8년차 AI 엔지니어는 왜 바이브코딩을 포기했나?
바이브코딩은 프로토타입에는 유용하지만, 프로덕션에서는 이해·유지보수·보안 비용이 커질 수 있습니다. 설계는 사람이 먼저 하고 반복 구현과 검수 보조에 AI를 활용하는 방식이 적합했습니다.


바이브코딩은 프로토타입에는 유용하지만, 프로덕션에서는 이해·유지보수·보안 비용이 커질 수 있습니다. 설계는 사람이 먼저 하고 반복 구현과 검수 보조에 AI를 활용하는 방식이 적합했습니다.

바이브코딩은 프로토타입과 반복 작업에서 강력했지만, 실제 프로젝트에서는 이해와 검증 비용이 더 컸습니다. 그래서 설계는 사람이 하고 구현 일부만 AI에 맡기는 방식으로 전환했습니다.

AWS 세션에서 AI 에이전트로 유전체 분석을 민주화하는 사례를 소개했습니다. 자연어 기반 분석, 표준화된 도구 연결, 대규모 데이터 처리를 중심으로 정리했습니다.
![[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(1): AI를 통한 유전체 분석의 민주화](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/image-583-scaled.png)
AI로 neoantigen을 예측해 개인 맞춤형 암 백신을 설계하는 DeepNeo 사례를 정리했습니다. 모델 구조와 임상 검증 결과, 그리고 바이오 AI에서 확장 가능한 컴퓨팅의 필요성을 다뤘습니다.
AWS re:Invent 2025의 현장 부대 행사와 분위기를 정리한 후기입니다. Expo Hall, Sports Forum, 5K, re:Play 경험과 다음 해 일정도 함께 소개했습니다.

생성형 AI 시대에는 코딩보다 문제 정의와 검증의 중요성이 커졌습니다. AI를 잘 쓰는 조직일수록 판단과 책임의 역할을 더 분명히 해야 했습니다.

S3 정적 웹 사이트를 Amplify로 배포하고 사용자 지정 도메인과 연결하는 방법을 정리했습니다. Route 53 호스팅 영역과 SSL 인증서 설정까지 실습 흐름으로 설명했습니다.

Amazon S3로 정적 웹 사이트를 구성하는 기본 절차를 정리했습니다. 버킷 설정부터 정책 추가, 인덱스 파일 업로드와 엔드포인트 확인까지 안내했습니다.

AWS S3 Lifecycle 규칙이 여러 개일 때의 선택 기준과 동작 원리를 설명했습니다. 실제 예시와 운영 팁으로 규칙 설계 시 주의점을 정리했습니다.
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AWS re:Invent 2025의 핵심 키노트와 신규 발표를 정리한 글입니다. AI 인프라 확장과 에이전트 시대를 위한 AWS의 방향을 요약했습니다.

여러 계정의 TGW를 하나의 DXGW에 연결해도 동일 리전에서는 실제로 하나만 동작했습니다. 리전당 TGW 1개 제약을 고려해 단일 TGW 중심으로 구조를 단순화했습니다.

EKS에서 EBS 볼륨의 AZ 종속성 때문에 파드 어태치 실패가 발생하는 사례를 정리했습니다. 멀티 AZ가 필요하면 Affinity로 고정하거나 EFS로 전환하는 방식이 핵심입니다.
Amazon Linux 1 지원 종료로 EKS 노드그룹 전환이 필요해졌습니다. 운영 구조를 유지하려면 새 노드그룹 교체가 기본 전략이 되고, 필요 시 신규 클러스터도 고려해야 했습니다.
AWS S3 복제에서 소량 작업은 CLI가, 대규모나 교차 계정/리전 복제는 S3 Batch Operations가 적합했습니다. 비용은 작업 요청, 객체 수, 전송 요금과 API 비용까지 함께 고려해야 했습니다.

AWS CloudWatch Agent는 실제 실행 시 .toml을 사용하고, .json은 입력용 설정 파일로 변환됩니다. 설정이 안 반영되거나 파일이 사라진 듯 보이면 원본 보관과 fetch-config 절차를 다시 확인해야 합니다.

AWS S3 교차계정·리전 간 복제를 Batch Operations로 구현하는 절차를 정리했습니다. 기존 객체까지 복제하려면 IAM Role, 버킷 정책, 매니페스트 구성이 함께 필요했습니다.

S3 버킷 삭제가 오래 걸리거나 실패하는 이유를 설명하고, Lifecycle 정책으로 자동 비우는 방법을 정리했습니다. 현재 버전 만료와 삭제마커 제거를 분리해 구성하는 방식이 핵심입니다.
