

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.


CloudWatch Database Insights로 RDS와 Aurora 문제를 진단하는 실제 사례를 정리했습니다. 인덱스 부재, 스토리지 부족, 메모리 부족 상황에서 원인 파악과 조치 흐름을 보여줍니다.


Amazon Bedrock과 Streamlit을 활용해 AWS 리소스와 비용을 자연어로 관리하는 챗봇을 소개했습니다. 콘솔 탐색을 줄이고 모니터링, 분석, 최적화를 한 화면에서 제공하는 점이 핵심입니다.

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.


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 Bedrock의 프롬프트 캐싱 동작 방식과 적합한 사용 사례, 구성 방법을 설명했습니다. 또한 usage 메트릭과 CloudWatch로 캐시 효율을 모니터링하는 방법을 안내했습니다.


Neptune Database와 Neptune Analytics 간 동기화 방안을 설명했습니다. 특히 Neptune Streams, Lambda, EventBridge를 활용한 준 실시간 연동과 체크포인트 관리에 초점을 맞췄습니다.


AWS CloudWatch의 Cross-account-observability로 여러 계정의 모니터링을 중앙화하는 방법을 소개했습니다. 데이터 복제 없이 비용 효율적으로 운영할 수 있지만, 리전 제한과 Trace 과금은 주의가 필요합니다.


Amazon Bedrock 사용자 지정 모델로 DeepSeek-R1 Distill Llama를 배포하는 방법을 안내했습니다.\n서버리스 호스팅, 비용 구조, 버전 관리와 모니터링 포인트도 함께 정리했습니다.

AWS Network Firewall의 역할과 주요 기능, WAF와의 차이를 정리했습니다. VPC 경계 보호와 흐름 로그 기반 모니터링이 핵심입니다.