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AWS 클라우드 아키텍처와 서비스 소식을 한국어로 전하는 공식 블로그
이 글은 Containers 블로그에 게시된 글 (Introducing auto scaling on Amazon SageMaker HyperPod)을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 2025년 8월에 Amazon SageMaker HyperPod가 Karpenter를 통한 관리형 노드 오토스케일링 지원하기 시작했습니다. 이를 통해 추론 및 학습 요구 사항에 맞춰 SageMaker HyperPod 클러스터를 효율적으로 확장할 수 있습니다. 실시
AI 에이전트를 처음 구축할 때 가장 단순한 접근 방식은 하나의 에이전트가 외부 서비스(API, MCP)를 직접 호출하도록 구성하는 것 입니다. 이러한 구조는 초기 PoC 단계에서는 구현이 간단하고, 빠르게 아이디어를 검증하는 데 효과적입니다. 그러나 에이전트 기반 시스템을 엔터프라이즈 환경으로 확장하기 시작하면, 이러한 접근 방식은 곧 한계에 부딪히게 됩니다. 에이전트의 수가 증가하고 외부 API, MCP 내부 서비스가 지속적으로 […]
이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Speed up time series data ingestion by partitioning tables on Amazon RDS for PostgreSQL by Vinicius Schmidt and Andy Katz을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 지난 포스트 (Amazon RDS for PostgreSQL에서 고성능 시계열 데이터 테이블 설계)에서는 시계열 데이터를 처리할 때 성능을 향상시
들어가며 복잡한 대시보드, 정말 활용되고 있을까? 많은 기업과 연구기관이 데이터 기반 의사결정을 위해 정교한 대시보드를 구축합니다. 하지만 실제 현장에서는 이러한 대시보드가 제대로 활용되지 못하는 경우가 많습니다. 수십 개의 파라미터를 조정해야 하는 복잡한 UI, 전문 용어로 가득한 입력 필드, 그리고 “만약 이렇게 하면 어떻게 될까?”라는 간단한 질문에도 많은 시간이 소요되는 구조 때문입니다. 특히 시뮬레이션 기반 대시보드의 […]
이 글은 Containers 블로그에 게시된 글 (Running Slurm on Amazon EKS with Slinky)을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 사전 학습(pre-training), 파인튜닝(fine-tuning) 또는 추론(inference) 워크로드를 위한 AI 인프라 스택을 구축할 때, 흔히 Slurm이나 Kubernetes를 컴퓨팅 오케스트레이션 플랫폼으로 활용합니다. 각 플랫폼은 다양한 팀의 요구사항을 충족하고 AI 개발
윈도우 기반의 환경에서 .NET 코드와 SQL Server는 업무용 애플리케이션으로 널리 사용되는 패턴입니다. 클라우드 환경이 인프라의 변화를 가져온 이후, 상업용 소프트웨어에 대한 오픈 소스의 대체가 용이해짐에 따라 윈도우 기반에서 리눅스 기반으로 변경하거나 데이터베이스 역시 PostgreSQL과 같은 오픈소스 데이터베이스로의 전환을 원하는 것은 라이선스 비용 절감의 측면에서 더 이상 미룰 수 없는 작업이기도 합니다. 하지만, 데이터베이스를
Nota AI는 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 모델의 경량화 및 최적화 기술을 전문적으로 연구·개발하는 기업입니다. 인공지능 모델을 분석해 특정 하드웨어의 호환성을 지원하고 하드웨어의 특성에 맞게 모델을 변경하여 추론 성능 및 메모리 효율성을 극대화하는 자사 플랫폼인 NetsPresso를 기반으로 모바일, 자동차, 로보틱스, 스마트시티 등 자원이 제한된 다양한 산업군에 고성능 AI 솔루션을 제공합니다. 이번 포스팅
