AWS Graviton 으로 EKS 비용 최적화 하기
EKS 비용 최적화를 위해 AWS Graviton 도입 방법을 정리했습니다. 멀티 아키텍처 이미지를 준비한 뒤 카나리로 점진 전환하는 흐름을 소개했습니다.

EKS 비용 최적화를 위해 AWS Graviton 도입 방법을 정리했습니다. 멀티 아키텍처 이미지를 준비한 뒤 카나리로 점진 전환하는 흐름을 소개했습니다.
Amazon Bedrock 기반 Claude 운영을 위한 Claude Apps Gateway의 구조와 구성 요건을 정리했습니다. IdP 연동, 권한 제어, 텔레메트리 중앙화까지 AWS 환경에서의 활용 방법을 소개했습니다.

금융권 연구·개발망의 규제 변화와 AWS 기반 구현 방법을 정리했습니다. 멀티 계정, 보안 통제, 자동화 워크플로우로 혁신과 컴플라이언스를 함께 맞추는 방안을 설명했습니다.

금융회사의 클라우드 도입 절차를 전자금융감독규정 중심으로 정리했습니다. 망분리와 안전성 확보조치를 AWS 서비스에 어떻게 매핑하는지도 설명했습니다.

AWS Transform for migrations가 13개 언어 현지화를 지원하도록 확대했습니다. 팀이 선호 언어로 계획 검토와 승인, 작업 진행을 할 수 있게 됐습니다.
분산 학습용 AWS 컴퓨트 선택을 모델 규모와 통신 패턴 기준으로 정리했습니다. GPU 성능보다 인터커넥트, 메모리, 운영 방식이 병목을 좌우한다고 설명했습니다.

Amazon CloudWatch의 네이티브 OpenTelemetry 지표 수집과 PromQL 지원을 소개했습니다. EKS, Grafana, 애플리케이션 지표를 하나의 파이프라인과 쿼리 언어로 통합하는 방법을 설명했습니다.

AWS Site-to-Site VPN 유지보수 중 발생하는 장애 원인과 대응 방법을 설명했습니다. BGP와 Tunnel Endpoint Lifecycle Control을 함께 사용해 무중단 교체를 구현하는 방법을 정리했습니다.

AWS DevOps Agent로 성능 테스트 분석을 자동화하는 활용 사례를 소개했습니다. JMeter 부하 테스트에서 병목 원인을 찾고 수정 후 재검증하는 흐름을 보여주었습니다.

Amazon S3 Files 도입 전에 비용, 성능, 공존 문제를 실측과 문서로 점검하는 방법을 정리했습니다. 소형 파일 과금, 읽기 경계, Mountpoint 충돌을 먼저 확인해야 합니다.

Amazon MWAA와 S3 Vectors, Bedrock AgentCore로 클라우드 정책 수집과 검색을 자동화했습니다. 역할별 Strands Agent와 MCP 도구로 DevOps, SecOps, Compliance, FinOps 분석을 분리했습니다.

에잇퍼센트가 Kiro CLI와 AI 프롬프트 세트로 EC2 기반 서비스를 Amazon ECS Fargate로 현대화했습니다. 현업을 병행하면서도 무중단 배포와 비용 절감을 함께 달성했습니다.

Amazon EKS에서 NVIDIA OSMO를 활용한 Physical AI 워크플로 운영 레퍼런스 아키텍처를 소개했습니다. GPU 스케줄링, 아티팩트 보존, 모니터링, 보안을 함께 다루는 방법을 설명했습니다.
AWS Unified Operations는 주요 핵심 워크로드를 위해 사전 예방과 신속 대응을 결합한 운영 지원 체계입니다. 전담 전문가와 AI 인사이트로 마이그레이션, 보안, 최적화까지 함께 지원했습니다.
Amazon GameLift Servers의 DDoS Protection 기능을 소개하며, 멀티플레이어 게임에 맞춘 상시 방어 방식을 설명했습니다. Player Gateway와 토큰 검증으로 서버 IP를 숨기고 첫 패킷부터 보호하는 통합 방법도 안내했습니다.

HYBE는 AWS DevOps Agent와 Custom MCP 서버로 인시던트 조사와 Jira 생성을 자동화했습니다. 서비스 카탈로그와 Skill을 더해 분산된 도구와 이름 불일치 문제를 해결했습니다.

EC2와 cron으로 Kiro 기반 RDS/Aurora 점검 보고서 자동화 구성을 설명했습니다. S3 Presigned URL과 SES, Slack 연동으로 매일 링크를 받아보는 방법을 다뤘습니다.

Kiro CLI와 Custom Agent로 RDS/Aurora 장애 분석을 터미널에서 자동화하는 방법을 소개했습니다. Aurora MySQL Replication Lag 사례로 실제 원인 분석과 보고서 생성 과정을 확인했습니다.
