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주요 카테고리 AI · DevOps · 백엔드

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2026. 11. 12.
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AWS 기술 블로그 글 (179)

데브옵스

Part 1: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기

Kiro IDE와 MCP 서버, Hook을 이용해 RDS/Aurora 장애 분석과 HTML 보고서 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. 실제 Aurora MySQL 슬로우 쿼리로 인한 Reader CPU 스파이크를 자동 식별한 사례도 함께 다뤘습니다.

#AWS#RDS#Aurora
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데브옵스

씨미가 4K · 4초 저지연 라이브를 만든 방법 — Amazon IVS와 자체 구축의 하이브리드 설계

씨미가 4K 저지연 라이브를 위해 Amazon IVS와 자체 구축을 나눠 하이브리드 아키텍처를 설계했습니다. 1080p는 매니지드에 맡기고 4K·클립·캐시 분산은 직접 구현하며 1만 동시 시청 테스트도 통과했습니다.

#AWS#Amazon IVS#Amazon S3
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데브옵스

뉴빌리티의 Amazon Kinesis Video Streams 기반 원격 관제 확장 사례

Amazon Kinesis Video Streams WebRTC로 로봇 원격 관제 구조를 개선한 사례를 소개했습니다. 포트포워딩 의존성을 줄이고 LTE 환경에서도 영상 품질을 운영 관점에서 관리했습니다.

#AWS#Kinesis Video Streams#WebRTC
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데브옵스

성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 런칭 단계 가이드 – Part2

Amazon GameLift Servers에서 멀티플레이어 게임 출시 전 준비해야 할 운영 항목을 정리했습니다. 서비스 한도 상향, 부하 테스트, 스로틀링 모니터링, Blue/Green 배포가 핵심입니다.

#AWS#Amazon GameLift Servers#부하 테스트
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데브옵스

성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 사전 제작 단계 가이드 – Part1

Amazon GameLift Servers를 활용한 멀티플레이어 게임 출시 사전 준비 항목을 정리했습니다. 테스트, 세션 관리, 큐 배치, 모니터링 설정의 핵심 포인트를 다뤘습니다.

#Amazon GameLift Servers#AWS#CloudWatch
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데브옵스

딜라이트룸의 ‘Amazon EKS Auto Mode’를 활용한 멀티 클러스터 운영 효율화 사례

딜라이트룸은 EKS Auto Mode로 멀티 클러스터 운영 복잡도를 크게 줄였습니다. 또한 로그 수집과 진단 자동화를 더해 장애 대응력도 높였습니다.

#Kubernetes#EKS#AWS
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데브옵스

Amazon EKS에서 운영하는 자체 관리형 Agentic AI 플랫폼 : 인프라 자동화와 관측성으로 운영 안정성 확보하기

EKS Auto Mode와 Bifrost, Langfuse를 조합해 자체 관리형 Agentic AI 플랫폼을 구축하는 방법을 소개했습니다. 멀티모델 라우팅과 2계층 관측성으로 운영 안정성과 비용 최적화를 함께 확보했습니다.

#Amazon EKS#Kubernetes#LLM
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데브옵스

Grafana k6로 Amazon EC2 비용 최적화 하기

Grafana k6와 몬테카를로 시뮬레이션으로 EC2 인스턴스 7종의 CPU 성능을 비교했습니다. 성능과 비용을 함께 보며 가격 대비 성능 관점의 선택이 중요하다고 정리했습니다.

#Grafana k6#Amazon EC2#CloudWatch
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데브옵스

AWS AI-DLC 기반 라포랩스 사내 배포 플랫폼 Raploy 구축 사례

라포랩스가 AWS AI-DLC로 사내 배포 플랫폼 Raploy를 구축한 사례를 공유했습니다. 비개발 직군도 AI와 플랫폼을 통해 배포·운영할 수 있도록 자동화와 관측성을 함께 강화했습니다.

