Kiro Subagent 를 활용한 구조화된 AI 개발 워크플로우 구축
Kiro Subagent와 멀티 에이전트 구성을 활용해 개발 워크플로우를 구조화하는 방법을 소개했습니다. 코드 리뷰, QA, 문서화를 분리해 품질과 보안을 체계적으로 높이는 흐름을 설명했습니다.
#LLM#prompt#자동화
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AWS
주요 카테고리 AI · DevOps · 백엔드
활동 요약
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- 마지막 발행
- 2026. 11. 12.
AWS 기술 블로그 글 (537)
Agentic AI 기반 플랫폼 – 7주만에 기획부터 배포까지, Part1: AI-DLC 방법론과 유용한 도구들
2명이 7주 동안 AI-DLC와 Kiro, Claude Code, Linear를 조합해 Agentic AI 플랫폼을 구축했습니다. 문서화와 이슈 추적으로 모호한 요구를 구체화하고 개발 생산성을 높인 사례입니다.
#AWS#LLM#MCP
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AWS Transform Custom을 활용한 ASP.NET 모노리스 애플리케이션을 마이크로서비스로 변환하기
AWS Transform Custom으로 ASP.NET 모노리스 애플리케이션을 마이크로서비스로 전환하는 과정을 소개했습니다. 커스텀 변환 정의를 만들고 반복 적용해 레거시 현대화를 자동화하는 방법을 설명했습니다.
#AWS#MSA#마이그레이션
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Amazon EKS에서 Friendli Container로 LLM 추론 최적화하기
Amazon EKS에 Friendli Container Add-on을 적용해 LLM 추론 성능과 비용 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. 클러스터 준비부터 배포, 검증, 정리까지의 절차를 단계별로 안내했습니다.
#Amazon EKS#Kubernetes#LLM
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LG유플러스, Bedrock AgentCore를 활용한 손쉬운 클라우드 Agent 구현 사례
LG유플러스는 UCMP에 AI Agent를 도입해 클라우드 관리와 분석을 자연어로 제공했습니다. Bedrock AgentCore Runtime과 MCP Server로 확장성과 운영성을 함께 확보했습니다.
#AWS#LLM#MCP
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Amazon SageMaker HyperPod의 오토스케일링 알아보기
SageMaker HyperPod에 Karpenter 기반 관리형 노드 오토스케일링이 추가되었습니다. KEDA와 함께 사용해 추론·학습 워크로드를 메트릭 기반으로 탄력적으로 확장할 수 있습니다.
#AWS#Kubernetes#Karpenter
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Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 멀티에이전트 운영과 접근제어
멀티 에이전트 시스템의 운영 복잡성과 권한 문제를 AgentCore로 중앙화하는 방안을 설명했습니다. Gateway, Identity, Runtime으로 인증·접근제어·관측을 통합하는 사례를 소개했습니다.
#Amazon Bedrock AgentCore#MCP#OAuth2
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Amazon RDS for PostgreSQL에서 테이블 파티셔닝을 통한 시계열 데이터 수집 속도 향상
Amazon RDS for PostgreSQL에서 시계열 데이터 수집을 빠르게 만드는 파티셔닝 방법을 정리했습니다. 벤치마크로 단일 테이블 대비 수집 시간이 크게 줄고, 인덱스 수가 성능에 미치는 영향도 확인했습니다.
#PostgreSQL#테이블 파티셔닝#시계열 데이터
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Agentic AI로 구현하는 대화형 대기오염·기후변화 예측 애플리케이션 구축
복잡한 대기오염 시뮬레이션 대시보드를 Agentic AI와 자연어 제어 중심으로 재구성했습니다. Amazon Bedrock과 Q Developer를 활용해 개발 효율과 사용자 편의성을 크게 높였습니다.
#LLM#Agentic AI#AWS
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Amazon EKS에서 Slinky를 사용하여 Slurm 배포하기
EKS에서 Slinky로 Slurm을 배포하는 방법과 구성 요소를 소개했습니다. Kubernetes와 Slurm을 함께 써서 AI·HPC 워크로드를 효율적으로 운영하는 방안을 정리했습니다.
#Amazon EKS#Slurm#Kubernetes
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AWS Transform for SQL Server: SQL Server를 Aurora PostgreSQL로 .NET 코드와 함께 현대화
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.
#AWS#SQL Server#PostgreSQL
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Nota AI가 제안하는 AWS Inferentia에서 다양한 LLM 모델 양자화 최적화기법 사용하기
AWS Inferentia/Trainium에서 LLM 양자화 최적화 방법을 소개했습니다. 민감도 기반 선택적 양자화와 fake quantization으로 메모리를 줄이면서 정확도 손실을 완화했습니다.
#AWS Inferentia#Trainium#LLM
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Amazon OpenSearch Service User Behavior Insights(UBI)로 사용자 행동 분석하기
Amazon OpenSearch Service에서 UBI와 OSI를 활용해 검색 행동 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 소개했습니다. CDK 배포부터 대시보드 모니터링, 검색 품질 개선 활용처까지 실습 흐름으로 설명했습니다.
#OpenSearch#AWS CDK#Dashboards
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교촌에프앤비의 AWS Transform을 이용한 국내 최초의 VMware 마이그레이션 사례
교촌에프앤비가 AWS Transform for VMware로 내부 인력만 활용해 VMware 마이그레이션을 수행했습니다. 비용과 기간을 줄이고 국내 최초 Agentic AI 기반 사례를 만들었습니다.
#AWS#VMware#Agentic AI
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Agentic AI 부터 Physical AI 까지: Bedrock, MCP, AWS IoT로 구축하는 자율 산업 안전 로봇
Agentic AI와 AWS IoT, Greengrass를 결합해 산업 안전 로봇의 Physical AI 아키텍처를 소개했습니다. 자연어 명령을 MCP와 엣지 추론으로 연결해 자율 순찰과 위험 감지를 구현했습니다.
#LLM#MCP#AWS IoT
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Amazon RDS 및 Amazon Aurora와 Amazon OpenSearch Ingestion 통합하기
Amazon RDS와 Aurora를 OpenSearch Ingestion과 연동해 준실시간 검색 동기화를 구현하는 방법을 소개했습니다. 초기 스냅샷과 CDC를 활용해 검색 인덱스를 자동으로 최신 상태로 유지하는 흐름을 설명했습니다.
#AWS#Amazon RDS#Amazon Aurora
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마이다스인의 플랫폼 혁신 여정, Part2: Kiro를 활용한 IDP 구축
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.
#AWS#Amazon EKS#Kubernetes
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달파의 Amazon EKS Hybrid Nodes를 활용한 클러스터 안정성 및 비용 절감 사례
온프레미스 GPU와 AWS EKS를 Hybrid Nodes로 통합해 운영했습니다. 비용은 약 70% 절감하고, 장애 시 페일백까지 확보했습니다.
#Amazon EKS#Kubernetes#AWS
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