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AWS 클라우드 아키텍처와 서비스 소식을 한국어로 전하는 공식 블로그
AI 코딩 도구, 이제 다들 하나쯤 쓰고 계실 겁니다. 문제는 그 다음입니다. 도구를 손에 쥐는 것과, 그 도구를 조직의 실제 생산성으로 잇는 것은 전혀 다른 이야기입니다. 대부분의 Claude Code 콘텐츠는 개인 데스크톱 생산성에서 멈춥니다. “이렇게 하니 빨라지더라”까지는 보여 줍니다. 하지만 코드·프롬프트가 어떻게 흐르는지, 토큰은 얼마나 쓰는지, 감사·통제는 누가 책임지는지 — 정작 조직이 던지는 질문의 자리는 […]
Amazon Connect Customer AI Agent가 무엇으로 이루어지는지 이해하고, 코드 한 줄 없이 전화받는 PoC까지 완성하기 이 블로그는 아래 데모 영상 속 AICC Builder를 활용해 Amazon Connect Customer AI Agent를 빠르게 만드는 방법을 가이드합니다. 아래 녹음과 같이 고객 응대를 하는 우리 회사만의 AI Agent를 빠르게 구성하는 방안을 안내합니다. Amazon Connect Customer
클라우드를 쓰는 모든 팀에게는 영원한 숙제가 하나 있습니다. 바로 “성능은 지키면서 비용은 줄이는 것”입니다. 트래픽이 늘면 인스턴스를 키우고, 청구서를 받아 들면 다시 줄일 궁리를 하는 일이 반복됩니다. 하지만 이런 조정만으로는 한계가 분명합니다. 같은 x86 아키텍처 안에 머무는 한, “더 쓰면 더 낸다”는 구조를 벗어나기 어렵기 때문입니다. 그래서 최근에는 이 구조 자체를 바꾸려는 움직임이 빠르게 늘고 […]
들어가며 최근 많은 엔터프라이즈 기업들은 Amazon Bedrock을 기반한 Claude Code 및 Claude Desktop의 도입을 적용하고 있습니다. Amazon Bedrock을 통해 Claude 모델을 호출하면, 사용자의 데이터를 모델 학습에 재활용하지 않으며, Private Network 기반으로 사용자들의 Claude 사용 환경을 구성 할 수 있습니다. 또한 기존 AWS 계정·IAM 권한 체계를 통해 인증과 비용을 통합 관리할 수
본 블로그는 2026년 6월 기준으로 작성되었으며, 이후 규제 변경이나 AWS 서비스 업데이트가 반영되지 않을 수 있습니다. 규제 관련 내용은 기술적 관점에서의 해석을 제공하며, 법률 자문을 대체하지 않습니다. 구체적인 규제 적용에 대해서는 자체 컴플라이언스 팀 및 법률 전문가와 상담하시기 바랍니다. 본 글에서는 금융 클라우드 길라잡이 A to Z Part 1 — 전자금융감독규정으로 풀어보는 클라우드 도입 첫걸음에 […]
본 블로그는 2026년 6월 기준으로 작성되었으며, 이후 규제 변경이나 AWS 서비스 업데이트가 반영되지 않을 수 있습니다. 규제 관련 내용은 기술적 관점에서의 해석을 제공하며, 법률 자문을 대체하지 않습니다. 구체적인 규제 적용에 대해서는 자체 컴플라이언스 팀 및 법률 전문가와 상담하시기 바랍니다. 금융회사의 클라우드 도입 시 반드시 거쳐야 할 규제 프레임워크와 안전성 확보조치를 실무 관점에서 안내합니다. 서론: 금융 […]
이 글은 AWS Blog의 “AWS Transform for migrations now supports localization for 13 languages” by Jamie Vinciguerra and Jason Amaya 게시글을 번역한 글 입니다. 마이그레이션 프로젝트를 수행하는 조직이 항상 하나의 공통 언어로 운영되는 것은 아닙니다. 마이그레이션 팀은 여러 지역에 걸쳐 있으며, 워크로드에 가장 가까운 사람들이 종속성, 비즈니스 컨텍스트,
대규모 언어 모델(LLM) 학습을 준비하는 팀이 가장 먼저 부딪히는 질문은 결국 “어떤 GPU를 얼마나, 어떻게 확보할 것인가”로 귀결됩니다. 그러나 이 질문은 H100이냐 B200이냐를 고르는 단순한 하드웨어 선택으로 끝나지 않습니다. 하나의 노드로 충분한지, 아니면 여러 노드로 확장해야 하는지, On-Demand로 그때그때 띄울지, Capacity Block으로 미리 예약할지, 평범한 EC2 클러스터로 감당이 되는지, 아니면 Amazon E
국내 주요 통신사업자인 LG U+는 모바일, 홈(IPTV/IoT), 기업 서비스 등 다양한 사업 영역에서 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 서비스들을 뒷받침하는 백엔드 시스템은 오랜 기간 온프레미스 환경에서 구축·운영되어 왔으며, 서비스 간 의존성과 레거시 기술 스택이 복잡하게 얽혀 있습니다. LG U+는 시장 변화에 민첩하게 대응하고 인프라 운영 효율을 높이기 위해, 이 중 약 100개의 서비스를 AWS 클라우드로 전환하기로 […]
