Part 3: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기
EC2와 cron으로 Kiro 기반 RDS/Aurora 점검 보고서 자동화 구성을 설명했습니다. S3 Presigned URL과 SES, Slack 연동으로 매일 링크를 받아보는 방법을 다뤘습니다.

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EC2와 cron으로 Kiro 기반 RDS/Aurora 점검 보고서 자동화 구성을 설명했습니다. S3 Presigned URL과 SES, Slack 연동으로 매일 링크를 받아보는 방법을 다뤘습니다.

vLLM Tensor Parallelism으로 G5/G6의 24GB GPU 여러 장에 LLM을 분산 서빙하는 방법을 설명했습니다. 벤치마크에서 TP=4는 응답 속도와 처리량을 크게 개선했으며, 비용 효율적인 대안으로 제시했습니다.

Amazon GameLift Servers를 활용한 멀티플레이어 게임 출시 사전 준비 항목을 정리했습니다. 테스트, 세션 관리, 큐 배치, 모니터링 설정의 핵심 포인트를 다뤘습니다.

AWS EC2의 ENI와 네트워크 카드 구조, EFA 할당 규칙을 설명했습니다. p5와 p6 인스턴스의 분산 트레이닝용 네트워크 구성과 운영 포인트를 정리했습니다.

민감 정보가 서비스별로 흩어져 있던 한계를 해결하기 위해 중앙 관리 플랫폼 Secrethub를 구축했습니다. 접근 통제와 감사, 권한 일원화, 개발 편의성을 위해 외부 솔루션 대신 자체 개발을 선택했습니다.
포스타입은 AWS 오토 스케일링으로 급격한 트래픽 변화에 대응했습니다. 단계 조정 정책, 웜 풀, 최소 용량 조정으로 플래핑과 장애를 줄였습니다.

이직 스트레스로 고민을 털어놓을 GIGACHAD 채팅봇을 만들었습니다.\n비밀 보장, 저비용 운영, Gemini Flash 2.0 선택 이유를 정리했습니다.

블루닷이 AWS EC2 GPU와 Elemental 서비스를 결합해 VOD와 라이브 스트리밍 모두에 4K AI 업스케일링 아키텍처를 구성했습니다.경량 CNN·GAN 모델로 저지연 처리와 화질 개선을 함께 달성하고, CloudFront로 안정적으로 배포했습니다.

AWS 기반 가상 임베디드 개발 환경으로 자동차 OEM과 공급업체의 협업과 통합 테스트를 앞당기는 방법을 소개했습니다. 소스 공개 없이 CI/CT를 수행하고 하드웨어 비용과 후반 재작업 부담도 줄일 수 있습니다.

BMW는 AWS와 EC2 기반 vECU로 ECU 개발과 테스트를 클라우드에 올려 자동화했습니다. 이를 통해 준비 시간을 줄이고, 대규모 자동화 검증과 글로벌 협업을 가능하게 했습니다.

대규모 EC2 환경의 EBS 볼륨 초기화 문제를 MCP 서버로 자동화한 사례를 소개했습니다.자연어 명령, 진행률 추적, 병렬 처리를 통해 운영 효율과 비용 절감을 개선했습니다.

AWS EMR의 Spot Instance 비용을 줄이기 위해 Zone과 Type별 가격 데이터를 수집해 AutoGluon으로 예측했습니다. 예측 평균을 바탕으로 다음 주에 더 저렴한 AZ와 Instance Type을 추천하고 운영 비용 절감 가능성을 확인했습니다.

AWS Bedrock Prompt Caching으로 Chat DIC의 반복 프롬프트 재계산을 줄이고 응답 지연과 Throttling을 개선했습니다. 또한 system과 tools 문맥을 캐싱해 평균 응답 시간을 단축하고 비용도 절감했습니다.
AWS Deadline Cloud로 래빗워크의 온프레미스 렌더팜 한계를 단계적으로 개선했습니다. 렌더링 시간을 크게 줄이고, 피크 수요에도 탄력적으로 대응할 수 있게 했습니다.

AWS 프리 티어가 서비스별 무료 사용량에서 최대 $200 크레딧 방식으로 바뀌었습니다. 무료 플랜은 6개월 또는 크레딧 소진 시 종료되며, 유료 플랜으로 전환해 계속 사용할 수 있습니다.

Amazon Q Developer의 주요 기능과 활용 팁을 소개한 글입니다. 실제 도입 사례와 함께 개발 생산성 향상 포인트를 정리했습니다.
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.
클라우드 트래픽 비용은 외부 유입과 콘텐츠 사용량에 따라 급격히 늘 수 있어 사전 점검이 필요했습니다. 가비아 클라우드의 무료 트래픽 혜택으로 스타트업과 중소기업의 비용 부담을 줄일 수 있었습니다.
Amazon GameLift Servers의 스팟 인스턴스로 비용을 줄이면서 안정적으로 운영하는 방법을 소개했습니다. CloudWatch, 이벤트 로그, OnProcessTerminate와 다중 플릿 전략으로 중단 대응과 활용률 개선 방안을 정리했습니다.

Amazon DCV와 Amazon AppStream 2.0의 차이와 DCV의 기능, 아키텍처를 비교해 정리했습니다. 또한 세션 구성과 트래픽 비용까지 포함한 도입 시 고려사항을 설명했습니다.