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주요 카테고리 AI · DevOps · 백엔드

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대표 인기 포스트무신사의 AI 기반 상품 추천 및 검색 시스템 구현 사례332 조회
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마지막 발행
2026. 11. 12.
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AWS 기술 블로그 글 (537)

AI

2주 만에 Strands SDK와 Amazon Bedrock AgentCore로 구현한 어스얼라이언스의 CS 환불 자동응답 에이전트 시스템

Strands SDK와 Amazon Bedrock AgentCore로 환불 CS 자동응답 에이전트를 2주 만에 구축했습니다. 내부 검수 초안 방식과 멀티턴 맥락·안전성 검증을 결합해 운영 가능성을 확보했습니다.

#Amazon Bedrock#LLM#AWS
1900

AI

개인 생산성에서 멈춘 Claude Code, 조직의 생산성으로 – 영상 10개로 완성하는 Claude Code on Amazon Bedrock 학습 플랜

Claude Code를 개인 생산성을 넘어 조직 생산성으로 확장하는 Amazon Bedrock 학습 플랜을 소개했습니다. 10개 영상으로 개인, 팀, 엔터프라이즈 운영까지 이어지는 4단계 로드맵을 제시했습니다.

#Amazon Bedrock#Claude Code#LLM
4200

AI

1시간 대화로 만드는 Amazon Connect Customer AI Agent [AICC Builder 시리즈 #1]

Amazon Connect Customer AI Agent를 빠르게 만들기 위한 AICC Builder와 6종 에셋 생성 과정을 소개했습니다. 인터뷰부터 배포와 전화 검증까지 이어지는 PoC 절차를 설명했습니다.

#Amazon Connect#LLM#MCP
2400

데브옵스

AWS Graviton 으로 EKS 비용 최적화 하기

EKS 비용 최적화를 위해 AWS Graviton 도입 방법을 정리했습니다. 멀티 아키텍처 이미지를 준비한 뒤 카나리로 점진 전환하는 흐름을 소개했습니다.

#AWS#EKS#Docker
1800

데브옵스

Claude Apps Gateway on AWS 자세히 알아보기

Amazon Bedrock 기반 Claude 운영을 위한 Claude Apps Gateway의 구조와 구성 요건을 정리했습니다. IdP 연동, 권한 제어, 텔레메트리 중앙화까지 AWS 환경에서의 활용 방법을 소개했습니다.

#AWS#Amazon Bedrock#Claude
14400

데브옵스

금융 클라우드 길라잡이 A to Z Part 2 – 연구개발망 예외와 망분리 개선 로드맵

금융권 연구·개발망의 규제 변화와 AWS 기반 구현 방법을 정리했습니다. 멀티 계정, 보안 통제, 자동화 워크플로우로 혁신과 컴플라이언스를 함께 맞추는 방안을 설명했습니다.

#AWS#cloud#망분리
14100

데브옵스

금융 클라우드 길라잡이 A to Z Part 1 – 전자금융감독규정으로 풀어보는 클라우드 도입 첫걸음

금융회사의 클라우드 도입 절차를 전자금융감독규정 중심으로 정리했습니다. 망분리와 안전성 확보조치를 AWS 서비스에 어떻게 매핑하는지도 설명했습니다.

#AWS#cloud#전자금융감독규정
1700

데브옵스

AWS Transform for migrations, 이제 13개 언어에 대한 현지화 지원

AWS Transform for migrations가 13개 언어 현지화를 지원하도록 확대했습니다. 팀이 선호 언어로 계획 검토와 승인, 작업 진행을 할 수 있게 됐습니다.

#AWS#migration#웹애플리케이션
14700

데브옵스

분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (1편: 모델 규모와 하드웨어 선택)

분산 학습용 AWS 컴퓨트 선택을 모델 규모와 통신 패턴 기준으로 정리했습니다. GPU 성능보다 인터커넥트, 메모리, 운영 방식이 병목을 좌우한다고 설명했습니다.

