AWS Agentcore와 Strands Agent를 활용한 AI 서버 구축기
AWS Bedrock AgentCore Runtime과 Strands Agents로 LLM 기능을 통합한 AI 서버 구축 방식을 소개했습니다.\nEKS 프록시, 단일 이미지 다중 Runtime, 관측성·평가·배포 운영 결정을 설명합니다.
#AWS Bedrock AgentCore#Strands Agents#LLM
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이노크라스의 AWS HealthOmics 기반 임상 유전체 파이프라인 운영 효율화 방안
AWS HealthOmics를 중심으로 임상 유전체 파이프라인의 자동화, 배포, 보안, 비용 최적화를 함께 다룬 사례입니다. 이벤트 기반 오케스트레이션과 GitOps로 TAT 준수와 감사 추적을 강화했습니다.
#AWS HealthOmics#EventBridge#GitOps
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AI Agent를 위한 OpenSearch 검색 품질 개선하기 (Part 2)
Rerank와 Weight 튜닝을 OpenSearch 검색 품질에 적용해 본 결과를 정리했습니다.\n데이터 특성과 기존 성능에 따라 개선과 악화가 갈리므로, 측정 기반의 지속 평가가 중요했습니다.
#OpenSearch#Rerank#LLM
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Amazon Bedrock에서 Codex 사용하기
Amazon Bedrock을 Codex의 모델 백엔드로 연결하는 실제 경로와 설정 방법을 정리했습니다. 인증, cached web search, 관측, PrivateLink, 비용 운영까지 엔터프라이즈 적용 포인트를 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#AWS PrivateLink#CloudWatch
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Claude Code로 만든 데이터 분석 에이전트, Amazon Bedrock AgentCore로 프로덕션 배포하기
Claude Code로 만든 데이터 분석 에이전트를 Amazon Bedrock AgentCore로 프로덕션에 배포하는 과정을 설명했습니다. 로컬 구성은 유지하면서 Gateway, Runtime, Web Search로 관리형 전환하는 방법을 다뤘습니다.
#Claude Code#Amazon Bedrock#MCP
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Amazon Bedrock에서 LLM 게이트웨이의 두 사각지대 메우기: 사라진 호출자와 흐려진 모델 거버넌스
Amazon Bedrock 앞의 LLM 게이트웨이에서 사라진 호출자와 흐려진 모델 거버넌스를 보완하는 방법을 정리했습니다. requestMetadata와 Application Inference Profile로 추적과 관측을 강화하고, 예산과 네트워크 운영도 함께 다뤘습니다.
#Amazon Bedrock#LLM#CloudWatch
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당근이 AWS CloudHSM으로 대규모 서명키 관리 시스템을 구축한 방법 – 3부: 서명 시스템 구현, 트러블슈팅, 무중단 키 전환
CloudHSM 기반 서명 시스템의 구현 방식과 PKCS#11 운영 트러블슈팅, 무중단 키 전환 과정을 다뤘습니다. KMS와의 Active-Standby 조합으로 장애 대응과 성능 최적화를 함께 달성했습니다.
#AWS CloudHSM#AWS KMS#PKCS#11
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금융사를 위한 AWS GameDay 2026: 카카오뱅크 2연패 이야기 🏆
카카오뱅크가 AWS GameDay 2026에서 2년 연속 우승한 과정을 공유했습니다. Amazon Q Developer와 Kiro CLI를 활용한 장애 대응 전략과 실전 시행착오를 정리했습니다.
#AWS#Kiro CLI#Amazon Q Developer
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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
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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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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성공적인 게임 출시를 위한 Amazon GameLift Servers 사전 제작 단계 가이드 – Part1
Amazon GameLift Servers를 활용한 멀티플레이어 게임 출시 사전 준비 항목을 정리했습니다. 테스트, 세션 관리, 큐 배치, 모니터링 설정의 핵심 포인트를 다뤘습니다.
#Amazon GameLift Servers#AWS#CloudWatch
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딜라이트룸의 ‘Amazon EKS Auto Mode’를 활용한 멀티 클러스터 운영 효율화 사례
딜라이트룸은 EKS Auto Mode로 멀티 클러스터 운영 복잡도를 크게 줄였습니다. 또한 로그 수집과 진단 자동화를 더해 장애 대응력도 높였습니다.
#Kubernetes#EKS#AWS
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Grafana k6로 Amazon EC2 비용 최적화 하기
Grafana k6와 몬테카를로 시뮬레이션으로 EC2 인스턴스 7종의 CPU 성능을 비교했습니다. 성능과 비용을 함께 보며 가격 대비 성능 관점의 선택이 중요하다고 정리했습니다.
#Grafana k6#Amazon EC2#CloudWatch
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Amazon DocumentDB로 미리캔버스의 성능 50%와 비용 30%를 개선하다
MongoDB Atlas의 IOPS 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 Amazon DocumentDB로 전환했습니다. 실시간 협업 서비스의 응답속도를 50% 개선하고 비용도 30% 절감했습니다.
#Amazon DocumentDB#MongoDB#AWS DMS
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Amazon DocumentDB로 미리캔버스의 성능 50%와 비용 30%를 개선하다
Amazon DocumentDB로 미리캔버스의 성능 50%와 비용 30%를 개선하다
미리캔버스는 MongoDB Atlas의 IOPS 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 Amazon DocumentDB로 전환했습니다. 그 결과 응답속도는 50% 개선되고 인프라 비용은 30% 절감했습니다.
#Amazon DocumentDB#MongoDB Atlas#AWS DMS
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대규모 환경에서의 MCP를 활용한 효율적인 EBS 모니터링
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.
#MCP#AWS#EBS
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CloudWatch Database Insights를 통한 실행 계획 분석으로 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스 성능 최적화 및 문제 해결하기
Aurora PostgreSQL에서 CloudWatch Database Insights로 실행 계획을 비교해 성능 저하 원인을 분석했습니다. 인덱스 삭제와 work_mem 부족으로 인한 병목을 찾아 최적화하는 방법을 소개했습니다.
#CloudWatch#Amazon Aurora#PostgreSQL
7000
Amazon OpenSearch Service백프레셔와 Admission Control에 대한이해와 클러스터 복원력 향상
Amazon OpenSearch Service의 백프레셔와 Admission Control로 검색 요청을 제어해 클러스터 복원력을 높이는 방법을 소개했습니다. 429 오류 대응, 모니터링 방법, 재시도 전략도 함께 설명했습니다.
#OpenSearch#backpressure#Admission Control
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Amazon Bedrock 사용량 관리 및 최적화 하기
Amazon Bedrock의 엔드포인트 종류와 CRIS 활용, quota 증설 방법을 정리했습니다. 또한 CloudWatch와 로깅, 캐시 기능으로 토큰 사용량과 비용을 최적화하는 방법을 소개했습니다.
#Amazon Bedrock#LLM#CloudWatch
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