AWS Kiro를 활용한 바이브코딩 협업 및 관리 환경 구축
AWS Kiro와 Notion, Git을 조합해 다수 개발자와 AI Agent가 함께 일하는 협업 환경을 구축한 사례를 소개했습니다. 도메인 lock과 단계별 승인으로 충돌을 막고, PM Agent로 진척과 리스크를 관리했습니다.

AWS 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
20개 표시
AWS Kiro와 Notion, Git을 조합해 다수 개발자와 AI Agent가 함께 일하는 협업 환경을 구축한 사례를 소개했습니다. 도메인 lock과 단계별 승인으로 충돌을 막고, PM Agent로 진척과 리스크를 관리했습니다.

EKS 비용 최적화를 위해 AWS Graviton 도입 방법을 정리했습니다. 멀티 아키텍처 이미지를 준비한 뒤 카나리로 점진 전환하는 흐름을 소개했습니다.
Amazon Bedrock 기반 Claude 운영을 위한 Claude Apps Gateway의 구조와 구성 요건을 정리했습니다. IdP 연동, 권한 제어, 텔레메트리 중앙화까지 AWS 환경에서의 활용 방법을 소개했습니다.

금융권 연구·개발망의 규제 변화와 AWS 기반 구현 방법을 정리했습니다. 멀티 계정, 보안 통제, 자동화 워크플로우로 혁신과 컴플라이언스를 함께 맞추는 방안을 설명했습니다.

금융회사의 클라우드 도입 절차를 전자금융감독규정 중심으로 정리했습니다. 망분리와 안전성 확보조치를 AWS 서비스에 어떻게 매핑하는지도 설명했습니다.

AWS Transform for migrations가 13개 언어 현지화를 지원하도록 확대했습니다. 팀이 선호 언어로 계획 검토와 승인, 작업 진행을 할 수 있게 됐습니다.
Bedrock API 키 노출이 대규모 비용 청구로 이어질 수 있는 위험을 설명했습니다. IAM, 로깅, 비용 알림, 사고 대응을 함께 설계해야 한다고 정리했습니다.

분산 학습용 AWS 컴퓨트 선택을 모델 규모와 통신 패턴 기준으로 정리했습니다. GPU 성능보다 인터커넥트, 메모리, 운영 방식이 병목을 좌우한다고 설명했습니다.

LGU+의 대규모 AWS 마이그레이션에서 Kiro와 Harness Engineering으로 전환 작업을 표준화했습니다. 설정 자동화와 지식 자산화를 통해 개발자 편차를 줄이고 재사용성을 높였습니다.

DLM과 AR의 구조 차이, 지연 이점, 검증 방식과 평가 게이트 설계를 AWS 환경에서 설명했습니다. 데이터 구조화와 검색 개선으로 사실 정밀도와 환각을 함께 개선한 사례를 다뤘습니다.
PostgreSQL 18의 주요 성능 향상 기능을 Amazon Aurora 및 Amazon RDS 기준으로 정리했습니다. 복합 인덱스 활용, EXPLAIN 가시성, autovacuum 제어 개선을 함께 소개했습니다.
스트라드비젼은 AWS 기반 하이브리드 인프라로 희귀·위험 시나리오 데이터를 합성하고 시뮬레이션했습니다. 이를 통해 자율주행 AI 학습과 검증 속도를 높이고 비용도 절감했습니다.

Amazon Bedrock 모델을 promptfoo로 비교 평가하는 방법을 소개했습니다. 프롬프트와 모델 변경 시 품질을 회귀 테스트처럼 검증할 수 있는 흐름을 설명했습니다.
Oracle Database@AWS의 네트워크 구성과 연결 옵션, TGW 허브앤스포크 설계를 정리했습니다. 엔터프라이즈 환경에서 DNS, CIDR, AZ 정렬 같은 핵심 주의사항도 함께 안내했습니다.

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 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 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.

여섯 축의 공통 원리를 하나의 표로 정리하며 인프라를 소프트웨어처럼 다루는 관점을 설명했습니다. 사람과 AI 에이전트가 안전하게 변경하고 되돌릴 수 있는 피드백 루프의 중요성을 강조했습니다.
![[인프라를 소프트웨어처럼 5/5] 다섯 축의 운영 총합, 그리고 AI 시대의 플랫폼팀](https://static.flex.team/v2/landing-2024/og/main.jpg)
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.
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.