들어가며 새 코드를 작성할 때 AI 코딩 어시스턴트는 충분히 쓸 만합니다. 반면 기존 코드, 그중에서도 수년간 누적된 대규모 레거시를 다룰 때는 사정이 다릅니다. 결제 로직의 수정 시작점을 묻거나, 특정 메서드 이름을 바꿨을 때의 영향 범위를 묻거나, 방금 생성한 코드가 기존 아키텍처 규칙에 맞는지 물으면, 그럴듯하지만 실제 구조와 어긋난 답을 받는 경우가 많습니다. 생성은 잘하면서 이해에서 […]
“개발자 전원에게 Claude Code를 열어주고 싶습니다. 그런데 누가 얼마를 쓰는지, 어떤 모델에 접근하는지, 예산을 넘기면 어떻게 막을지를 모른 채로 열어도 될지 확신이 서지 않습니다.” 이 고민은 2026년 현재 거의 모든 기술 조직이 마주하는 현실입니다. 생성형 AI 코딩 도구는 더 이상 실험이 아니라 일상 도구가 되었고, Claude Code는 환경변수 하나(CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1)만으로 Amazon Bedro
확산 언어 모델(Diffusion Language Model, 이하 DLM)은 일반적인 자기회귀(Autoregressive, 이하 AR) 모델과 다른 방식으로 텍스트를 생성하는 언어 모델입니다. 최근 AR 모델과 동일한 사이즈의 DLM 모델들이 공개되고 있으며, 벤치마크 결과에서 AR보다 낮은 응답 지연(latency)을 보이며 주목을 받고 있습니다. 다만 AR과 완벽히 동일한 구조의 모델이 아니기 때문에 워크로드에서 모델을 변경하기 앞서 검증
본 게시글은 Introducing OpenTelemetry and PromQL support in Amazon CloudWatch by Rodrigue Koffi를 2026년 7월 정식 출시(GA) 시점의 원문을 번역했습니다. 편집자 주(2026년 7월): 이 게시물은 Amazon CloudWatch의 OpenTelemetry 지표 네이티브 수집 및 PromQL 지원 정식 출시(GA), 그리고 새로 추가된 기능과 변경된 가격 정책을 반영하여 업
이 글은 AWS Blog의 “PostgreSQL 18 on Amazon Aurora and Amazon RDS: Security, monitoring, and developer enhancements” by Nazneen Jafri, Sukhpreet Kaur Bedi, Ranjan Burman, and Baji Shaik 게시글을 번역한 글 입니다. 복합 인덱스 전반의 쿼리 성능 관리, 구체화(materialized)된 CTE에서의 메모리 스
자동차가 스스로 주변상황을 인식하고 판단하려면, 수백, 수천만 장의 도로 이미지 데이터가 필요합니다. 그런데 만약 AI가 학습해야 할 상황이 현실에서는 거의 일어나지 않는 희귀한 장면이라면 어떨까요? 예를 들어, 사람이 차 바로 앞으로 뛰어드는 상황이나, 인도 도로 한복판에 소가 누워 있는 상황을 카메라로 찍어 모아야 한다면? 스트라드비젼은 자동차의 카메라가 세상을 보고 이해할 수 있게 하는 Vision AI […]
들어가며 “프롬프트를 바꿨는데, 정말 더 나아진 걸까?” 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는 엔지니어라면 누구나 한 번쯤 마주치는 질문입니다. 프롬프트 한 줄을 수정하거나 모델을 교체할 때마다 품질이 좋아졌는지 확신하기 어렵고, 여러 모델을 두고 어느 쪽이 서비스에 더 맞는지 판단하려면 같은 질문을 양쪽에 던져 결과를 일일이 눈으로 비교해야 합니다. 문제는 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)이 비결정적(non
Oracle Database@AWS(ODB@AWS)는 AWS 데이터센터 내에 위치한 Oracle Exadata 인프라에서 Oracle Database를 네티브로 실행할 수 있게 해주는 서비스입니다. Oracle MAA Platinum 인증을 획득하였으며, 애플리케이션-데이터베이스 간 RTT(Round Trip Time) 165μs의 초저지연을 달성하여 미션 크리티컬 워크로드에 적합한 성능을 제공합니다. 그러나 ODB@AWS는 기존 AWS 서비스
들어가며 AWS Site-to-Site VPN은 온프레미스와 AWS VPC를 연결하는 가장 빠르고 간편한 방법입니다. 하지만 운영을 하다 보면 한 번쯤은 이런 경험을 하게 됩니다. “새벽에 갑자기 VPN 터널이 끊기면서 온프레미스-AWS 간 통신이 중단되었습니다. AWS 측에서 예정된 유지보수라고 하는데, 이걸 왜 미리 몰랐을까요?” 실제로 많은 고객이 AWS Site-to-Site VPN 사용 중 터널 유지보수(Tunnel Endpoint M
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