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주요 카테고리 AI · DevOps · 백엔드

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마지막 발행
2026. 11. 12.
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AWS 기술 블로그 글 (537)

AI

데이터 사이언티스트 없이 수요 예측 자동화, 다이닝브랜즈그룹의 Amazon SageMaker Canvas 활용기

SageMaker Canvas와 AWS 자동화 서비스로 식자재 수요예측부터 발주 시스템 반영까지 자동화했습니다. 이벤트 데이터 구조화와 모델·운영 흐름 분리로 재현성과 비용 효율을 높였습니다.

#Amazon SageMaker Canvas#AWS Lambda#Amazon S3
1200

AI

KB증권 AI 에이전트는 어떻게 최적의 모델을 선택할까? – Amazon Bedrock 기반 Context Tier-Routing

LLM 호출마다 대화 맥락과 Tool 실행 상태를 반영해 모델을 선택하는 라우팅을 설계했습니다. Elevate-only 정책으로 캐시 손실을 줄이며 비용과 토큰 사용량을 절감했습니다.

#LLM#Amazon Bedrock#Amazon SageMaker AI
1400

AI

AV 3.0과 데이터 플라이휠: 자율주행의 승부처가 모델에서 데이터 파이프라인의 회전 속도로 옮겨 가는 이유 (1부)

AV 3.0 자율주행에서 데이터 플라이휠과 8단계 데이터 파이프라인의 중요성을 설명했습니다. AWS와 NVIDIA 도구를 활용한 수집·학습·시뮬레이션·검증 구성을 정리했습니다.

#자율주행#physical ai#VLA
400

데브옵스

AWS를 활용한 CMMC Level 2 인증 준비: 국내 방산 기업을 위한 안내

AWS에서 CUI 보호 환경을 구성해 CMMC Level 2를 준비하는 방법을 안내했습니다. 평가 범위와 증적, 다중 계정 보안 운영의 핵심 요소를 설명합니다.

#AWS#CMMC#CUI
600

AI

유진그룹의 온톨로지 여정: Amazon Neptune과 Amazon Bedrock으로 건자재 유통 데이터를 지식 그래프로 전환하기

건자재 유통 RDBMS 데이터를 Neptune 지식 그래프로 전환한 PoC를 소개했습니다. Bedrock 기반 규칙형 질의로 재고·납기·대체품 탐색 가능성을 검증했습니다.

#Amazon Neptune#Amazon Bedrock#지식 그래프
2200

데브옵스

게임듀오가 Amazon EC2 기반 ClickStack으로 게임 서버 관측성 비용을 절반 이하로 줄인 방법

게임듀오는 EC2 기반 ClickStack과 S3·SQS 버퍼로 관측 비용을 절반 이하로 줄였습니다. 로그 보존과 분산 트레이싱 범위를 확대하면서 유실 감시와 운영 자동화도 구축했습니다.

#ClickHouse#OpenTelemetry#AWS
900

데브옵스

스마일게이트의 MS SQL 데이터베이스 현대화 – AWS Transform for SQL Server와 Claude Code의 하이브리드 전략

AWS Transform과 Claude Code를 조합해 SQL Server 기반 .NET 시스템을 Aurora PostgreSQL로 전환했습니다. 스키마 동결과 원본 동등성 검증으로 자동 변환 이후의 계약 불일치를 해결했습니다.

#AWS#SQL Server#Aurora PostgreSQL
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AI

PennyLane을 활용한 Amazon Braket에서의 Max-Cut 문제의 해결 (2부) – 세 가지 실행 방식 비교

PennyLane QAOA Max-Cut을 로컬과 Amazon Braket Hybrid Jobs의 두 시뮬레이터에서 비교했습니다. 실행 위치에 따른 콘솔 추적, 네트워크 왕복, 과금 특성과 최적화 결과를 설명합니다.

#PennyLane#Amazon Braket#QAOA
200

AI

하나의 플랫폼으로 두 가지 에이전트 런타임 운영하기: 웅진씽크빅의 Amazon Bedrock AgentCore 및 Amazon EKS 기반 플랫폼 구축기

AgentCore와 EKS를 함께 지원하는 사내 AI 에이전트 플랫폼 구축 과정을 소개했습니다. 코드 생성·배포·MCP·메모리 관리를 표준화하고 GitOps 운영 개선 방향을 제시했습니다.

