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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- 마지막 발행
- 2026. 11. 12.
AWS 기술 블로그 글 (537)
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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Aurora PostgreSQL에서 한국어 하이브리드 검색 구현하기: pg_bigm + pgvector로 만드는 한국어 특화 RAG
Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm과 pgvector를 RRF로 결합해 한국어 하이브리드 검색을 구현하는 방법을 소개했습니다. 한국어 조사와 자연어 질문의 한계를 보완해 RAG 검색 품질을 높이는 구조와 예시를 제시했습니다.
#PostgreSQL#pg_bigm#pgvector
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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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분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS 환경에서 NCCL을 이용한 GPU 간 통신
AWS EFA 환경에서 NCCL이 GPU 간 집합 통신을 어떻게 최적화하는지 소개했습니다. 기본 설정과 플러그인 구조, 알고리즘 선택 원리까지 함께 정리했습니다.
#AWS#NCCL#EFA
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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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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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GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 기반 인덱싱 과정을 소개했습니다. 기존 RAG의 한계를 보완하는 어휘 그래프 구조와 추출·구축 흐름도 함께 설명했습니다.
#GraphRAG#지식 그래프#RAG
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키다리스튜디오의 QA 테스트 케이스 생성 자동화 — Amazon Bedrock과 LangGraph 활용 사례
키다리스튜디오는 Amazon Bedrock과 LangGraph로 QA 테스트 케이스 생성 자동화를 구현했습니다. 수 시간 걸리던 작업을 분 단위로 줄이고, 멀티 에이전트와 Human-in-the-Loop로 품질을 보완했습니다.
#Amazon Bedrock#LangGraph#QA
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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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한국어 파인튜닝된 SPLADE 기반 Neural Sparse 모델과 Amazon OpenSearch 하이브리드 검색 벤치마크
한국어 SPLADE 기반 Neural Sparse 모델과 OpenSearch 하이브리드 검색을 MIRACL-ko로 벤치마크했습니다. BM25, Dense, Sparse, RRF 조합의 성능과 구현 방법을 정량적으로 정리했습니다.
#OpenSearch#SPLADE#BM25
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AI Native 제품의 GTM 을 위한 과금 모델 통합 전략
AWS Marketplace의 AI 제품 과금 모델을 정리하고 GTM 통합 방법을 소개했습니다. 정기 결제, 사용량 기반, 하이브리드 모델과 API 연동 방식을 설명했습니다.
#AWS Marketplace#API#과금 모델
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에이전틱 AI와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 전문가 팀 시뮬레이션
AWS의 7개 전문 도메인을 본뜬 멀티 에이전트 AI 시뮬레이션을 소개했습니다. AgentCore와 Strands Agents로 초기 리서치와 초안 작성을 가속화하는 구조를 설명했습니다.
#LLM#Amazon Bedrock#MCP
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AWS SaaS Builder Toolkit을 활용한 엔터프라이즈 IdP 솔루션의 SaaS 전환 사례
온프레미스 IAM/MFA 솔루션을 AWS SaaS Builder Toolkit으로 멀티테넌트 SaaS로 전환한 사례를 다뤘습니다. 3개월 만에 AWS Marketplace에 등재하고 운영비용과 개발 기간을 줄인 과정을 소개했습니다.
#AWS SaaS Builder Toolkit#SaaS#멀티테넌트
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하네스 엔지니어링으로 본 Deep Insight – 로컬 개발에서 프로덕션 운영까지의 설계 여정
Deep Insight의 프로덕션 전환을 하네스 엔지니어링 관점에서 정리했습니다. 에이전트 추론, 코드 실행, 저장소, 네트워크를 분리해 안정성과 보안을 높였습니다.
#AWS#LLM#microVM
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Amazon DocumentDB 인덱스 최적화로 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선 사례
Amazon DocumentDB 전환 후 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 실제 사례로 정리했습니다. explain, profiler, 인덱스 재설계와 쿼리 변경으로 성능을 개선했습니다.
#Amazon DocumentDB#MongoDB#index
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Amazon DocumentDB로 미리캔버스의 성능 50%와 비용 30%를 개선하다
미리캔버스는 MongoDB Atlas의 IOPS 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 Amazon DocumentDB로 전환했습니다. 그 결과 응답속도는 50% 개선되고 인프라 비용은 30% 절감했습니다.
#Amazon DocumentDB#MongoDB Atlas#AWS DMS
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Eximbay의 AWS Kiro 기반 AX 표준화 여정
AWS Kiro를 중심으로 생성, 실행, 축적을 연결한 AX 운영 구조를 소개했습니다. 개인의 AI 활용을 조직 자산으로 전환한 사례와 적용 효과를 정리했습니다.
#AWS#LLM#비동기
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