#AWS#LLM#분산 학습
1500

아키텍처

Kiro 에이전트와 Harness Engineering: LGU+ Knowledge-based Mass Migration 자동화

LGU+의 대규모 AWS 마이그레이션에서 Kiro와 Harness Engineering으로 전환 작업을 표준화했습니다. 설정 자동화와 지식 자산화를 통해 개발자 편차를 줄이고 재사용성을 높였습니다.

#AWS#Kubernetes#Java
20000

AI

십만 줄 코드베이스, AST로 길을 찾다 — Kiro Code Intelligence로 대규모 코드베이스를 이해하는 법

대규모 코드베이스에서는 텍스트 검색보다 AST 기반 구조 이해가 더 중요하다고 설명했습니다. Kiro Code Intelligence는 tree-sitter와 LSP를 함께 써서 심볼과 참조를 정밀하게 다룹니다.

#AST#tree-sitter#LLM
5300

아키텍처

Amazon Bedrock 위에 사내 LLM Gateway 구축하기: Claude Code, Codex를 위한 인증·비용·거버넌스

사내 LLM Gateway로 Claude Code와 Codex의 인증, 비용, 모델 접근을 중앙에서 통제하는 설계를 정리했습니다. Bedrock 기반 멀티 프로바이더 환경에서 예산 차단, 자동 다운그레이드, 감사 추적을 함께 구현한 사례입니다.

#Amazon Bedrock#LLM#인증
3600

AI

AWS 환경에서 프로덕션-레디 확산 언어 모델(DLM) 검증하기

DLM과 AR의 구조 차이, 지연 이점, 검증 방식과 평가 게이트 설계를 AWS 환경에서 설명했습니다. 데이터 구조화와 검색 개선으로 사실 정밀도와 환각을 함께 개선한 사례를 다뤘습니다.

#AWS#LLM#RAG
3600

데브옵스

Amazon CloudWatch에서 OpenTelemetry 및 PromQL 지원 소개

Amazon CloudWatch의 네이티브 OpenTelemetry 지표 수집과 PromQL 지원을 소개했습니다. EKS, Grafana, 애플리케이션 지표를 하나의 파이프라인과 쿼리 언어로 통합하는 방법을 설명했습니다.

#Amazon CloudWatch#OpenTelemetry#PromQL
3600

백엔드

Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 성능 향상

PostgreSQL 18의 주요 성능 향상 기능을 Amazon Aurora 및 Amazon RDS 기준으로 정리했습니다. 복합 인덱스 활용, EXPLAIN 가시성, autovacuum 제어 개선을 함께 소개했습니다.

#AWS#Aurora#RDS
3300

AI

스트라드비젼의 AWS 클라우드 기반 피지컬 AI End-to-End 파이프라인 가속화 사례

스트라드비젼은 AWS 기반 하이브리드 인프라로 희귀·위험 시나리오 데이터를 합성하고 시뮬레이션했습니다. 이를 통해 자율주행 AI 학습과 검증 속도를 높이고 비용도 절감했습니다.

#AWS#ML#자율주행
13400

AI

Amazon Bedrock 모델 promptfoo 로 성능 평가하기

Amazon Bedrock 모델을 promptfoo로 비교 평가하는 방법을 소개했습니다. 프롬프트와 모델 변경 시 품질을 회귀 테스트처럼 검증할 수 있는 흐름을 설명했습니다.

#Amazon Bedrock#promptfoo#LLM
2200

아키텍처

Oracle Database@AWS 네트워크 구성 가이드

Oracle Database@AWS의 네트워크 구성과 연결 옵션, TGW 허브앤스포크 설계를 정리했습니다. 엔터프라이즈 환경에서 DNS, CIDR, AZ 정렬 같은 핵심 주의사항도 함께 안내했습니다.

#AWS#Oracle Database#Transit Gateway
2000