#AWS#AI-DLC#GitHub Actions
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데브옵스

Amazon EFS 트러블슈팅, NFS I/O Hang 과 Security Group Outbound 규칙의 상관관계

EFS 유지보수 시 새 서버의 TCP RST가 Security Group Outbound에서 차단되면 NFS I/O가 수분간 멈출 수 있었습니다. mount target에 EC2 SG 대상 All TCP Outbound를 추가하고 tcpdump로 RST 수신 여부를 확인해야 했습니다.

#Amazon EFS#Security Group#tcpdump
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데브옵스

분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS의 인터커넥트 기반 기술, ENI 소개

AWS EC2의 ENI와 네트워크 카드 구조, EFA 할당 규칙을 설명했습니다. p5와 p6 인스턴스의 분산 트레이닝용 네트워크 구성과 운영 포인트를 정리했습니다.

#AWS#EFA#ENI
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데브옵스

Config의 Amazon EKS Spot 기반 대규모 RFM 데이터 파이프라인 구축

EKS와 Spot, RabbitMQ, KEDA, Karpenter를 결합해 대규모 데이터 전처리 파이프라인을 구축했습니다. 단일 큐 병목을 없애 비용을 크게 줄이고 처리 시간도 수 일에서 수 시간으로 단축했습니다.

#Amazon EKS#Spot Instances#RabbitMQ
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데브옵스

Amazon Bedrock 기반 Claude Code, 조직에서 안전하게 운영하기: LLM Gateway 구축 가이드

Amazon Bedrock 기반 Claude Code를 조직에서 안전하게 쓰기 위한 LLM Gateway 구축 방법을 설명했습니다. SSO 연동, 사용자별 예산 통제, 내부망 호출로 엔터프라이즈 운영성을 높였습니다.

#Amazon Bedrock#Claude Code#LLM
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데브옵스

AWS에서 데이터 거버넌스 구현하기: 자동화, 태깅 및 라이프사이클 전략 – 1부

AWS에서 데이터 거버넌스를 구현하기 위한 기반 전략과 태깅, 분류 체계를 정리했습니다. 조직 준비와 자동화 중심의 운영 지표까지 함께 제시했습니다.

#AWS#데이터 거버넌스#태깅
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데브옵스

분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS는 왜 인터커넥트 기술로 EFA를 사용하는가?

분산 트레이닝에서 GPU 간 통신 오버헤드가 큰 병목이므로 인터커넥트 선택이 중요하다고 설명했습니다. AWS는 클라우드 환경의 멀티테넌시와 운영 효율성 때문에 EFA를 선택했다고 정리했습니다.

#AWS#분산 트레이닝#EFA
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데브옵스

Agent 로 최적화 하는 EKS 운영: AWS DevOps Agent + K8s Operator로 MTTR 줄이기

EKS 장애를 자동 감지해 AWS DevOps Agent 조사로 연결하는 Operator 활용법을 소개했습니다. 로그와 이벤트를 즉시 수집해 MTTR을 줄이고, Runbook과 GitHub 연동으로 원인 분석을 고도화했습니다.

#EKS#Kubernetes Operator#AWS
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데브옵스

중앙 집중식 및 분산형 비밀 관리 방식 알아보기

AWS 비밀 관리를 생성, 저장, 교체, 모니터링 관점에서 중앙화와 분산화로 나누어 비교했습니다. 조직 규모와 보안 요구에 맞춰 혼합 구성을 선택하고 IaC와 중앙 감사를 활용하는 방법을 제안했습니다.

#AWS Secrets Manager#AWS Security Hub#IAM Access Analyzer
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데브옵스

대규모 환경에서의 MCP를 활용한 효율적인 EBS 모니터링

MCP와 FastMCP로 EBS 성능 분석과 스냅샷 크기 계산을 자연어 기반으로 자동화하는 방법을 소개했습니다.대규모 볼륨 환경에서 병목 진단과 비용 최적화를 빠르게 수행하는 활용 사례를 정리했습니다.

#MCP#AWS#EBS
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