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주요 카테고리 AI · DevOps · Backend

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대표 인기 포스트무신사의 AI 기반 상품 추천 및 검색 시스템 구현 사례320 조회
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마지막 발행
2026. 9. 29.
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최신 게시글 (20)

AI

Amazon SageMaker AI와 AWS IoT Greengrass를 활용한 Physical AI 학습 파이프라인 구축하기

AWS에서 VLA·강화학습용 Physical AI 학습, 시뮬레이션 검증, 엣지 배포 파이프라인을 구성했습니다.\n학습 특성에 따라 SageMaker Pipelines·HyperPod를 선택하고 Greengrass로 모델을 배포합니다.

#AWS#SageMaker#IoT Greengrass
200

AI

AWS 인프라를 활용한 무븐트의 music-to-dance AI 학습·서빙 인프라 구축기

무븐트는 AWS 이벤트 기반 파이프라인으로 댄스 영상을 구조화된 학습 데이터로 변환했습니다.\nGPU 추론과 API를 분리한 다중 계층 서빙으로 성능과 확장성을 개선했습니다.

#AWS#데이터 파이프라인#비동기
600

데브옵스

SageMaker Studio에서 TIP와 S3 Access Grants를 활용한 Athena 쿼리 실행하기

SageMaker Studio의 TIP로 사용자 ID를 Athena·S3·Lake Formation까지 전파하는 구성을 안내했습니다. S3 Access Grants와 CloudTrail을 통해 사용자별 권한 제어 및 감사 추적을 구현했습니다.

#AWS#SageMaker#Athena
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데브옵스

웅진프리드라이프의 AWS Elastic Disaster Recovery 기반 클라우드 DR 환경 구축

AWS Elastic Disaster Recovery로 온프레미스 21대 서버의 DR 환경을 구축한 사례를 정리했습니다. 복제, 부팅, 서비스 단계의 이슈와 서버별 복구 목표 설정 과정을 공유했습니다.

#AWS Elastic Disaster Recovery#AWS#cloud
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AI

Amazon EKS와 NVIDIA FLARE로 구현하는 연합학습 (Federated Learning)

Amazon EKS와 NVIDIA FLARE로 연합학습을 구성하는 방법과 CSE 평가 흐름을 설명했습니다. 세 가지 데이터 시나리오를 통해 전역 모델의 수렴, 일반화, 운영상의 관찰 포인트를 보여주었습니다.

#Amazon EKS#NVIDIA FLARE#연합학습
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AI

Strands Agents와 Amazon Bedrock AgentCore을 이용한 발전설비진단 구현하기

Strands Agents와 Bedrock AgentCore로 발전설비 진단 보조 에이전트를 구성한 사례를 소개했습니다. 판단 절차와 데이터 조회를 분리하고 검색·응답을 따로 평가한 점이 핵심입니다.

#Strands Agents#Amazon Bedrock#MCP
300

AI

Strands Agents와 Amazon Bedrock AgentCore을 이용한 발전설비진단 구현하기

발전소 진단 지식을 Strands Agents와 Bedrock AgentCore로 연결하는 방법을 소개했습니다. 검색 계층과 응답 계층을 분리 평가해 근거 기반 진단 흐름을 설계했습니다.

#Amazon Bedrock#Strands Agents#MCP
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데브옵스

AWS 기반 EDA 환경으로 Rebellions의 차세대 AI NPU 개발 가속화하기

Rebellions는 AWS 기반 EDA 환경으로 NPU 개발의 병목인 실행 시간과 자원 확장 문제를 검증했습니다.\nLogic Simulation, DFT, Physical Design에서 온프레미스 대비 성능 개선과 운영 유연성을 확인했습니다.

#AWS#EDA#NPU
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아키텍처

AWS 네트워크 데이터 전송 및 처리 요금, 아키텍처로 이해하기 [3부: VPC 간 연결과 하이브리드]

AWS 네트워크 요금을 연결 방식별로 비교하며 VPC 간 및 온프레미스 연동 비용 구조를 정리했습니다. 경로와 방향에 따라 달라지는 전송·처리 요금을 기준으로 설계 체크포인트를 제시했습니다.

