SageMaker Studio에서 TIP와 S3 Access Grants를 활용한 Athena 쿼리 실행하기
SageMaker Studio의 TIP로 사용자 ID를 Athena·S3·Lake Formation까지 전파하는 구성을 안내했습니다. S3 Access Grants와 CloudTrail을 통해 사용자별 권한 제어 및 감사 추적을 구현했습니다.
#AWS#SageMaker#Athena
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S3 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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Strands Agents와 Amazon Bedrock AgentCore을 이용한 발전설비진단 구현하기
발전소 진단 지식을 Strands Agents와 Bedrock AgentCore로 연결하는 방법을 소개했습니다. 검색 계층과 응답 계층을 분리 평가해 근거 기반 진단 흐름을 설계했습니다.
#Amazon Bedrock#Strands Agents#MCP
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Amazon EKS에서 vLLM으로 Gemma 4 서빙 최적화하기 [1부: 콜드 스타트 최적화]
Amazon EKS에서 vLLM으로 Gemma 4 31B 서빙의 콜드 스타트를 단계별로 최적화한 사례입니다. S3 직결 로더, 캐시 영속화, sleep mode로 시작 시간과 GPU 비용을 줄였습니다.
#Amazon EKS#LLM#S3
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![Amazon EKS에서 vLLM으로 Gemma 4 서빙 최적화하기 [1부: 콜드 스타트 최적화]](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/2a459380709e2fe4ac2dae5733c73225ff6cfee1/2026/09/09/thumbnail-1-1119x630.png)
Amazon Quick으로 FinOps 업무 자동화하기
Amazon Quick을 활용해 CUDOS 기반 FinOps 분석과 리포팅을 자연어로 자동화하는 방법을 소개했습니다. 반복적인 비용 점검과 공유 업무를 줄이고 빠른 의사결정을 돕습니다.
#AWS#FinOps#Amazon Quick
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AI 기반 SCTE-35 자동 삽입으로 라이브 스트리밍 광고 운영 자동화하기
라이브 스트리밍의 SCTE-35 광고 삽입을 AI 화면 인식과 서버리스 오케스트레이션으로 자동화하는 방법을 소개했습니다. 필러 화면 감지를 통해 광고 타이밍을 정밀하게 맞추고 운영 비용도 줄였습니다.
#AWS#LLM#cloud
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분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (2편: 초대규모 스케일링과 인스턴스 확보)
AWS 분산 학습용 컴퓨트를 초대규모로 확장하는 울트라클러스터와 울트라서버를 설명했습니다. 또한 ODCR과 Capacity Block으로 GPU 용량을 미리 확보하는 전략을 비교했습니다.
#AWS#EC2#EFA
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Kiro 에이전트와 Harness Engineering: LGU+ Knowledge-based Mass Migration 자동화
LGU+의 대규모 AWS 마이그레이션에서 Kiro와 Harness Engineering으로 전환 작업을 표준화했습니다. 설정 자동화와 지식 자산화를 통해 개발자 편차를 줄이고 재사용성을 높였습니다.
#AWS#Kubernetes#Java
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S3 + CloudFront 기반 SPA 배포에서 캐시와 fallback 전략 설계하기
S3·CloudFront 기반 SPA에서 HTML, hashed asset, route fallback의 캐시 책임을 분리했습니다.\n누락 asset은 404로 유지하고 chunk 오류에는 1회 새로고침 방어를 적용했습니다.
#AWS#S3#CloudFront
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사내 AI 에이전트 개선기
사내 AI 에이전트의 컨텍스트 비용과 안전성 문제를 줄이기 위해 v2 구조와 런타임 가드레일을 재설계했습니다. 파일, 채널, 스킬을 필요한 순간에만 제한적으로 읽도록 바꿨습니다.
#OpenAI Agents SDK#prompt caching#cache
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사내 AI 에이전트 개선기
Apache Iceberg 테이블 운영 실전기: 스냅샷 관리부터 Compaction까지
Iceberg 운영에서 스냅샷 폭증과 Small File 문제를 어떻게 다뤘는지 정리했습니다. 작업 이력 관리와 메인터넌스 정책으로 비용과 성능을 개선한 사례입니다.
