AWS Site-to-Site VPN 무중단 운영의 정석 : BGP와 Lifecycle Control로 유지보수 장애 예방하기
AWS Site-to-Site VPN 유지보수 중 발생하는 장애 원인과 대응 방법을 설명했습니다. BGP와 Tunnel Endpoint Lifecycle Control을 함께 사용해 무중단 교체를 구현하는 방법을 정리했습니다.
#AWS#BGP#VPN
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- 마지막 발행
- 2026. 11. 12.
AWS 기술 블로그 글 (537)
AWS Elemental Inference를 활용한 실시간 문맥 광고(Contextual Advertising) 솔루션
AWS Elemental Inference와 Amazon Bedrock을 결합해 라이브 방송의 문맥을 실시간 분석하고 광고를 자동 삽입하는 아키텍처를 소개했습니다. SCTE-35와 MediaTailor로 오버레이 광고를 연동해 시청자 경험과 광고 효율을 함께 높였습니다.
#AWS#LLM#트랜스코딩
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사조시스템즈의 사내 ERP 데이터 기반 Agentic AI 구축 여정 – Strands Agents SDK와 Kiro 활용기
사내 ERP 회계 데이터를 활용해 Agentic AI 프로토타입을 구축한 과정을 정리했습니다. Strands Agents SDK와 Kiro로 역할 분리, Context 관리, 데이터 추출과 후속 작업 연결을 검증했습니다.
#Agentic AI#AWS#Spring Boot
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Amazon OpenSearch 3.3 업그레이드로 미리캔버스의 검색 성능 개선
OpenSearch 3.3과 derived source로 미리캔버스 검색의 stored fields 병목과 세그먼트 병합 문제를 해결했습니다. 신규 클러스터 도메인 스위칭으로 무중단 전환하고 레이턴시와 IOPS를 크게 개선했습니다.
#OpenSearch#검색#벡터 검색
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Amazon OpenSearch Service로 미리캔버스의 듀얼 벡터 검색 도입과 성능 최적화
미리캔버스는 OpenSearch에서 시맨틱 벡터와 비주얼 벡터를 함께 쓰는 듀얼 벡터 검색을 도입했습니다. BM25 선필터와 메모리 최적화 인스턴스 전환으로 성능과 정확도를 함께 개선했습니다.
#OpenSearch#검색#벡터 검색
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포스코DX의 엔지니어링 암묵지를 AI가 활용할 수 있는 지식 자산으로 전환하기
포스코DX는 현장 암묵지를 AI가 활용할 수 있는 지식 자산으로 전환하는 PoC를 진행했습니다. Graphiti와 Amazon Bedrock 기반 지식 그래프로 설계 규칙을 구조화하고, 검색과 추론까지 자동화했습니다.
#LLM#RAG#지식 그래프
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포스코DX의 엔지니어링 암묵지를 AI가 활용할 수 있는 지식 자산으로 전환하기
하나투어의 Amazon Neptune과 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 여행상품 기획 에이전트 구축기
하나투어는 Amazon Neptune 기반 GraphRAG와 Bedrock AgentCore로 여행상품 기획 에이전트를 구축했습니다. 수작업 초안 시간을 2~3일에서 2~3분으로 줄이고, 관계 기반 그라운딩으로 환각을 낮췄습니다.
#Amazon Neptune#Amazon Bedrock#GraphRAG
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하나투어의 Amazon Neptune과 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 여행상품 기획 에이전트 구축기
Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (2): 관측성, 평가, 그리고 AgentOps 라이프사이클
Amazon Bedrock AgentCore로 에이전트 운영의 관측성, 평가, 최적화를 하나의 AgentOps 사이클로 정리했습니다. 트레이스와 메트릭, 로그를 바탕으로 품질과 안전성을 지속 개선하는 흐름을 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#AgentOps#관측성
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Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (2): 관측성, 평가, 그리고 AgentOps 라이프사이클
Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이트웨이
에이전틱 AI를 프로덕션에 올리기 위한 AgentOps와 파운데이션, 게이트웨이 패턴을 소개했습니다. Amazon Bedrock AgentCore로 모델, 도구, 에이전트 접근을 통합하는 방법을 설명했습니다.
