AWS가 제공하는 클라우드 기반의 양자 컴퓨팅 서비스, Amazon Braket -2
Amazon Braket의 시뮬레이터, QPU, 하이브리드 잡, 다이렉트 프로그램을 정리했습니다. 양자 알고리즘 개발과 테스트를 위한 선택 기준과 운영 제약도 함께 설명했습니다.


Amazon Braket의 시뮬레이터, QPU, 하이브리드 잡, 다이렉트 프로그램을 정리했습니다. 양자 알고리즘 개발과 테스트를 위한 선택 기준과 운영 제약도 함께 설명했습니다.

Strands Agents는 모델 중심 접근 방식으로 AI 에이전트를 간단하게 구축하고 배포할 수 있는 오픈 소스 SDK를 소개했습니다. 프롬프트와 도구만 정의해 로컬 개발부터 프로덕션 관찰성까지 지원하는 점을 강조했습니다.

AWS Instance Scheduler에 한국 공휴일을 자동 반영하는 서버리스 구성을 소개했습니다. 공공데이터포털, Lambda, EventBridge로 스케줄을 자동 전환해 운영 부담과 비용을 줄였습니다.

Amazon Bedrock과 LangGraph로 Supervisor 중심의 Multi Agent 여행 도우미를 구현하는 방법을 소개했습니다. 상태 관리, 오케스트레이션, 디버깅과 운영 고려사항까지 함께 설명했습니다.

Amazon S3 Tables의 자동 컴팩션이 작은 파일로 인한 읽기 오버헤드를 줄여 쿼리 성능을 높이는 방법을 소개했습니다. 테스트에서는 스토리지 집약적 워크로드에서 최대 3배 수준의 개선을 보였습니다.

AWS Network Firewall의 로그 수집과 분석 방법을 정리했습니다. Alert/Flow 로그 해석, Athena 쿼리, CloudWatch 필터링과 운영 시 주의점을 함께 설명했습니다.

백패커의 Amazon EKS 운영 중 발생한 Spot 인스턴스 종료와 트래픽 급증 장애 사례를 정리했습니다. AZ Rebalance 조정, Custom Scheduler, nf_conntrack 튜닝과 모니터링 강화로 안정성을 높였습니다.

AWS의 양자 컴퓨팅 포트폴리오와 아마존 브라켓의 기본 개념을 소개했습니다. 클라우드 기반 관리형 서비스의 장점과 활용 방식도 함께 정리했습니다.

백패커의 Amazon EKS 운영 중 발생한 CoreDNS, MySQL, Istio 관련 이슈와 해결 과정을 정리했습니다. 운영 환경에 맞춘 튜닝으로 안정성과 장애 대응력을 높인 사례를 소개했습니다.

Amazon OpenSearch Service의 LTR 플러그인으로 BM25 결과를 재정렬해 검색 품질을 높이는 과정을 소개했습니다. Bedrock, RankLib, NDCG 평가를 통해 학습·배포·비교 흐름을 실습 형태로 설명했습니다.

AWS DataZone에서 MWAA와 OpenLineage를 연결해 Airflow 데이터 계보를 작성하는 방법을 설명했습니다. CloudWatch 로그, SQL 파싱, DataZone API를 조합해 입력·출력 테이블 계보를 업데이트했습니다.

AWS Lambda와 PyIceberg로 Amazon S3 Tables에 데이터를 적재하는 구성을 소개했습니다. 권한 설정과 서비스 비교를 함께 다뤄 워크로드에 맞는 선택 기준도 제시했습니다.

디프로모션은 성장 과정에서 기존 데이터 구조의 한계를 보완하기 위해 DynamoDB, zero-ETL, ElastiCache Serverless를 도입했습니다. 실시간 동기화와 캐시 최적화로 응답 속도와 운영 효율을 함께 개선했습니다.

토스증권은 Nasdaq Smart Options 실시간 시세를 국내에 안정적으로 전송하기 위해 글로벌 인프라와 EKS 기반 소비 구조를 구축했습니다. 또한 Sliding Window Counter와 장애 대응 체계를 적용해 지연과 유실을 줄였습니다.

RDS PostgreSQL의 autovacuum 지연과 XID 랩어라운드 위험을 줄이기 위해 postgres_get_av_diag() 활용법을 소개했습니다. Lambda, EventBridge, SES를 연결해 차단 원인을 주기적으로 감지하고 알림하는 방법을 설명했습니다.

Amazon DataZone의 Custom Asset Type으로 Tableau 대시보드를 외부 자산으로 통합하고 계보를 구성하는 방법을 설명했습니다. 메타데이터와 OpenLineage 이벤트를 활용해 AWS와 외부 BI 자산을 함께 관리하는 흐름을 정리했습니다.

Amazon Q Developer CLI의 새로운 에이전트 기능으로 자연어 지시만으로 앱 생성과 수정, AWS 리소스 탐색까지 수행하는 흐름을 소개했습니다. CLI에서 멀티턴 대화와 로컬 도구 활용이 가능해져 개발 작업을 더 빠르게 처리할 수 있음을 보여줬습니다.

CloudFront와 Route 53로 다중 리전 액티브-액티브 라우팅을 구성하는 방법을 설명했습니다. 낮은 지연 시간과 리전 장애 대응을 함께 고려한 아키텍처 설계와 배포 절차를 정리했습니다.
