스트라드비젼의 AWS 클라우드 기반 피지컬 AI End-to-End 파이프라인 가속화 사례
스트라드비젼은 AWS 기반 하이브리드 인프라로 희귀·위험 시나리오 데이터를 합성하고 시뮬레이션했습니다. 이를 통해 자율주행 AI 학습과 검증 속도를 높이고 비용도 절감했습니다.
#AWS#ML
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필터 1
Amazon Bedrock 모델 promptfoo 로 성능 평가하기
Amazon Bedrock 모델을 promptfoo로 비교 평가하는 방법을 소개했습니다. 프롬프트와 모델 변경 시 품질을 회귀 테스트처럼 검증할 수 있는 흐름을 설명했습니다.
#Amazon Bedrock#promptfoo
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Oracle Database@AWS 네트워크 구성 가이드
Oracle Database@AWS의 네트워크 구성과 연결 옵션, TGW 허브앤스포크 설계를 정리했습니다. 엔터프라이즈 환경에서 DNS, CIDR, AZ 정렬 같은 핵심 주의사항도 함께 안내했습니다.
#AWS#Oracle Database
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보안 계정을 처음부터 다시 설계했습니다.
보안 전용 AWS 계정을 새로 만들어 인증·네트워크·서버 접근 기준을 한곳으로 모았습니다.\nOkta, TGW, QueryPie, SSM, GitOps로 표준 경로를 만들고 직접 접근은 예외로 바꿨습니다.
#AWS#Zero Trust
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AWS Site-to-Site VPN 무중단 운영의 정석 : BGP와 Lifecycle Control로 유지보수 장애 예방하기
AWS Site-to-Site VPN 유지보수 중 발생하는 장애 원인과 대응 방법을 설명했습니다. BGP와 Tunnel Endpoint Lifecycle Control을 함께 사용해 무중단 교체를 구현하는 방법을 정리했습니다.
#AWS#BGP
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AWS Elemental Inference를 활용한 실시간 문맥 광고(Contextual Advertising) 솔루션
AWS Elemental Inference와 Amazon Bedrock을 결합해 라이브 방송의 문맥을 실시간 분석하고 광고를 자동 삽입하는 아키텍처를 소개했습니다. SCTE-35와 MediaTailor로 오버레이 광고를 연동해 시청자 경험과 광고 효율을 함께 높였습니다.
#AWS#LLM
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![[인프라를 소프트웨어처럼 5/5] 다섯 축의 운영 총합, 그리고 AI 시대의 플랫폼팀](https://static.flex.team/v2/landing-2024/og/main.jpg)
[인프라를 소프트웨어처럼 5/5] 다섯 축의 운영 총합, 그리고 AI 시대의 플랫폼팀
여섯 축의 공통 원리를 하나의 표로 정리하며 인프라를 소프트웨어처럼 다루는 관점을 설명했습니다. 사람과 AI 에이전트가 안전하게 변경하고 되돌릴 수 있는 피드백 루프의 중요성을 강조했습니다.
#AWS#Kubernetes
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사조시스템즈의 사내 ERP 데이터 기반 Agentic AI 구축 여정 – Strands Agents SDK와 Kiro 활용기
사내 ERP 회계 데이터를 활용해 Agentic AI 프로토타입을 구축한 과정을 정리했습니다. Strands Agents SDK와 Kiro로 역할 분리, Context 관리, 데이터 추출과 후속 작업 연결을 검증했습니다.
#Agentic AI#AWS
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#개발자#노트북#컴퓨터
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (2): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 구현편
DynamoDB managed GSI의 핫 파티션을 피하기 위해 인덱스 테이블 분리와 전파 파이프라인 구현 과정을 다뤘습니다. 운영 중에는 버스트 제어와 SQS 적체를 조정해 안정적으로 변경분을 반영했습니다.
#DynamoDB#AWS
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옴니채널 재고 정합성 한계에 대응하는 인벤토리 데이터 파이프라인 구축기
옴니채널 재고 정합성과 확장성 문제를 해결하기 위해 인벤토리 데이터 파이프라인을 이벤트 기반으로 재설계했습니다. Spring Batch, Kafka Fan-Out, Push/Pull 분리로 리드타임과 부하를 줄였습니다.
#Kafka#Spring Batch
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Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이트웨이
에이전틱 AI를 프로덕션에 올리기 위한 AgentOps와 파운데이션, 게이트웨이 패턴을 소개했습니다. Amazon Bedrock AgentCore로 모델, 도구, 에이전트 접근을 통합하는 방법을 설명했습니다.
#AWS#LLM
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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
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의뢰자가 가장 어려워하는 단계를 AI로: Strands Agents SDK를 활용한 라우드소싱의 공모전 브리핑 작성 에이전트
공모전 브리핑 작성의 진입 장벽을 낮추기 위해 AWS Bedrock과 Strands Agents SDK 기반 AI 에이전트를 도입했습니다. 초안 생성과 검수, 분석을 분리해 응답 속도와 운영 효율을 높이고, 브리핑 이탈률도 줄였습니다.
#LLM#RAG
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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
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