AWS Graviton 으로 EKS 비용 최적화 하기
EKS 비용 최적화를 위해 AWS Graviton 도입 방법을 정리했습니다. 멀티 아키텍처 이미지를 준비한 뒤 카나리로 점진 전환하는 흐름을 소개했습니다.
#AWS#EKS#Docker
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EKS 기술 블로그 글
EKS 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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EKS 클러스터 11개를 서비스 중단 없이 버전 통일하기
EKS 11개 클러스터를 서비스 중단 없이 v1.35로 통일한 업그레이드 사례입니다. AI 에이전트를 오퍼레이터로 써 8일 만에 PR 109건을 처리하고 안전하게 전환했습니다.
#EKS#Kubernetes#Karpenter
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EKS 4개와 클러스터 11개를 서비스 중단 없이 버전 통일하기
EKS 11개 클러스터를 단계적 절차와 안전판으로 8일 만에 v1.35로 통일했습니다. AI 에이전트와 사람의 승인 분리를 통해 서비스 중단 없이 업그레이드를 마쳤습니다.
#EKS#Kubernetes#Karpenter
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누구도 손대지 못하던 13년의 운영 환경을 stage로 재구축하기까지
13년간 누적된 운영 흔적을 분류해 stage 환경을 새로 구축했습니다. Packer와 CodeDeploy, AI 분석을 결합해 운영에 가까운 검증 구조를 만들었습니다.
#Packer#CodeDeploy#EKS
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세 개의 플랫폼, 하나의 배포 관측
세 플랫폼에 흩어진 배포 이력을 APM 트레이스 기반 신호로 통합했습니다.\n장애 스레드에 직전 배포를 자동 첨부해 대응 속도를 높였습니다.
#EKS#ECS#APM
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Amazon EKS에서 NVIDIA OSMO 기반 Physical AI 워크플로 운영하기
Amazon EKS에서 NVIDIA OSMO를 활용한 Physical AI 워크플로 운영 레퍼런스 아키텍처를 소개했습니다. GPU 스케줄링, 아티팩트 보존, 모니터링, 보안을 함께 다루는 방법을 설명했습니다.
#Amazon EKS#NVIDIA OSMO#Kubernetes
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Agentic AIOps — RCA 에이전트 ‘SentryOn’ 도입기 (feat. Strands SDK)
MSA 장애 대응의 복잡성을 줄이기 위해 RCA 에이전트 SentryOn을 도입한 과정을 소개했습니다. 도메인 지식, 데이터 정제, Skill 분리, 프롬프트 캐싱으로 정확도와 효율을 높였습니다.
#AIOps#AWS#EKS
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AWS DevOps Agent와 Custom MCP 서버를 활용한 HYBE의 인시던트 자동 조사 체계 구축 사례
HYBE는 AWS DevOps Agent와 Custom MCP 서버로 인시던트 조사와 Jira 생성을 자동화했습니다. 서비스 카탈로그와 Skill을 더해 분산된 도구와 이름 불일치 문제를 해결했습니다.
#AWS DevOps Agent#MCP#EKS
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딜라이트룸의 ‘Amazon EKS Auto Mode’를 활용한 멀티 클러스터 운영 효율화 사례
딜라이트룸은 EKS Auto Mode로 멀티 클러스터 운영 복잡도를 크게 줄였습니다. 또한 로그 수집과 진단 자동화를 더해 장애 대응력도 높였습니다.
#Kubernetes#EKS#AWS
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EKS + ALB 환경에서 Argo Rollouts 503 에러 없는 카나리 배포 적용기
EKS + ALB 환경에서 Blue/Green과 기본 Canary의 Promote 시 503이 발생하는 원인을 분석했습니다. Argo Rollouts Canary PingPong으로 selector 변경 없이 weight만 교대해 문제를 해결했습니다.