#AWS#LLM#RAG
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Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이트웨이
Amazon RDS for MySQL에서 Amazon Aurora Serverless v2로 전환한 메가MGC커피 모바일 주문 서비스 DB 현대화 사례
메가MGC커피가 RDS for MySQL을 Aurora Serverless v2로 전환해 오전 피크 트래픽 대응력을 높였습니다. 또한 Read Replica 기반 Cut-over와 ACU 조정으로 안정성과 비용 효율을 함께 확보했습니다.
#AWS#Amazon RDS#Aurora Serverless v2
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Amazon RDS for MySQL에서 Amazon Aurora Serverless v2로 전환한 메가MGC커피 모바일 주문 서비스 DB 현대화 사례
의뢰자가 가장 어려워하는 단계를 AI로: Strands Agents SDK를 활용한 라우드소싱의 공모전 브리핑 작성 에이전트
공모전 브리핑 작성의 진입 장벽을 낮추기 위해 AWS Bedrock과 Strands Agents SDK 기반 AI 에이전트를 도입했습니다. 초안 생성과 검수, 분석을 분리해 응답 속도와 운영 효율을 높이고, 브리핑 이탈률도 줄였습니다.
#LLM#RAG#Amazon Bedrock
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의뢰자가 가장 어려워하는 단계를 AI로: Strands Agents SDK를 활용한 라우드소싱의 공모전 브리핑 작성 에이전트
AWS DevOps Agent 를 활용한 성능 테스트 결과 분석
AWS DevOps Agent로 성능 테스트 분석을 자동화하는 활용 사례를 소개했습니다. JMeter 부하 테스트에서 병목 원인을 찾고 수정 후 재검증하는 흐름을 보여주었습니다.
#AWS#성능#DevOps Agent
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단일 LLM Gateway 아키텍처 : Claude Code와 Codex를 Amazon Bedrock을 통해 한 곳에서
Claude Code와 Codex를 Amazon Bedrock에서 함께 쓰기 위한 단일 LLM Gateway 아키텍처를 소개했습니다.개발자 선택의 자유를 유지하면서 인증, 예산, 보안, 관측을 한곳에서 통합하는 운영 방안을 정리했습니다.
#LLM#Amazon Bedrock#Claude Code
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동원F&B의 Amazon Bedrock AgentCore 기반 AI 쇼핑 어시스턴트로 쇼핑 경험 혁신 여정
동원F&B가 Bedrock AgentCore와 OpenSearch 하이브리드 검색으로 AI 쇼핑 어시스턴트를 구축했습니다. 토큰 97% 절감과 TTFT 2.58초 개선, CS 문의 23% 감소 성과를 얻었습니다.
#Amazon Bedrock AgentCore#OpenSearch#검색
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Amazon S3 Files, 도입 전 반드시 확인해야 할 3가지 고려사항
Amazon S3 Files 도입 전에 비용, 성능, 공존 문제를 실측과 문서로 점검하는 방법을 정리했습니다. 소형 파일 과금, 읽기 경계, Mountpoint 충돌을 먼저 확인해야 합니다.
#Amazon S3#AWS Lambda#Amazon EC2
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Amazon MWAA와 Bedrock AgentCore로 MCP 기반 클라우드 정책 에이전트 구축하기
Amazon MWAA와 S3 Vectors, Bedrock AgentCore로 클라우드 정책 수집과 검색을 자동화했습니다. 역할별 Strands Agent와 MCP 도구로 DevOps, SecOps, Compliance, FinOps 분석을 분리했습니다.
#Amazon MWAA#Amazon S3 Vectors#MCP
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에잇퍼센트의 Kiro CLI 기반 Amazon ECS 현대화 여정
에잇퍼센트가 Kiro CLI와 AI 프롬프트 세트로 EC2 기반 서비스를 Amazon ECS Fargate로 현대화했습니다. 현업을 병행하면서도 무중단 배포와 비용 절감을 함께 달성했습니다.
#Amazon ECS#AWS Fargate#Terraform
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Inner Loop 엔지니어링으로 본 Deep Insight Chatbot – 대화형 분석 챗봇의 4가지 설계 결정
Deep Insight의 Inner Loop 챗봇 설계에서 데이터 보호, 속도, 신뢰성, 비용을 맞추는 4가지 결정을 정리했습니다. DuckDB 샌드박싱과 세션 단위 OLAP 상주, SQL 투명성, prompt cache로 대화형 분석 도구를 구현했습니다.
#AWS#DuckDB#LLM
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