Amazon Bedrock Agents와 SAW를 연결해 AWS 리소스 문제 해결을 자동화하는 확장 방법을 소개했습니다. 새 런북을 통합하는 6단계와 CloudWatch Agent 진단 예시를 통해 실전 패턴을 설명했습니다.
티오더가 Slack 기반 Text2SQL 에이전트 티스푼을 AWS와 LangGraph로 구현한 사례를 소개했습니다. 단계적 검색, 이중 승인, SQL 검증으로 안전한 데이터 조회 흐름을 만들었습니다.
GS리테일이 Amazon Bedrock과 MCP로 AIOps Agent를 구축해 인시던트 분석을 자동화했습니다. 평균 분석 시간을 약 30분에서 약 2분으로 줄이고 RCA 보고서와 Teams 알림까지 자동화했습니다.
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.
AWS EC2의 ENI와 네트워크 카드 구조, EFA 할당 규칙을 설명했습니다. p5와 p6 인스턴스의 분산 트레이닝용 네트워크 구성과 운영 포인트를 정리했습니다.
Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector 0.8.0의 반복적 스캔과 비용 추정 개선을 소개했습니다. 필터링된 벡터 검색의 재현율과 지연 시간을 함께 개선하는 방법을 다뤘습니다.
레거시 SAP 환경에 Kiro IDE와 MCP, Steering을 결합해 AI-DLC를 적용했습니다. ABAP과 SAPUI5 개발에서 생산성과 문서 동기화 개선을 확인했습니다.
Agentic Workflow로 BMS 도면 분석을 자동화한 사례를 소개했습니다. 도면 패칭과 암묵지 추론을 결합해 2~3일 걸리던 작업을 10분으로 줄였습니다.
LG전자 ES사업부가 AWS와 협업해 BMS 계통도 분석을 Agentic Workflow로 자동화했습니다. 2~3일 걸리던 작업을 10분으로 줄이고 전문가 수준 정확도를 확보했습니다.
슈퍼브에이아이가 SageMaker HyperPod로 ZERO 모델의 대규모 분산 학습 효율을 높인 사례를 소개했습니다. 저가 리허설과 데이터 사전 로드로 비용과 학습 지연을 줄였습니다.
야놀자가 Bedrock AgentCore와 Strands SDK로 AIOps 멀티 에이전트를 구축한 사례를 소개했습니다. 반복 운영 업무를 자동화해 수동 업무 시간과 MTTR을 줄이고 조직 내 AI 역량을 내재화했습니다.
프로덕션급 Multi-Agent 시스템에서 Context Window 한계를 넘기 위한 4계층 Context Engineering 기법을 소개했습니다. 멀티 에이전트 격리, 프롬프트 제어, 파일 외부화, 검증과 안전장치로 품질과 비용을 함께 다뤘습니다.
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 Bedrock 기반 Claude Code를 조직에서 안전하게 쓰기 위한 LLM Gateway 구축 방법을 설명했습니다. SSO 연동, 사용자별 예산 통제, 내부망 호출로 엔터프라이즈 운영성을 높였습니다.
부트텐트는 모집 페이지를 분석해 교육과정 등록 초안을 자동 생성하는 파이프라인을 구축했습니다. 하이브리드 OCR과 검증 에이전트를 적용해 정확도와 비용, 처리 시간을 함께 개선했습니다.
AWS에서 데이터 거버넌스를 구현하기 위한 기반 전략과 태깅, 분류 체계를 정리했습니다. 조직 준비와 자동화 중심의 운영 지표까지 함께 제시했습니다.
서울경제신문이 Amazon Bedrock과 AWS 서버리스로 AI 저널리즘 서비스 4종을 구축한 사례를 소개했습니다. 프롬프트 시스템화, Human-in-the-loop, 캐싱과 병렬 처리로 품질과 비용을 함께 최적화했습니다.
기존 Java/Spring 코드에서 그래프 스키마와 비즈니스 규칙을 추출해 spec.json을 만들고 GraphRAG를 구현하는 방법을 소개했습니다. Neptune Analytics와 Bedrock Knowledge Bases로 관계 기반 질의를 처리하는 흐름을 설명했습니다.