#EKS#ALB#Argo Rollouts
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입사 10일, AI로 인프라팀 온보딩을 다시 설계한 이야기
입사 10일 만에 인프라 온보딩을 문서, 검증, AI 대화의 3계층 구조로 다시 설계했습니다. 정책 자동화와 Multi-Agent 실습까지 더해 신규 입사자 경험을 개선했습니다.
#AWS#EKS#Claude Code
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GS리테일의 AIOps Agent 기반 운영 자동화 혁신
GS리테일이 Amazon Bedrock과 MCP로 AIOps Agent를 구축해 인시던트 분석을 자동화했습니다. 평균 분석 시간을 약 30분에서 약 2분으로 줄이고 RCA 보고서와 Teams 알림까지 자동화했습니다.
#AIOps#Amazon Bedrock#MCP
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Our Journey to Autoscaling EKS Node Groups for Job Workloads
Job 워크로드는 중단에 취약해 EKS 노드그룹 오토스케일링이 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 PodAffinity로 bin-packing을 유도하고, 애노테이션으로 축소 중 종료를 막았습니다.
#AWS#EKS#Kubernetes
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Job 워크로드를 위한 EKS Node Group 오토스케일링 도입기
Job 워크로드를 위한 EKS Node Group 오토스케일링 적용 과정을 정리한 글입니다. Bin-packing과 강제 종료 방지, kubelet maxPods 조정까지 함께 다뤘습니다.
#EKS#Kubernetes#AWS
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EKS Application 로그를 Amazon Bedrock으로 자동 요약하는 시스템 구축하기
EKS 애플리케이션 로그를 Athena와 Amazon Bedrock으로 자동 분석하는 파이프라인을 구축했습니다. 수작업 로그 분석을 줄이고 장애 원인과 패턴을 빠르게 파악하도록 구성했습니다.
#AWS#EKS#Athena
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Agent 로 최적화 하는 EKS 운영: AWS DevOps Agent + K8s Operator로 MTTR 줄이기
EKS 장애를 자동 감지해 AWS DevOps Agent 조사로 연결하는 Operator 활용법을 소개했습니다.\n로그와 이벤트를 즉시 수집해 MTTR을 줄이고, Runbook과 GitHub 연동으로 원인 분석을 고도화했습니다.
#EKS#Kubernetes Operator#AWS
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여기어때 Secret 플랫폼 구축기 Part 2: 시크릿 저장소를 전체 서비스에 적용하기까지
여기어때는 Secrethub를 EKS 환경에 먼저 적용하고 ESO로 Secret을 자동 동기화하도록 설계했습니다. Spring Boot 공통 Loader와 Shadow Jar를 통해 전사 확산과 의존성 충돌 방지를 함께 해결했습니다.
#Kubernetes#AWS#EKS
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여기어때 Secret 플랫폼 구축기 Part 1: 왜 시크릿 저장소를 만들었는가
민감 정보가 서비스별로 흩어져 있던 한계를 해결하기 위해 중앙 관리 플랫폼 Secrethub를 구축했습니다. 접근 통제와 감사, 권한 일원화, 개발 편의성을 위해 외부 솔루션 대신 자체 개발을 선택했습니다.
#AWS Secrets Manager#HashiCorp Vault#EKS
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[요기요 카오스 엔지니어링 (2)] 카오스 실험 결과 정리하기
Stage 환경에서 Locust 트래픽을 기반으로 카오스 실험 결과를 정리했습니다. Pod 지연과 외부 API 차단이 서비스와 사용자 경험에 미치는 영향을 확인하고 개선 포인트를 도출했습니다.
#카오스 엔지니어링#AWS FIS#Istio
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무신사의 AI 코드 리뷰 프로세스 구축기
무신사가 LLM 기반 코드 리뷰를 GitHub Actions와 Composite Action으로 표준화해 전사 인프라로 구축했습니다. 봇 노이즈 정리와 팀별 유연성을 함께 확보해 운영 가능한 AI 리뷰 체계를 만들었습니다.
#LLM#GitHub Actions#EKS
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