Amazon Bedrock 사용량 관리 및 최적화 하기
Amazon Bedrock의 엔드포인트, 쿼터, 모니터링, 최적화 방법을 정리했습니다. CRIS와 캐시, 라우팅, 메모리 기능으로 비용과 안정성을 개선할 수 있습니다.
#Amazon Bedrock#LLM
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필터 1
포스타입 서버가 변화무쌍한 트래픽에 대응하는 방법
포스타입은 AWS 오토 스케일링으로 급격한 트래픽 변화에 대응했습니다. 단계 조정 정책, 웜 풀, 최소 용량 조정으로 플래핑과 장애를 줄였습니다.
#AWS#EC2
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Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 멀티에이전트 운영과 접근제어
멀티 에이전트 시스템의 운영 복잡성과 권한 문제를 AgentCore로 중앙화하는 방안을 설명했습니다. Gateway, Identity, Runtime으로 인증·접근제어·관측을 통합하는 사례를 소개했습니다.
#Amazon Bedrock AgentCore#MCP
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Regional NAT Gateway: 다중 가용 영역 환경에서의 실전 적용 가이드
Regional NAT Gateway의 동작 방식과 기존 Zonal NAT Gateway와의 차이를 정리했습니다. 다중 AZ 운영 단순화에 유리하지만 IGW, EIP, 확장 동작을 사전에 검토해야 합니다.
#AWS#VPC
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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
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AWS CloudWatch Agent .json 이슈
AWS CloudWatch Agent는 실제 실행 시 .toml을 사용하고, .json은 입력용 설정 파일로 변환됩니다. 설정이 안 반영되거나 파일이 사라진 듯 보이면 원본 보관과 fetch-config 절차를 다시 확인해야 합니다.
#AWS#CloudWatch
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DynamoDB야 진정해! Kafka와 Redis로 구현하는 실시간 역압력 아키텍처 구축기
DynamoDB 부하를 실시간으로 감지해 Kafka 컨슈머를 pause/resume하는 역압력 아키텍처를 구축했습니다. 운영 적용 후 처리량을 낮추고 실시간 API 안정성과 비용 절감을 확인했습니다.
#DynamoDB#Kafka
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#개발자#노트북#컴퓨터
데이터는 지웠는데 비용은 그대로? Aurora 스토리지 비용 최적화 하기
Aurora에서 DELETE 후에도 스토리지 비용이 줄지 않는 원인과 파편화 문제를 설명했습니다. 스냅샷 복구로 클러스터를 재생성해 비용을 크게 절감한 사례를 공유했습니다.
#AWS#Aurora
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Amazon Braket을 활용한 큐노바컴퓨팅의 양자화학 계산 혁신 사례
큐노바컴퓨팅이 Amazon Braket과 HI-VQE로 양자화학 계산을 하이브리드 방식으로 구현했습니다. 실시간 로그 모니터링과 작업 제어로 운영성을 높이고 화학적 정확도 수준의 결과를 확인했습니다.
#Amazon Braket#양자컴퓨팅
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RabbitMQ Classic Queue 메모리 장애와 Quorum Queue 전환기
대량 쿠폰 발급 중 RabbitMQ Classic Queue 메모리 장애와 동기화 실패 원인을 분석했습니다. 긴급 복구 후 버전 업그레이드와 Quorum Queue 전환으로 안정성을 높였습니다.
#RabbitMQ#AWS
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Amazon Q Developer를 사용한 AWS Elastic Disaster Recovery 실시간 모니터링
Amazon Q Developer와 Slack을 연동해 AWS Elastic Disaster Recovery 이벤트를 실시간으로 모니터링하는 방법을 소개했습니다. CloudWatch 규칙과 SNS를 활용해 복제 정체와 변경 API를 즉시 알림으로 받아보는 구성 사례였습니다.
#AWS#Amazon Q Developer
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실제 사례로 알아보는 Cloudwatch Database Insights
CloudWatch Database Insights로 RDS와 Aurora 문제를 진단하는 실제 사례를 정리했습니다. 인덱스 부재, 스토리지 부족, 메모리 부족 상황에서 원인 파악과 조치 흐름을 보여줍니다.
#AWS#CloudWatch
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AWS R-Assistant: Amazon Bedrock 기반 자연어 인터페이스의 클라우드 리소스와 비용 관리를 위한 챗봇
Amazon Bedrock과 Streamlit을 활용해 AWS 리소스와 비용을 자연어로 관리하는 챗봇을 소개했습니다. 콘솔 탐색을 줄이고 모니터링, 분석, 최적화를 한 화면에서 제공하는 점이 핵심입니다.
#AWS#Amazon Bedrock
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