스트라드비젼의 AWS 클라우드 기반 피지컬 AI End-to-End 파이프라인 가속화 사례
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
3005분
필터 1
Amazon S3 Files, 도입 전 반드시 확인해야 할 3가지 고려사항
Amazon S3 Files 도입 전에 비용, 성능, 공존 문제를 실측과 문서로 점검하는 방법을 정리했습니다. 소형 파일 과금, 읽기 경계, Mountpoint 충돌을 먼저 확인해야 합니다.
#Amazon S3#AWS Lambda
39005분
Amazon GameLift Servers DDoS Protection 기능으로 플레이어 상시 보호
Amazon GameLift Servers의 DDoS Protection 기능을 소개하며, 멀티플레이어 게임에 맞춘 상시 방어 방식을 설명했습니다. Player Gateway와 토큰 검증으로 서버 IP를 숨기고 첫 패킷부터 보호하는 통합 방법도 안내했습니다.
#AWS#cloud
28005분
Grafana k6로 Amazon EC2 비용 최적화 하기
Grafana k6와 몬테카를로 시뮬레이션으로 EC2 인스턴스 7종의 CPU 성능을 비교했습니다. 성능과 비용을 함께 보며 가격 대비 성능 관점의 선택이 중요하다고 정리했습니다.
#Grafana k6#Amazon EC2
53005분
부트텐트의 생성형 AI 기반 교육과정 등록 자동화 시스템 구성하기
부트텐트는 모집 페이지를 분석해 교육과정 등록 초안을 자동 생성하는 파이프라인을 구축했습니다. 하이브리드 OCR과 검증 에이전트를 적용해 정확도와 비용, 처리 시간을 함께 개선했습니다.
#Amazon Bedrock#AWS Step Functions
29005분
네오사피엔스의 AWS g6e 기반 LLM 추론 배치 워크로드 최적화 사례
네오사피엔스가 AWS g5, g6e, g7e에서 LLM 추론 배치와 정밀도를 비교했습니다. 실제 운영 조건을 반영해 g6e + INT8 조합을 최적점으로 선택했습니다.
#LLM#AWS
47005분
AWS re:Invent 2023 후기 (2)
AWS re:Invent 2023 현장 참여 후기를 공유했습니다. 세션, EXPO, 신규 AWS 발표와 네트워킹 경험을 함께 정리했습니다.
#AWS#Amazon Bedrock
16005분