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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활동 요약
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- 537개
- 마지막 발행
- 2026. 11. 12.
AWS 기술 블로그 글 (537)
Amazon Bedrock과 Claude Agent SDK로 서버리스 멀티 에이전트 구현하기
AWS Lambda와 Amazon Bedrock, Claude Agent SDK로 멀티 에이전트 Orchestrator-Worker 구조를 구현하는 방법을 소개했습니다. S3 공유 저장소와 Sonnet/Opus 분리를 통해 제약 대응과 비용 최적화를 함께 다뤘습니다.
#Amazon Bedrock#Claude Agent SDK#AWS Lambda
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네오사피엔스의 AWS g6e 기반 LLM 추론 배치 워크로드 최적화 사례
네오사피엔스가 AWS g5, g6e, g7e에서 LLM 추론 배치와 정밀도를 비교했습니다. 실제 운영 조건을 반영해 g6e + INT8 조합을 최적점으로 선택했습니다.
#LLM#AWS#Amazon EC2
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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 Batch#NVIDIA Isaac GR00T#Amazon EFS
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AWS Organizations에서 Amazon Aurora 및 Amazon RDS 자동 마이너 버전 업그레이드를 위한 업그레이드 롤아웃 정책 지원
AWS Organizations로 Aurora와 RDS의 자동 마이너 버전 업그레이드를 순서대로 롤아웃하는 정책을 소개했습니다. 개발, QA, 프로덕션을 단계적으로 검증하며 운영 가시성과 제어를 높이는 방법을 설명했습니다.
#AWS Organizations#Amazon Aurora#Amazon RDS
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메리츠증권의 AWS 클라우드 여정: 클라우드 기반 차세대 증권 플랫폼 설계
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.
#AWS#Kubernetes#Kafka
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CloudWatch Database Insights를 통한 실행 계획 분석으로 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스 성능 최적화 및 문제 해결하기
Aurora PostgreSQL에서 CloudWatch Database Insights로 실행 계획을 비교해 성능 저하 원인을 분석했습니다. 인덱스 삭제와 work_mem 부족으로 인한 병목을 찾아 최적화하는 방법을 소개했습니다.
#CloudWatch#Amazon Aurora#PostgreSQL
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Claude Code 비용/사용량을 한눈에: AWS에 Observability 플랫폼 구축하기
Claude Code의 세션·비용·사용량을 보기 위해 AWS 관리형 서비스로 Observability 플랫폼을 구축하는 방법을 소개했습니다. 메트릭과 이벤트를 분리해 실시간 모니터링과 심층 분석을 함께 제공했습니다.
#AWS#Observability#OpenTelemetry
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AWS Advanced JDBC Wrapper의 blue/green 플러그인을 통하여 전환 시 최소의 다운타임 달성하기
AWS Advanced JDBC Wrapper의 Blue/Green 플러그인으로 RDS/Aurora 전환 시 다운타임을 줄이는 방법을 설명했습니다. 전환 단계별 라우팅과 모니터링, 롤백 감지 설정도 함께 다뤘습니다.
#AWS#JDBC#RDS
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Agentic AI 기반 플랫폼 – Part2 : AgentCore Gateway, Identity로 구현하는 MCP Registry
AgentCore Gateway와 Identity로 다양한 MCP를 하나의 표준 인터페이스로 통합하는 방법을 다뤘습니다. 또한 Cognito, IAM, Policy, Observability까지 포함한 운영·보안 설계를 소개했습니다.
#MCP#AWS#Amazon Bedrock
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Physical AI: 자율 지능의 차세대 기반 구축
Physical AI를 물리 세계와 상호작용하는 자율 시스템의 기반으로 설명했습니다. 클라우드 훈련과 엣지 추론을 잇는 이중 루프와 지속적 학습·보안 체계를 제시했습니다.
#AWS#cloud#edge computing
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Amazon Connect AI Agent로 우리 회사만의 Agentic AI 컨택센터 구축하기
Amazon Connect로 고객 응대와 업무 처리를 함께 수행하는 Agentic AI 컨택센터 구축 방안을 소개했습니다. MCP 통합, 보안 제어, 관찰성으로 셀프서비스와 상담원 지원을 함께 운영할 수 있습니다.
#Amazon Connect#LLM#MCP
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Amazon OpenSearch Service백프레셔와 Admission Control에 대한이해와 클러스터 복원력 향상
Amazon OpenSearch Service의 백프레셔와 Admission Control로 검색 요청을 제어해 클러스터 복원력을 높이는 방법을 소개했습니다. 429 오류 대응, 모니터링 방법, 재시도 전략도 함께 설명했습니다.
#OpenSearch#backpressure#Admission Control
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Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 이용한 롯데백화점의 AI 컨시어지 구축기
롯데백화점은 Bedrock과 Strands Agents로 AI 컨시어지 더스틴을 구축했습니다. 이벤트 기반 색인과 토큰 최적화로 최신 정보 응답과 운영 효율을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#Strands Agents#OpenSearch
5400
Amazon Bedrock 사용량 관리 및 최적화 하기
Amazon Bedrock의 엔드포인트 종류와 CRIS 활용, quota 증설 방법을 정리했습니다. 또한 CloudWatch와 로깅, 캐시 기능으로 토큰 사용량과 비용을 최적화하는 방법을 소개했습니다.
#Amazon Bedrock#LLM#CloudWatch
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Amazon Bedrock 사용량 관리 및 최적화 하기
Amazon Bedrock의 엔드포인트, 쿼터, 모니터링, 최적화 방법을 정리했습니다. CRIS와 캐시, 라우팅, 메모리 기능으로 비용과 안정성을 개선할 수 있습니다.
#Amazon Bedrock#LLM#CloudWatch
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VAMS에서 NVIDIA Isaac Lab을 활용한 GPU 가속 로봇 시뮬레이션 훈련
VAMS에 NVIDIA Isaac Lab을 통합해 로봇 자산에서 GPU 가속 RL 훈련과 평가를 직접 실행하는 방법을 소개했습니다. AWS Batch와 Step Functions로 인프라를 자동화하고 자산 계보와 결과 추적성을 강화했습니다.
#AWS Batch#NVIDIA Isaac Lab#로봇 시뮬레이션
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AI-DLC 기반 웅진씽크빅 북큐레이터 AI 에이전트 구축
웅진씽크빅 북큐레이터 업무를 돕는 AI 에이전트를 AI-DLC로 2일 만에 MVP까지 구축했습니다. Kiro Steering과 AWS 서비스를 활용해 상담 준비, 회의록 정리, 코칭 지원을 자동화했습니다.
#AI 에이전트#AWS#RAG
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