대고객 서비스를 제공하는 워크로드의 경우 고객 경험을 지속적으로 향상시키기 위해서 다양한 이벤트나 프로모션을 진행합니다. 어떤 경우는 정기적으로 고객을 초청하여 인터뷰를 하며 서비스의 개선을 위한 피드백을 받기도 하고 어떤 경우는 웹 서비스상의 설문 조사를 통해 개선점을 수집하기도 합니다. 이커머스와 같은 서비스는 고객의 경험이 매출과 직결되는 대표적인 워크로드입니다. 따라서 다양한 고객의 피드백과 워크로드의 품질을 검토하기 위해서 해당 […]
Agentic AI 기반 자동화로 컨설팅 파트너 없이 성공한 교촌에프앤비 사례 회사소개 교촌에프앤비는 1991년 창립 이래 대한민국 치킨 프랜차이즈 업계를 선도해온 기업입니다. ‘교촌치킨’이라는 대표 브랜드를 통해 전국 1,000여 개 매장을 운영하며, 최근에는 해외 시장 진출에도 적극적으로 나서고 있습니다. 교촌에프앤비는 디지털 혁신을 통한 고객 경험 향상과 운영 효율성 제고를 위해 클라우드 전환을 추진해왔습니다. 배경 및 과제 교촌에프앤비는
1. 서론: Physical AI – 디지털 지능과 물리적 행동의 융합 1.1 배경 최근에는 LLM과 멀티모달 모델이 발전하면서 단순 자동화를 넘어 스스로 계획하고 판단하고 실세계에 직접 작용하는 Agentic AI와 디지털 세계를 넘어 물리적 세계와 상호작용하는 Physical AI의 필요성이 높아지고 있습니다. 지금까지 우리가 경험한 AI 시스템은 대부분 디지털 환경 내에서만 작동했습니다. 챗봇과 대화하고, 이미지를 생성하고, 문서를 요약하
본 게시글은 AWS Bigdata Blog에 게시된 Integrating Amazon OpenSearch Ingestion with Amazon RDS and Amazon Aurora를 한국어 번역 및 편집하였습니다. 수백만 개의 항목에 대한 강력한 검색 기능은 높은 관련성을 유지하면서 빠르고 정확하며 손쉽게 제공되어야 합니다. 관계형 데이터베이스는 구조화된 데이터를 저장하는 데 널리 사용되는 방법이며, 조직에서는 핵심 비즈니스 정보를 저장하기
마이다스인은 2,100여 고객사에 AI 기반 채용 플랫폼을 제공하는 대한민국 대표 HR 테크 기업입니다. 이전 블로그 포스트를 통해 AI 관련된 기능 추가와 더불어 복잡해지는 서비스 구조와 더불어 매년 수십만 명이 동시 접속하는 대규모 채용 시즌마다 증가하는 트래픽을 효과적으로 처리하기 위해 기존 Amazon ECS 기반의 인프라를 Amazon EKS 기반으로 플랫폼 전환 여정을 소개했습니다. 이번 블로그 포스트에서는 플랫폼 […]
소개 달파는 기업의 비즈니스 문제를 쇼핑하듯 해결하는 B2B AI 에이전트 플랫폼 기업입니다. 2023년 서울에 설립된 달파는 150여 개 이상의 모듈화 된 AI 솔루션을 제공하며 업무 자동화, 내부 효율화 등 다양한 측면에서 기업을 지원하고 있습니다. CJ올리브네트웍스, SK스토아, 마켓컬리, KT커머스 등 국내 주요 대기업 및 유통사들을 포함한 150여 개 이상의 기업이 이미 달파의 AI 솔루션을 도입하여 성과를 […]
마이다스인은 2,100여 고객사에 AI 기반 채용 플랫폼을 제공하는 대한민국 대표 HR 테크 기업입니다. AI 관련된 기능 추가와 더불어 복잡해지는 서비스 구조와 더불어 매년 수십만 명이 동시 접속하는 대규모 채용 시즌마다 증가하는 트래픽을 효과적으로 처리하기 위해 기존 Amazon ECS 기반의 인프라를 고도화 해야 하는 도전에 직면했습니다. 앞으로 2회에 걸친 블로그 포스트를 통해 마이다스인이 AWS와 협력하여 Amazon […]
본 블로그는 Emily O’Kelly와 Andreas Bogner, Ali Zagros, Chandana Keswarkar가 작성한 블로그를 번역, 편집하였습니다. Amazon Web Services re:Invent 2025가 12월 5일 라스베이거스에서 성공적으로 마무리되었으며, 63,000명 이상의 현장 참석자와 200만 명 이상의 라이브스트림 시청자가 함께했습니다. 5일간의 학습과 네트워킹 기간 동안 전 세계 비즈니스 리더들은 클라우드와
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