#AWS#VPC#AWS Transit Gateway
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데브옵스

AWS 네트워크 데이터 전송 및 처리 요금, 아키텍처로 이해하기 [2부: 리전 안의 트래픽]

같은 리전 안에서 AZ 경계를 넘는 트래픽의 과금 규칙을 서비스별로 정리했습니다. NLB, RDS, ElastiCache, EKS에서 비용을 줄이는 설정과 관측 방법도 함께 설명했습니다.

#AWS#AWS EKS#Elastic Load Balancing
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데브옵스

AWS 네트워크 데이터 전송 및 처리 요금, 아키텍처로 이해하기 [1부: 요금 구조와 인터넷 경계]

AWS 네트워크 비용을 전송 요금과 처리 요금으로 나눠 정리했습니다.\n프라이빗 IP와 엔드포인트, CloudFront로 비용을 줄이는 방법도 함께 설명했습니다.

#AWS#VPC#NAT Gateway
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데브옵스

VPC 내 프라이빗 서비스에 AWS DevOps Agent를 안전하게 연결하기

AWS DevOps Agent를 VPC 내부 서비스에 안전하게 연결하는 프라이빗 연결 설정 방법을 설명했습니다. 콘솔과 CLI 절차, DNS 해석, Grafana 연동과 운영 주의점까지 함께 정리했습니다.

#AWS DevOps Agent#VPC Lattice#AWS CLI
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AI

AI-DLC 기반 GS SHOP 검색·추천 개발 프로세스 고도화 사례

GS SHOP 검색·추천팀이 AI-DLC로 자연어 검색과 추천 실험 프로세스를 표준화했습니다. 실데이터 검증을 통해 다음 개선 지점과 공정한 비교 구조를 함께 확보했습니다.

#검색#추천#AI-DLC
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데브옵스

AWS Network Firewall 컨테이너 속성 기반 규칙으로 EKS와 ECS 트래픽 제어하기

AWS Network Firewall의 컨테이너 속성 기반 규칙으로 EKS와 ECS의 동적 IP 변동을 추적하는 방법을 다뤘습니다. 또한 내부 동작, 반영 지연, SNAT와 라우팅 전제조건, 로그 한계까지 실험으로 정리했습니다.

#AWS Network Firewall#EKS#ECS
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데브옵스

Amazon EKS 고급 컨트롤 플레인 구성하기

Amazon EKS가 컨트롤 플레인 일부 파라미터 5가지를 고객이 직접 조정할 수 있게 했습니다. 노드 밀집 배치, HPA 반응성, 이벤트 보존, NodePort 범위 조정에 활용할 수 있지만 PCP와 운영 제약을 함께 고려해야 합니다.

#EKS#Kubernetes#AWS
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AI

셀트리온제약의 AI-DLC 방법론과 Kiro를 활용한 OMS 서비스 구축하기

3개월 내 OMS를 구축해야 하는 상황에서 AI-DLC와 Kiro를 적용해 기획, 개발, 현업 협업을 구조화했습니다. 1일 파일럿과 3일 워크숍으로 설계 문서와 운영 산출물까지 확보했습니다.

#AWS#Kiro#OMS
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데브옵스

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 HealthOmics#EventBridge#GitOps
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데브옵스

Amazon EC2 Spot 인스턴스로 디지털 휴먼 렌더링하기

UneeQ는 Amazon EKS와 EC2 스팟 인스턴스를 활용해 디지털 휴먼 렌더링 비용을 줄였습니다. 워크로드 인지형 Group Manager로 다중 리전 GPU 용량을 자동 조정해 가동 시간도 유지했습니다.

#Amazon EC2 Spot Instances#Amazon EKS#AWS Lambda
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백엔드

Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 환경으로 운영하기

Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 RAG에 운영하는 방법을 정리했습니다. HNSW 선택, 거리 함수, 메모리 계획, 관측성까지 실무 기준으로 설명했습니다.

#PostgreSQL#pgvector#RAG
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AI

Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트 GAMMA로 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 가속화하기

Oracle에서 PostgreSQL로의 마이그레이션에서 가장 큰 병목인 저장 프로시저 변환을 멀티 에이전트 GAMMA로 자동화하는 내용을 다뤘습니다. 의존성 분석, 코드 생성, 검증, 지식 축적을 결합해 수동 작업을 줄이고 정확도를 높이는 방법을 소개했습니다.

#Amazon Bedrock#Oracle#PostgreSQL
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