AWS Marketplace SaaS Listing Bootcamp 신청 안내
AWS Marketplace SaaS Listing Bootcamp 신청 안내 글입니다. SaaS 상품 등록부터 FTR 심사, 과금·계약 설계까지 지원 내용을 소개했습니다.

AWS Marketplace SaaS Listing Bootcamp 신청 안내 글입니다. SaaS 상품 등록부터 FTR 심사, 과금·계약 설계까지 지원 내용을 소개했습니다.
클라우드 비용을 줄이는 수준을 넘어 비즈니스 가치로 연결하는 FinOps Framework를 소개했습니다. 프로세스 규정화, 데이터 표준화, AI 자동화를 2026년 준비 과제로 제시했습니다.
Claude AI와 Burp Suite를 MCP로 연동해 웹 취약점 점검과 모의해킹 실습을 소개했습니다. 반복 분석과 보고서 작성은 자동화하되, 최종 검토와 보안 통제는 사람이 책임져야 한다고 정리했습니다.
LLM 가드레일이 단순 필터를 넘어 추론 기반 보안 체계로 진화한 흐름을 정리했습니다. 기업 적용 시 다층 방어, 정책 엔진, 도구 호출 보안이 핵심이라고 설명했습니다.
질문 유형에 따라 적합한 LLM을 자동 선택하는 Multi-LLM Assistant 실습을 소개했습니다. Flask와 Amazon Bedrock으로 라우팅 구조와 웹 UI를 구성해 비용과 정확도 개선 가능성을 보여주었습니다.
EKS Fargate의 버전 업그레이드 절차와 EC2 대비 차이를 정리했습니다. 또한 Pod Eviction 대응과 무중단 운영을 위한 설정도 설명했습니다.
교보DTS가 전사 AI Agent 경진대회를 열어 생성형 AI 기반의 업무 혁신과 활용 문화를 확산했습니다. 자체 솔루션 Able로 비전문가도 AI Agent를 개발하게 하고, 우수 사례를 전사에 확산할 계획입니다.
AWS AgentCore를 활용해 AI 에이전트를 프로덕션 수준의 운영 체계로 통합하는 방법을 소개했습니다. 보안, 메모리, 연동, 모니터링을 하나로 묶어 기업형 AI 운영을 지원합니다.
교보DTS가 FY 2025 AWS Public Sector Offline Seminar 오프라인 세미나를 진행했습니다. 생성형 AI 챗봇 플랫폼 Able 사례와 공공 부문 클라우드 인사이트를 공유했습니다.
Amazon Bedrock AgentCore로 Strands 에이전트를 배포하고 운영하는 실습 과정을 다뤘습니다. 로컬 테스트부터 클라우드 배포, 호출, 모니터링까지의 흐름을 정리했습니다.
교보DTS 임직원을 대상으로 업무·고객 경험·사내 효율화 주제의 AI Agent 개발 경진대회를 개최합니다. AWS 계정과 Amazon Q Developer 환경을 제공하며 창의성·완성도·실용성으로 평가합니다.
Amazon Bedrock과 WebSocket을 활용한 실시간 AI 채팅 구축 과정을 소개했습니다. 연결 관리, 백프레셔, 순서 보장과 운영 지표까지 함께 다뤘습니다.
실시간 AI 스트리밍에서는 모델 성능뿐 아니라 토큰 전달의 자연스러움이 중요하다고 설명했습니다. WebSocket, Lambda, DynamoDB를 활용한 연결 관리와 백프레셔, 순서 보장 방식을 정리했습니다.
Amazon Bedrock 기반 AI Agent 솔루션 에이블의 AWS Marketplace 등록 소식입니다. 별도 설치 없이 클라우드에서 AI 에이전트를 생성·운영할 수 있고, 기업 데이터 벡터화와 지식 검색 기능을 제공합니다.
교보DTS가 AWS Control Tower Delivery를 취득했습니다. 멀티 계정 클라우드 운영 역량을 강화해 금융권 특화 거버넌스 서비스를 고도화했습니다.
CloudWatch Investigations로 알람과 연관된 지표, 로그, 리소스를 연결해 장애의 맥락을 파악하는 방법을 소개했습니다. 복잡한 장애에서 무엇부터 볼지 안내해 주는 조사 가이드로 활용할 수 있다고 설명했습니다.
Google A2A 프로토콜의 개념과 작동 방식을 소개하고 MCP와의 차이를 정리했습니다. 여러 AI 에이전트가 공통 표준으로 협업하는 구조를 설명했습니다.
HITL은 AI가 1차 판단을 하고 사람이 검토·보완하는 협업 구조를 다뤘습니다. 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 금융, 의료, 고객 응대에 우선 적용하는 방식을 소개했습니다.