플랫폼은 왜 계속 다시 설계되어야 할까 - Server Platform Team 이야기
서버 플랫폼 팀이 조직 성장에 맞춰 플랫폼을 계속 재설계하는 이유를 소개했습니다. AI 시대의 분석·개발·운영 변화와 그에 따른 가드레일까지 함께 다뤘습니다.
#SRE#CI/CD
82005분
필터 1
Part 2: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기
Kiro CLI와 Custom Agent로 RDS/Aurora 장애 분석을 터미널에서 자동화하는 방법을 소개했습니다. Aurora MySQL Replication Lag 사례로 실제 원인 분석과 보고서 생성 과정을 확인했습니다.
#AWS#Kiro
20005분
Part 1: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기
Kiro IDE와 MCP 서버, Hook을 이용해 RDS/Aurora 장애 분석과 HTML 보고서 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. 실제 Aurora MySQL 슬로우 쿼리로 인한 Reader CPU 스파이크를 자동 식별한 사례도 함께 다뤘습니다.
#AWS#RDS
31005분
ODW #7: 세 가지 방법으로 토큰 소비량 40% 절감! ADK를 이용한 컨텍스트 엔지니어링
AI 에이전트의 토큰 소비와 정확도 문제를 줄이기 위한 컨텍스트 엔지니어링을 ADK 사례로 설명했습니다. 도구 필터링과 에이전트 분리, 입출력 구조화로 토큰을 40% 절감한 실험 결과도 공유했습니다.
#LLM#ADK
49005분
Agentic AI 기반 플랫폼 – Part3 : AgentCore Policy, Evaluation, Observability로 기업 운영 체계 구축하기
Amazon Bedrock AgentCore의 Policy, Evaluation, Observability를 결합해 기업용 Agent 운영 체계를 설명했습니다. 정책 제어, 품질 평가, 실시간 추적의 역할과 연계를 정리했습니다.
#AWS#MCP
23005분
ODW #6: Git 자동화 관점에서 본 MCP와 에이전트 스킬의 장단점
Git 릴리스 자동화를 예제로 MCP와 에이전트 스킬의 차이를 비교했습니다. 반복 작업은 스킬로 표준화하고, 외부 연동은 MCP로 분리하는 접근을 제안했습니다.
#Git#MCP
56005분
![[AI활용] AI Portal부터 보안관제까지, kt cloud AI 내재화 3가지 사례](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FcTMWnI%2FdJMcabqGN4c%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAoWqDiD4p9mQRzB5GRy0FMSXjEh1rshrA3FWGp1xtvC%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1780239599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DMxu%252BTU8eQivyvk9kRJ9s4mlmwVw%253D)
[AI활용] AI Portal부터 보안관제까지, kt cloud AI 내재화 3가지 사례
kt cloud가 사내 업무에 AI를 먼저 적용한 3가지 사례를 소개했습니다. RAG와 MCP로 검색, 보안관제, 장애관제 품질을 높인 방식과 성과를 정리했습니다.
#RAG#MCP
28005분
Amazon EKS에서 운영하는 자체 관리형 Agentic AI 플랫폼 : 인프라 자동화와 관측성으로 운영 안정성 확보하기
EKS Auto Mode와 Bifrost, Langfuse를 조합해 자체 관리형 Agentic AI 플랫폼을 구축하는 방법을 소개했습니다. 멀티모델 라우팅과 2계층 관측성으로 운영 안정성과 비용 최적화를 함께 확보했습니다.
#Amazon EKS#Kubernetes
70005분
ODW #5: 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템 만들기
대량의 마크다운 문서를 검색하는 RAG 시스템을 ChromaDB와 MCP로 구축했습니다. 에이전트 스킬을 더해 최소한의 지시만으로 문서를 찾도록 개선했습니다.
#RAG#ChromaDB
81005분
AI 시대에 인증 과제를 해결할 차세대 표준 후보, ID-JAG
AI 에이전트의 API 접근 문제를 풀 후보로 ID-JAG를 소개했습니다. 기업 IdP 중심의 중앙 정책과 감사 추적, 운영 시 주의점까지 정리했습니다.
#LLM#MCP
46005분
에이전틱 AI와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 전문가 팀 시뮬레이션
AWS의 7개 전문 도메인을 본뜬 멀티 에이전트 AI 시뮬레이션을 소개했습니다. AgentCore와 Strands Agents로 초기 리서치와 초안 작성을 가속화하는 구조를 설명했습니다.
#LLM#Amazon Bedrock
35005분
ODW #4: 코파일럿에서 파일럿으로, 에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화
에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화한 워크숍 사례를 소개했습니다. Jira·Confluence 연계와 단계별 명령어로 실무 적용성을 높인 점이 핵심입니다.
#GitHub Copilot#Claude
80005분