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AWS 클라우드 아키텍처와 서비스 소식을 한국어로 전하는 공식 블로그
Amazon Bedrock 앞에 LLM 게이트웨이(이하 게이트웨이)를 두면 편의와 통제를 얻지만, 그 대가로 Amazon Bedrock이 보는 호출자 신원과 모델별 관측 지점이 게이트웨이 뒤로 흐려지는 사각지대가 생깁니다. 이 글은 잘 알려진 레퍼런스 아키텍처를 출발점으로, 그 사각지대를 Amazon Bedrock 네이티브 기능으로 보완하는 방법 (호출자 감사 추적과 모델별 관측 및 거버넌스)을 다룹니다. <Claude Code → LLM 게이
AI Agent를 프로덕션 환경에 도입하려는 엔터프라이즈 고객과 이야기하다 보면, 공통적으로 마주하는 질문들이 있습니다. “사내에서 운영 중인 LLM을 Agent에서 호출할 수 있는가?” “인증을 회사가 이미 운영 중인 사내 IdP(Identity Provider)로 처리할 수 있는가? 단, IdP를 인터넷에 노출하지 않고?” “내부 데이터에 접근하는 MCP(Model Context Protocol) 서버를 사내망 안에서만 호출할 수 있는가?”
“팀원들이 AI 코딩 도구를 쓰고 싶어 하는데, 키는 누가 어떻게 나눠주죠?” 생성형 AI를 도입하는 조직이라면 어디서든 나오는 질문입니다. 저희는 이 질문에 조금 다른 순서로 답했습니다. 전사 플랫폼을 하향식으로 기획하는 대신, 사내에서 AI를 가장 많이 쓰는 팀이 자기 팀을 위해 먼저 만들고, 검증한 뒤 확대를 고민하기로 한 것입니다. 이 글은 F&F의 AI Engineering 팀이 Amazon Bedrock […]
요즘 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI Agent를 구축하는 프로젝트가 정말 많습니다. 사내 문서를 검색해 답하는 어시스턴트, 고객 문의를 처리하는 봇, 방대한 기술 문서에서 근거를 찾아주는 에이전트까지. 그런데 이런 프로젝트를 지원하다 보면 거의 같은 질문을 드리게 됩니다. “검색 품질은 어떻게 측정하고 계신가요?” 돌아오는 답은 대개 비슷합니다. “체감상 좋아진 것 같아요.” “몇 개 돌려봤는데 괜찮
AI Native 스타트업에게 보안 인증이 왜 어려운가 AI가 빠르게 발전하면서 한 명의 엔지니어가 하루에 50~100개의 커밋을 작성하는 일도 더 이상 낯설지 않게 되었습니다. 제품 개발, 테스트 코드 작성, 인프라 정의 변경, 운영 스크립트 작성까지 AI 에이전트와 함께 처리하는 조직이 늘고 있습니다. 개발 속도만 놓고 보면 분명 큰 변화입니다. 다만 AI가 만들어내는 속도가 언제나 더 안전한 […]
들어가며 게임은 점점 더 화려한 그래픽과 풍부한 콘텐츠로 무장하며 진화하고 있습니다. 그러나 역설적이게도, 게임에 도달하기까지의 여정 또한 점점 길어지고 있습니다. 수십 GB에 달하는 다운로드와 긴 설치 과정, 그리고 고사양 그래픽 카드 요구라는 관문이, 정작 게임의 가치를 경험하기도 전에 잠재 유저를 돌려보내고 있는 것입니다. 게임·미디어 산업 분석가이자 베스트셀러 『The Metaverse』의 저자인 Matthew Ball은 2026년 초
1편에서 모델 규모에 맞는 인스턴스 타입과 인터커넥트 기술을, 2편에서 Amazon EC2 UltraClusters(울트라클러스터) 및 Amazon EC2 UltraServer(울트라서버)와 고성능 GPU 인스턴스 확보 전략을 다뤘습니다. 무엇을 고르고 어떻게 확보할지가 정해졌다면, 이제 실제로 클러스터를 구성하고 운영할 차례입니다. 이번 3편에서는 컨테이너 기반 환경 구성, 클러스터를 구성하기 전 점검사항, 온프레미스 환경과의 비교, GPU와
이 블로그는 한화솔루션 분석/AI팀과 AWS의 협업으로 작성되었습니다 한화솔루션은 사내 임직원과 개발자가 Claude 기반 도구(Claude Cowork, Claude Code)를 안전하고 통제 가능한 방식으로 사용할 수 있도록, Amazon Bedrock 위에 단일 사내 LLM Gateway를 구축했습니다. 특히 Claude Cowork를 AWS 기반으로 전사에 안정 배포한 것은 국내 첫 사례입니다. 이 게이트웨이는 계열사별로 분리된 여러 인
LG CNS는 AWS 프리미어 파트너로, 다수의 대규모 엔터프라이즈 고객을 대상으로 System Maintenance(운영 유지보수)/Application Modernization(현대화)/Migration 서비스를 제공하고 있습니다. 이 글은 그중 한 고객사의 System Maintenance 프로젝트에서 AI-DLC를 도입·커스터마이징하며 축적한 실전 경험을 바탕으로 작성되었습니다. 들어가며 생성형 AI를 개발에 활용하는 방식은 빠르게 진화
