사내 DB 관리 규정을 AI로 적용하다 : Amazon Bedrock 기반 DBA 리뷰봇 개발기
사내 DB 관리 규정을 AI로 적용하다 : Amazon Bedrock 기반 DBA 리뷰봇 개발기
사내 DB 관리 규정을 바탕으로 DDL 요청을 1차 검토하는 Bedrock 기반 리뷰봇을 개발했습니다. 20% 처리 속도 개선과 함께 DBA의 반복 업무와 커뮤니케이션 비용을 줄였습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
79005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 1
AWS Config란? 실시간으로 AWS 계정 리소스를 관리하는 법
AWS Config를 통해 AWS 리소스의 구성과 변경 이력을 관리하는 방법을 설명했습니다. 보안 사고 예방, 감사 대응, 비용 최적화에 어떻게 활용할 수 있는지도 정리했습니다.
#AWS#cloud
44005분
클라우드 단순 비용 절감을 넘어, 비즈니스의 가치로 : FinOps Framework
클라우드 단순 비용 절감을 넘어, 비즈니스의 가치로 : FinOps Framework
클라우드 비용을 줄이는 수준을 넘어 비즈니스 가치로 연결하는 FinOps Framework를 소개했습니다. 프로세스 규정화, 데이터 표준화, AI 자동화를 2026년 준비 과제로 제시했습니다.
#FinOps#cloud
47005분
‘Rivian and Volkswagen Technology Group’은 Amazon Kinesis Video Streams를 활용해 어떻게 실시간 차량 보안을 구축했을까?
Rivian은 Amazon Kinesis Video Streams와 WebRTC로 차량의 실시간 라이브 카메라 기능을 구현했습니다. 저지연 스트리밍과 강한 보안을 위해 시그널링, 인증, 리전 배치를 함께 최적화했습니다.
#AWS#Amazon Kinesis Video Streams
21005분
VMS Solutions의 AI Agent 기반 내부 생산성 개선기: Strands Agents를 통한 자체 에이전트 구축 여정
VMS Solutions가 Strands SDK와 Amazon Bedrock으로 사내 AI 에이전트 AIto를 구축했습니다. RAG 한계를 넘어 실시간 조회와 멀티 에이전트 분담으로 내부 생산성을 높였습니다.
#LLM#MCP
32005분
운영 비용을 95% 절감한 서버리스 온콜 시스템 구축기
외부 온콜 솔루션의 비용과 안정성 한계를 해결하기 위해 서버리스 기반 온콜 시스템을 구축했습니다. 이메일 트리거, 큐 기반 제어, SMS 이중화로 안정성과 비용 효율을 함께 높였습니다.
#AWS#server
88005분
[AWS re:Invent 2025 Keynote 요약] AI Agent 시대의 개막, 그리고 르네상스 개발자
[AWS re:Invent 2025 Keynote 요약] AI Agent 시대의 개막, 그리고 르네상스 개발자
AWS re:Invent 2025에서 AI 에이전트와 이를 지원하는 인프라·플랫폼의 방향을 정리했습니다. 개발자는 AI를 보조 도구로 활용하되, 검증과 책임, 시스템 사고를 더 강화해야 한다고 강조했습니다.
#AWS#LLM
39005분
Delivering the Future: 글로벌 해커톤 2025, 준비부터 운영까지
Delivering the Future: 글로벌 해커톤 2025, 준비부터 운영까지
글로벌 해커톤 2025의 준비 과정과 운영 방식을 행사 기획, 기술 환경, 현지 운영 관점에서 소개했습니다.다양한 타임존과 규제를 조율하며 공통 기준과 협업 구조를 만든 사례를 정리했습니다.
#Kubernetes#GCP
24005분
Amazon Bedrock AgentCore Memory: 기억하는 AI 에이전트 만들기
Amazon Bedrock AgentCore Memory로 LLM의 Statelessness를 보완하는 기억 시스템을 소개했습니다. 단기·장기 기억, 자동 검색, 대화 분기를 통해 기억하는 AI 에이전트를 구현하는 방법을 설명했습니다.
#AWS#LLM
60005분
AWS re:Invent 2025 1부 : AI 에이전트 시대를 연 핵심 발표 정리
AWS re:Invent 2025의 핵심 키노트와 신규 발표를 정리한 글입니다. AI 인프라 확장과 에이전트 시대를 위한 AWS의 방향을 요약했습니다.
#AWS#LLM
66005분
“서버가 죽었어요”에서 시작된 이야기, Grafana OnCall과 Amazon Connect로 완성한 실전형 온콜 시스템
“서버가 죽었어요”에서 시작된 이야기, Grafana OnCall과 Amazon Connect로 완성한 실전형 온콜 시스템
Grafana OnCall과 Amazon Connect를 연동해 Target Group 비정상 상태를 자동 감지하고 전화 알림까지 연결한 온콜 시스템 구축 사례입니다. 비용을 줄이면서도 담당자 식별, 알림 제어, 에스컬레이션을 하나의 흐름으로 묶었습니다.
#Grafana OnCall#Amazon Connect
101005분
Amazon Bedrock AgentCore Observability로 프로덕션 수준의 AI 에이전트 구축하기
Amazon Bedrock AgentCore Observability로 AI 에이전트의 동작, 비용, 지연시간을 프로덕션 수준에서 추적하는 방법을 소개했습니다. OpenTelemetry 기반 자동 계측과 트레이스 분석으로 디버깅과 비용 최적화를 돕습니다.
#AWS#Amazon Bedrock
67005분