#Apache Iceberg#Airflow#Spark
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Apache Iceberg 테이블 운영 실전기: 스냅샷 관리부터 Compaction까지
AWS 공간 데이터를 활용한 건물 검사 인텔리전스 구축
AWS 공간 데이터 관리로 건물 검사 결과를 공간 참조 데이터로 구조화하는 방법을 소개했습니다. 이미지와 메타데이터, 추론 결과를 연결해 장기 보존과 재분석 가능성을 높였습니다.
#AWS#S3#SageMaker
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RIMAN KOREA의 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용한 자연어 기반 상품 검색 시스템 구축기
기존 상품명 중심 검색의 한계를 해결하기 위해 Amazon Bedrock Knowledge Bases 기반 자연어 검색 시스템을 구축했습니다. 하이브리드 검색과 메타데이터 필터링, 병렬 처리로 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.
#Amazon Bedrock#검색#RAG
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글 템플릿1
AWS Athena로 ELB/ALB 액세스 로그를 분석하는 테이블 생성 방법을 정리했습니다. 로그 활성화와 S3 설정, 파티션 프로젝션 예시까지 함께 소개했습니다.
#AWS Athena#ELB#S3
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글 템플릿1
Feature Flag API의 p99 레이턴시 개선기 (+오픈소스 기여)
S3 export 중 mutex를 잡아 Feature Flag API p99가 급등한 원인을 분석했습니다. 비동기 래퍼와 락 범위 축소로 최대 레이턴시를 200ms 내외로 안정화했습니다.
#Go#Feature Flag#S3
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하네스 엔지니어링으로 본 Deep Insight – 로컬 개발에서 프로덕션 운영까지의 설계 여정
Deep Insight의 프로덕션 전환을 하네스 엔지니어링 관점에서 정리했습니다. 에이전트 추론, 코드 실행, 저장소, 네트워크를 분리해 안정성과 보안을 높였습니다.
#AWS#LLM#microVM
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Amazon SageMaker HyperPod로 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO’ 효율적으로 대규모 분산 학습하기
슈퍼브에이아이가 SageMaker HyperPod로 ZERO 모델의 대규모 분산 학습 효율을 높인 사례를 소개했습니다. 저가 리허설과 데이터 사전 로드로 비용과 학습 지연을 줄였습니다.
#Amazon SageMaker HyperPod#S3#FSx for Lustre
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클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 2부 – 준실시간 환경에서 AWS 미디어 서비스를 활용한 분석 파이프라인 구축하기
AWS 미디어 서비스와 TwelveLabs를 결합해 준실시간 비디오 분석 파이프라인을 구성하는 방법을 정리했습니다. 서버리스와 서버 기반, Kinesis Video Streams 활용 사례까지 함께 소개했습니다.
#AWS#LLM#비디오
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클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 3부 – Strands Agent를 활용한 Agentic video engine구현
Strands Agents SDK로 TwelveLabs와 AWS 서비스를 결합한 에이전틱 비디오 엔진 구현 방식을 소개했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 구조로 영상 검색, 요약, 자막 처리 흐름을 구성했습니다.
#AWS#LLM#gRPC
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Amazon Bedrock과 Claude Agent SDK로 서버리스 멀티 에이전트 구현하기
AWS Lambda와 Amazon Bedrock, Claude Agent SDK로 멀티 에이전트 Orchestrator-Worker 구조를 구현하는 방법을 소개했습니다. S3 공유 저장소와 Sonnet/Opus 분리를 통해 제약 대응과 비용 최적화를 함께 다뤘습니다.
#Amazon Bedrock#Claude Agent SDK#AWS Lambda
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클라우드 비용 최적화를 위한 Automatic Labeling System 구축기
클라우드 비용 최적화를 위해 자동 라벨링 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. 수동 태깅의 한계를 자동화와 운영 지표로 개선했습니다.
#AWS#FinOps#cloud
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클라우드 비용 최적화를 위한 Automatic Labeling System 구축기