들어가며: 에이전트를 한 명이 만들던 시대의 끝 지난 1년 동안 많은 엔지니어가 자기만의 AI 에이전트를 만들어 봤습니다. CloudWatch 지표를 조회하는 작은 도구, EKS 클러스터 상태를 점검하는 스크립트, 장애 로그를 요약하는 프롬프트. LLM과 몇 개의 도구를 엮으면 놀랍도록 빠르게 동작하는 에이전트가 나옵니다. 여기까지는 한 사람의 생산성 향상 이야기입니다. 문제는 그다음입니다. 10명, 20명이 일하는 클라우드 운영 조직에서 […
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. 이 시리즈의 1부에서는 스킵 스캔 최적화, 향상된 EXPLAIN 출력, 자동 셀프 조인 제거,
이 글은 AWS Physical AI Blog에 게시된 Training World Models on Scene Semantics, Not Pixels을 번역 및 편집한 글입니다. 사전학습된 AI 모듈과 고전 컴퓨터 비전을 조합하여, 도메인 데이터나 합성 프레임 없이 일반 단안(monocular) 영상에서 장면 의미론(scene semantics)을 추출하는 새로운 로봇 월드 모델 학습법을 소개합니다. 소개 오늘날 로봇 AI 학습은 어디를 가나
들어가며 아임웹은 2026년 7월 10일 새벽, Amazon ElastiCache 기반 운영 캐시들을 Redis 6.x/Valkey 7.2 에서 Valkey 9.1로 업그레이드했습니다. 대표 범용 캐시는 SSR(Server-Side Rendering) 경로와 여러 서비스 로직에서 반복적으로 조회되는 캐시로, 비교 구간 3.5시간 동안 7억 건 이상의 명령어를 처리했습니다. 업그레이드 이후 전날 동일 시간대 대비 전체 CPU는 86.6%, Eng
1편에서는 모델 규모에 맞는 GPU 인스턴스와 인터커넥트, 병렬화 전략, 그리고 모델 메모리 계산까지 ‘무엇을 고를까’를 다뤘습니다. 이번 2편에서는 그 선택을 수천 장 규모로 확장합니다. 수천에서 수만 개의 GPU를 하나의 학습으로 묶는 울트라클러스터와 울트라서버 아키텍처, 그리고 이런 고성능 인스턴스를 실제로 확보하는 ODCR 및 Capacity Block 전략을 다룹니다. 시리즈 블로그 보기 분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 […]
이 블로그는 고객-점주 사이에서 이루어져야 하는 빠른 배달을 만들어내기 위한 실외 배달로봇을 운영하는 로봇배달 서비스를 개발하기 위해 어떻게 하면 안전한 배달 서비스를 구성할 수 있을지에 대한 우아한형제들의 고민을 담고 있습니다. 우아한형제들은 2025년 2월부터 강남논현 비마트에 자체개발한 배달로봇인 딜리(Dilly)를 투입하여 고객이 주문한 물품들을 배달하고 있습니다. 딜리가 배달을 수행하기 위해서는 고객의 주문이 비마트에서 수행되는 과정에
본 블로그 시리즈는 A1Mobilsoft, Megazone, AWS 가 공동 작성 하였으며, 두 편으로 이루어져 있습니다. 각 편의 구성은 다음과 같습니다. 1편 (0~3장): 문제 정의와 3-에이전트 아키텍처 설계 2편 (4~7장, 현재 글): 세 에이전트 구현 우여곡절과 사람 vs AI 검증 2편: Bedrock AgentCore·Strands 기반 구현 디테일, 프롬프트 캐시, 그리고 14건 병렬 비교 결과 1편에서는 32개월간 846건이
본 블로그 시리즈는 A1Mobilsoft, Megazone, AWS 가 공동 작성 하였으며, 두 편으로 이루어져 있습니다. 각 편의 구성은 다음과 같습니다. 1편 (0~3장, 현재 글): 문제 정의와 3-에이전트 아키텍처 설계 2편 (4~7장): 세 에이전트 구현 우여곡절과 사람 vs AI 검증 1편: 슬랙 #운영개발문의 채널의 고통에서 출발해, 왜 Knowledge·Code·DB 세 에이전트 구조로 갈랐는가 수 시간씩 늘어지던 운영 문의를 [
이 블로그는 2부작 시리즈입니다. Part 1: 멀티 CDN 구성과 동적 전환 (CORS, 캐싱 키 포함) Part 2: 멀티 CDN 환경의 보안 — 토큰 인증, Origin 보안, 서드파티 CDN 제약 대응 (본 글) 1. 도입 [Part 1]에서는 MediaTailor의 CDN prefix와 Configuration Aliases를 활용한 동적 멀티 CDN 구성, 301 Redirect 트래킹 메커니즘, CORS 처리, 캐싱 키 설정을 […
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