국립한밭대학교와 건양대학교 학생 대상 네이버클라우드 아카데미 Advanced 과정을 소개했습니다. 10일간의 집중 교육과 실무 아키텍처 설계, 프로젝트 구현 내용을 돌아보았습니다.
AWS 비밀 관리를 생성, 저장, 교체, 모니터링 관점에서 중앙화와 분산화로 나누어 비교했습니다. 조직 규모와 보안 요구에 맞춰 혼합 구성을 선택하고 IaC와 중앙 감사를 활용하는 방법을 제안했습니다.
MCP와 FastMCP로 EBS 성능 분석과 스냅샷 크기 계산을 자연어 기반으로 자동화하는 방법을 소개했습니다.대규모 볼륨 환경에서 병목 진단과 비용 최적화를 빠르게 수행하는 활용 사례를 정리했습니다.
구 LINE과 구 Yahoo Japan의 대규모 프라이빗 클라우드를 Flava로 통합한 아키텍처를 소개했습니다. 단일 리소스 풀, 업스트림 추종, VPC 기본화, 자동화와 관찰 가능성으로 운영 효율을 높였습니다.
AWS Batch와 EFS, ECR, DCV를 이용해 Isaac GR00T 미세 조정 파이프라인을 구축하는 방법을 소개했습니다. 시뮬레이션 평가와 체크포인트 시각화를 연결해 반복 가능한 로봇 학습 흐름을 만들었습니다.
멀티 리전 AKS, Karmada, Istio로 대규모 LLM 추론 인프라를 중앙 관리했습니다. 스토리지·이미지 배포를 통합해 비용과 운영 리소스를 절감했습니다.
AWS Organizations로 Aurora와 RDS의 자동 마이너 버전 업그레이드를 순서대로 롤아웃하는 정책을 소개했습니다. 개발, QA, 프로덕션을 단계적으로 검증하며 운영 가시성과 제어를 높이는 방법을 설명했습니다.
클라우드 비용 최적화를 위해 자동 라벨링 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. 수동 태깅의 한계를 자동화와 운영 지표로 개선했습니다.
SourceDeploy API로 배포를 시작하고 상태를 폴링해 결과를 확인하는 방법을 다루었습니다. Cloud Functions와 메일 발송을 연결해 성공·실패 알림을 자동화했습니다.
메리츠증권은 규제 준수와 성능을 함께 만족하는 AWS 기반 차세대 증권 플랫폼을 설계했습니다. EKS, MSK, ElastiCache, OpenSearch, Flink와 오픈소스 도구를 결합해 실시간 처리와 운영 자동화를 강화했습니다.
Aurora PostgreSQL에서 CloudWatch Database Insights로 실행 계획을 비교해 성능 저하 원인을 분석했습니다. 인덱스 삭제와 work_mem 부족으로 인한 병목을 찾아 최적화하는 방법을 소개했습니다.
AWS Advanced JDBC Wrapper의 Blue/Green 플러그인으로 RDS/Aurora 전환 시 다운타임을 줄이는 방법을 설명했습니다. 전환 단계별 라우팅과 모니터링, 롤백 감지 설정도 함께 다뤘습니다.
120일 동안 AI 에이전트 실수 15건을 guardrail로 바꾸며 인프라 방어선을 강화한 기록입니다. CLAUDE.md와 Memory를 겹쳐 세션 한계를 보완하고, 가용성을 99.981%까지 끌어올렸습니다.
Secrethub를 운영 가능한 상태로 만들기 위해 컨테이너화, CI/CD, 로그 수집 구조를 정리했습니다. 서비스 단위가 아닌 플랫폼 레벨에서 관리 가능한 구조를 목표로 표준화를 진행했습니다.
