Tiro의 Kiro를 활용한 보안 인프라 구축과 ISO/IEC 27001:2022 인증 취득 여정
AI 에이전트와 함께 ISO 27001 인증을 준비하며 보안 인프라를 재정비한 사례였습니다. 읽기 전용 진단, Spec, 승인 절차로 안전한 운영 경계를 만들었습니다.
#AWS#Kiro
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필터 1
Amazon GameLift Streams로 여는 클라우드 게이밍 시대: 클라이언트 설치 없이 게임 즐기기
Amazon GameLift Streams로 클라이언트 설치 없이 브라우저에서 게임을 즉시 실행하는 방법을 소개했습니다. 런타임, 스트림 클래스, 용량, 관측성까지 포함한 설계와 운영 흐름을 정리했습니다.
#AWS#cloud
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분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (3편: 클러스터 구축과 운영)
분산 학습용 AWS 클러스터를 구축·운영하는 방법을 정리했습니다. Enroot와 Pyxis로 환경을 고정하고, EFA·용량 예약·장애 복구를 함께 점검해야 합니다.
#AWS#컨테이너
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한화솔루션의 Amazon Bedrock 기반 Claude Cowork 전사 도입 여정 — 사내 LLM Gateway로 완성한 거버넌스
한화솔루션은 Amazon Bedrock 기반의 사내 LLM Gateway로 Claude Cowork를 전사 도입했습니다. 멀티테넌트 인증과 비용·보안 거버넌스로 안전한 AI 활용 체계를 만들었습니다.
#Amazon Bedrock#Claude
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AWS AI-DLC를 System Maintenance 환경에 맞게 커스터마이징하기
AWS AI-DLC를 System Maintenance 환경에 맞게 3계층 Override 구조로 커스터마이징한 사례를 소개했습니다. 반복 질문 제거, 추측 방지, 자동화로 운영 유지보수 효율을 높인 점이 핵심입니다.
#AWS#LLM
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DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (3): 조회를 인덱스 테이블로 옮기기
DynamoDB GSI의 조회 경로를 인덱스 테이블과 공통 라이브러리로 전환한 사례를 정리했습니다. limit, 커서, 삭제 데이터 처리 함정을 규칙화해 GSI를 최종 제거했습니다.
#DynamoDB#GSI
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합성 데이터 없이 로봇 월드 모델을 학습하는 방법
합성 데이터와 원시 픽셀 중심의 로봇 학습 한계를 짚고, 단안 영상에서 장면 시맨틱을 추출하는 F.R.A.N.T.Z. 접근을 소개했습니다. 또한 추출 결과를 어포던스와 정책 학습으로 연결하고, JEPA 스타일 월드 모델로 확장하는 방향을 제시했습니다.
#AWS#computer vision
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#개발자#노트북#컴퓨터
분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (2편: 초대규모 스케일링과 인스턴스 확보)
AWS 분산 학습용 컴퓨트를 초대규모로 확장하는 울트라클러스터와 울트라서버를 설명했습니다. 또한 ODCR과 Capacity Block으로 GPU 용량을 미리 확보하는 전략을 비교했습니다.
#AWS#EC2
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A1Mobilsoft의 운영 문의 자동화 여정 (2): 세 에이전트 구현과 사람 vs AI 검증
세 에이전트 구현 과정에서 겪은 검색 오판, 코드 분석 루프, DB 접근 안전장치를 정리했습니다. 사람 vs AI 비교로 속도와 한계도 함께 검증했습니다.
#AWS#LLM
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A1Mobilsoft의 운영 문의 자동화 여정 (1): 문제 정의와 3-에이전트 아키텍처 설계
운영 문의 채널의 지연과 반복 작업을 줄이기 위해 3-에이전트 아키텍처를 설계했습니다. Knowledge·Code·DB로 역할을 나눠 빠른 응답과 정확한 진단을 노렸습니다.
#AWS#LLM
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AWS MediaTailor SSAI 환경에서 멀티 CDN 구성과 동적 전환 – Part1
AWS MediaTailor SSAI에서 멀티 CDN을 동적으로 전환하는 방법을 정리했습니다. 콘텐츠와 광고 세그먼트의 라우팅 위치, 트래킹, CORS와 캐시 설정 차이도 함께 설명했습니다.
#AWS#CDN
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Amazon Braket으로 양자-고전 하이브리드 알고리즘 실행하기 (2편)
Amazon Braket의 `@hybrid_job`으로 RX(θ) 회로와 Z 기댓값을 반복 실행하는 하이브리드 알고리즘을 소개했습니다. 일반 실행, 하이브리드 잡, 로컬 잡의 차이와 결과 확인 방법도 함께 정리했습니다.
#AWS#Amazon Braket
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당근이 AWS CloudHSM으로 대규모 서명키 관리 시스템을 구축한 방법 – 1부: 서명키 보안의 중요성과 서비스 선택
당근이 대규모 JWT 서명 환경에서 키 유출 위험과 접근 제어 한계를 해결하기 위해 KMS와 CloudHSM을 비교했습니다. 비용과 성능, 장애 대응을 함께 고려해 CloudHSM 중심의 하이브리드 구조를 선택했습니다.
#AWS#AWS CloudHSM
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AWS 환경에서 Physical AI 모델 구축하기 – (1) 데이터
Physical AI는 모델보다 데이터가 성능을 좌우하며, 실제·합성·인간 영상 데이터를 조합하는 전략이 중요했습니다. AWS는 수집부터 큐레이션, 학습 연결까지의 데이터 파이프라인을 서비스 조합으로 설계하는 방식을 제시했습니다.
#AWS#Physical AI
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