Embodied AI 블로그 시리즈, 파트 1: AWS Batch에서 로봇 학습 시작하기
AWS Batch와 EFS, ECR, DCV를 이용해 Isaac GR00T 미세 조정 파이프라인을 구축하는 방법을 소개했습니다. 시뮬레이션 평가와 체크포인트 시각화를 연결해 반복 가능한 로봇 학습 흐름을 만들었습니다.


AWS Batch와 EFS, ECR, DCV를 이용해 Isaac GR00T 미세 조정 파이프라인을 구축하는 방법을 소개했습니다. 시뮬레이션 평가와 체크포인트 시각화를 연결해 반복 가능한 로봇 학습 흐름을 만들었습니다.

AWS Organizations로 Aurora와 RDS의 자동 마이너 버전 업그레이드를 순서대로 롤아웃하는 정책을 소개했습니다. 개발, QA, 프로덕션을 단계적으로 검증하며 운영 가시성과 제어를 높이는 방법을 설명했습니다.

메리츠증권은 규제 준수와 성능을 함께 만족하는 AWS 기반 차세대 증권 플랫폼을 설계했습니다. EKS, MSK, ElastiCache, OpenSearch, Flink와 오픈소스 도구를 결합해 실시간 처리와 운영 자동화를 강화했습니다.
Aurora PostgreSQL에서 CloudWatch Database Insights로 실행 계획을 비교해 성능 저하 원인을 분석했습니다. 인덱스 삭제와 work_mem 부족으로 인한 병목을 찾아 최적화하는 방법을 소개했습니다.

AWS Advanced JDBC Wrapper의 Blue/Green 플러그인으로 RDS/Aurora 전환 시 다운타임을 줄이는 방법을 설명했습니다. 전환 단계별 라우팅과 모니터링, 롤백 감지 설정도 함께 다뤘습니다.

Amazon EKS에 Friendli Container Add-on을 적용해 LLM 추론 성능과 비용 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. 클러스터 준비부터 배포, 검증, 정리까지의 절차를 단계별로 안내했습니다.

SageMaker HyperPod에 Karpenter 기반 관리형 노드 오토스케일링이 추가되었습니다. KEDA와 함께 사용해 추론·학습 워크로드를 메트릭 기반으로 탄력적으로 확장할 수 있습니다.

EKS에서 Slinky로 Slurm을 배포하는 방법과 구성 요소를 소개했습니다. Kubernetes와 Slurm을 함께 써서 AI·HPC 워크로드를 효율적으로 운영하는 방안을 정리했습니다.

AWS Transform for SQL Server를 사용해 SQL Server와 .NET 코드를 Aurora PostgreSQL 중심으로 현대화하는 흐름을 소개했습니다. 사전 준비부터 평가, 변환, 검증까지의 단계와 제한 사항도 함께 정리했습니다.

교촌에프앤비가 AWS Transform for VMware로 내부 인력만 활용해 VMware 마이그레이션을 수행했습니다. 비용과 기간을 줄이고 국내 최초 Agentic AI 기반 사례를 만들었습니다.

Amazon RDS와 Aurora를 OpenSearch Ingestion과 연동해 준실시간 검색 동기화를 구현하는 방법을 소개했습니다. 초기 스냅샷과 CDC를 활용해 검색 인덱스를 자동으로 최신 상태로 유지하는 흐름을 설명했습니다.

Amazon EKS 전환 이후 누적된 운영 toil을 줄이기 위해 Kiro로 Spec-driven IDP를 구축한 사례를 소개했습니다. 문서화된 요구사항과 체크리스트 기반 자동화로 개발자 셀프서비스와 운영 효율을 높였습니다.

온프레미스 GPU와 AWS EKS를 Hybrid Nodes로 통합해 운영했습니다. 비용은 약 70% 절감하고, 장애 시 페일백까지 확보했습니다.

Amazon ECS 기반 인프라를 Amazon EKS로 전환해 운영 유연성을 높이고 GitOps 체계를 구축했습니다. Binpacking과 Spot 전략으로 자원 활용률과 비용 효율도 크게 개선했습니다.

기존 ECS 기반 인프라의 확장성과 운영 복잡도 문제를 해결하기 위해 Amazon EKS로 전환했습니다. GitOps, Binpacking, Spot 대응 체계를 도입해 비용과 안정성을 함께 개선했습니다.

Regional NAT Gateway의 동작 방식과 기존 Zonal NAT Gateway와의 차이를 정리했습니다. 다중 AZ 운영 단순화에 유리하지만 IGW, EIP, 확장 동작을 사전에 검토해야 합니다.

Amazon EKS Auto Mode의 내부 구성과 동작 방식을 소개했습니다. 데이터 플레인 운영, 보안 패치, 노드 최적화를 AWS가 자동 처리하는 흐름을 설명했습니다.

AWS Gateway API 컨트롤러로 Kubernetes Gateway API를 Amazon VPC Lattice에 연결하는 방법을 소개했습니다. EKS에서 Gateway와 HTTPRoute를 적용해 서비스 간 라우팅을 확인하는 실습도 다뤘습니다.
