테이블 운영 실전기: 스냅샷 관리부터 Compaction까지
Iceberg 운영에서 스냅샷 폭증과 Small File 문제를 어떻게 다뤘는지 정리했습니다. 작업 이력 관리와 메인터넌스 정책으로 비용과 성능을 개선한 사례입니다.
#Apache Iceberg#Airflow
0005분
AWS 공간 데이터를 활용한 건물 검사 인텔리전스 구축
AWS 공간 데이터 관리로 건물 검사 결과를 공간 참조 데이터로 구조화하는 방법을 소개했습니다. 이미지와 메타데이터, 추론 결과를 연결해 장기 보존과 재분석 가능성을 높였습니다.
#AWS#S3
19005분
RIMAN KOREA의 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용한 자연어 기반 상품 검색 시스템 구축기
기존 상품명 중심 검색의 한계를 해결하기 위해 Amazon Bedrock Knowledge Bases 기반 자연어 검색 시스템을 구축했습니다. 하이브리드 검색과 메타데이터 필터링, 병렬 처리로 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.
#Amazon Bedrock#검색
39005분
글 템플릿1
글 템플릿1
AWS Athena로 ELB/ALB 액세스 로그를 분석하는 테이블 생성 방법을 정리했습니다. 로그 활성화와 S3 설정, 파티션 프로젝션 예시까지 함께 소개했습니다.
#AWS Athena#ELB
42005분
하네스 엔지니어링으로 본 Deep Insight – 로컬 개발에서 프로덕션 운영까지의 설계 여정
Deep Insight의 프로덕션 전환을 하네스 엔지니어링 관점에서 정리했습니다. 에이전트 추론, 코드 실행, 저장소, 네트워크를 분리해 안정성과 보안을 높였습니다.
#AWS#LLM
78005분
Amazon SageMaker HyperPod로 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO’ 효율적으로 대규모 분산 학습하기
슈퍼브에이아이가 SageMaker HyperPod로 ZERO 모델의 대규모 분산 학습 효율을 높인 사례를 소개했습니다. 저가 리허설과 데이터 사전 로드로 비용과 학습 지연을 줄였습니다.
#Amazon SageMaker HyperPod#S3
47005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 2부 – 준실시간 환경에서 AWS 미디어 서비스를 활용한 분석 파이프라인 구축하기
AWS 미디어 서비스와 TwelveLabs를 결합해 준실시간 비디오 분석 파이프라인을 구성하는 방법을 정리했습니다. 서버리스와 서버 기반, Kinesis Video Streams 활용 사례까지 함께 소개했습니다.
#AWS#LLM
32005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 3부 – Strands Agent를 활용한 Agentic video engine구현
Strands Agents SDK로 TwelveLabs와 AWS 서비스를 결합한 에이전틱 비디오 엔진 구현 방식을 소개했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 구조로 영상 검색, 요약, 자막 처리 흐름을 구성했습니다.
#AWS#LLM
28005분
Amazon Bedrock과 Claude Agent SDK로 서버리스 멀티 에이전트 구현하기
AWS Lambda와 Amazon Bedrock, Claude Agent SDK로 멀티 에이전트 Orchestrator-Worker 구조를 구현하는 방법을 소개했습니다. S3 공유 저장소와 Sonnet/Opus 분리를 통해 제약 대응과 비용 최적화를 함께 다뤘습니다.
#Amazon Bedrock#Claude Agent SDK
56005분
클라우드 비용 최적화를 위한 Automatic Labeling System 구축기
클라우드 비용 최적화를 위한 Automatic Labeling System 구축기
클라우드 비용 최적화를 위해 자동 라벨링 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. 수동 태깅의 한계를 자동화와 운영 지표로 개선했습니다.
#AWS#FinOps
28005분
메시지 전송 트래픽 100배에도 끄떡 없는 User 테이블로 뜯어고치기 (2)
메시지 전송 트래픽 100배에도 끄떡 없는 User 테이블로 뜯어고치기 (2)
DynamoDB Export/Glue/Import로 UserBadge를 분리해 16억 건 규모 마이그레이션을 수행했습니다. 비용은 36% 줄고 시간은 7일에서 약 6시간으로 단축했습니다.
#DynamoDB#AWS Glue
0005분