#AWS#Amazon Bedrock#Amazon EKS
700

데브옵스

인코어드의 AWS HPC 환경에서 WRF 실행하기 [2부: MPI/OpenMP 하이브리드 병렬화 튜닝 심층 분석]

AWS HPC에서 WRF의 MPI/OpenMP 비율을 조정해 통신 오버헤드를 분석했습니다. CPU 사용률보다 wall time과 EFA 패킷 지표를 함께 봐야 함을 확인했습니다.

#AWS#WRF#MPI
900

AI

Amazon Bedrock Managed Agents: OpenAI 에이전트를 AWS에서 운영하는 방법

Amazon Bedrock Managed Agents로 OpenAI 에이전트의 루프와 세션 운영을 AWS에 맡기는 방식을 설명했습니다. MCP 도구, IAM 역할 분리, AgentCore Runtime 기반 문서 생성 사례와 보안 주의점을 소개했습니다.

#Amazon Bedrock#OpenAI#AgentCore Runtime
1001

데브옵스

Amazon Bedrock Guardrails로 Claude Enterprise에 조직의 DLP 정책 적용하기

Claude Enterprise Inference hooks에 AWS 판정 서버를 연결해 DLP 정책을 적용하는 방식을 소개합니다. 자체 규칙과 Bedrock Guardrails를 결합해 민감정보를 검사하고 장애·감사까지 설계했습니다.

#AWS#Amazon Bedrock Guardrails#Claude
1100

AI

AWS에서 AI 에이전트 실행 환경 격리하기 4부: Amazon Bedrock AgentCore Runtime, 관리형 샌드박스의 동작과 선택 기준

Amazon Bedrock AgentCore Runtime의 microVM 격리와 세션 관리 동작을 EKS 환경과 비교했습니다. 시작 지연, 자격 증명, 유휴 회수, 과금, 확장 기준과 도입 시 주의점을 측정으로 정리했습니다.

#Amazon Bedrock AgentCore#EKS#microVM
1400

데브옵스

티맵모빌리티의 기존 운영 워크플로우와 AWS DevOps Agent를 연계한 AIOps 구축 사례

기존 Slack·Jira 운영 흐름에 AWS DevOps Agent와 Custom MCP를 결합한 AIOps 사례를 소개했습니다. 에이전트가 로그·배포·변경 이력을 연관 분석해 장애 조사와 중복 알람 분류를 지원했습니다.

#AWS DevOps Agent#AIOps#MCP
2700

데브옵스

Amazon EKS GitOps를 통한 Amazon Bedrock AgentCore 배포 파이프라인 구성하기

EKS의 Argo CD와 ACK로 Bedrock AgentCore Runtime 배포를 GitOps 방식으로 구성했습니다. PostSync 실제 호출 검증과 세션별 릴리스 전환 확인 방법, 자동 롤백의 한계를 설명합니다.

#Amazon EKS#GitOps#Amazon Bedrock
900

AI

CJ올리브네트웍스의 LLM Gateway 구축 – 모델 접근, 비용 통합 관리

분산된 LLM 호출을 중앙 게이트웨이로 통합해 인증·비용·데이터 정책을 적용했습니다. EKS 기반 확장 구조와 CLI 자동화로 안정적인 전사 AI 사용 환경을 구축했습니다.

#LLM#AWS#Amazon EKS
6500

데브옵스

AWS에서 AI 에이전트 실행 환경 격리하기 3부: 에이블리의 Amazon EKS 기반 Agent Sandbox 운영 사례

에이블리의 EKS 기반 Agent Sandbox로 프로젝트 작업환경을 중단·재개·만료하는 방식을 소개했습니다. Karpenter, Kyverno, S3를 연결해 유휴 자원 회수와 작업물 보존을 함께 운영했습니다.

#Kubernetes#EKS#Karpenter
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데브옵스

CJ대한통운 해외 IDC의 AWS 전환기 2편: 컷오버와 안정화

해외 IDC 워크로드를 AWS로 이전하며 Wave·리허설·4단계 컷오버 체계를 구축했습니다. 안정화 이슈를 분석하고 성능·비용 적정화와 현대화 기반을 마련했습니다.

#AWS#migration#Windows
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