AWS 기술 블로그

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2026-04-07 · 3개월 전

“개발자들이 AI 코딩 도구를 쓰고 싶다고 합니다. 보안팀에서 허용해도 될까요?” 이 질문은 이제 대부분의 엔터프라이즈 IT 리더가 마주하는 현실입니다. AI 코딩 도구의 생산성 향상 효과는 분명하지만, 기업 환경에서는 단순히 도구를 허용하는 것만으로 충분하지 않습니다. 누가, 얼마나 사용하는지 추적할 수 있어야 하고, 사용자별 예산을 제한할 수 있어야 하며, 조직의 기존 인증 체계와 통합되어야 합니다. Claude Code는 […]

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2026-04-07 · 3개월 전

부트텐트는 부트캠프와 국비교육 등 SW∙AI 분야의 직무 교육 정보를 한곳에서 탐색할 수 있는 플랫폼입니다. 사용자는 현재 모집 중인 교육 과정을 확인하고, 분야·비용·일정 등 원하는 조건에 맞춰 교육을 비교할 수 있습니다. 부트텐트는 2022년부터 교육 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 데 집중해왔으며, 그 과정에서 수강생과 교육기관을 연결하는 플랫폼으로서 영역을 확대해 왔습니다. 앞으로는 단순히 교육을 찾는 단계를 넘어, 개인의 […]

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2026-04-07 · 3개월 전

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Implementing data governance on AWS: Automation, tagging, and lifecycle strategy – Part 1 by Omar Ahmed, Paige Broderick, Changil Jeong, and Omar Mahmoud을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 생성형 AI와 머신러닝 워크로드는 방대한 양의 데이터를 만들어냅니다. 조직은 이러한 데이

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2026-04-04 · 3개월 전

이 글은 코딩을 모르는 경제신문 기자가 대학생 인턴과 함께 AWS 서버리스 서비스를 활용해 4개의 AI 뉴스 서비스를 구축하고, AI를 활용해 뉴스 동영상 제작을 자동화함으로써 2025년 한 해 동안 6,044만 뷰와 1억원이 넘는 매출을 달성한 이야기입니다. 기자에게는 도메인 지식은 있었지만 기술적으로 구현할 방법이 없었습니다. 하지만 2025년, Amazon Bedrock과 AWS Lambda를 만나 방법을 찾았습니다. 기자가 가진 노하우를

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2026-04-01 · 3개월 전

서론 수년간 운영해온 서비스에서 Knowledge Graph를 구성하려면 어디서부터 시작해야 할까요? 새 스키마를 처음부터 설계하는 방법도 있지만, ORM 엔티티나 데이터 모델 같은 개발 코드에는 도메인의 구조가, 비즈니스 로직에는 운영하면서 축적된 규칙과 제약조건이 이미 녹아있습니다.이 지식을 AI로 구조화하면 Knowledge Graph의 출발점을 훨씬 빠르게 만들 수 있습니다. 이 글에서는 기존 Java/Spring 코드에서 그래프 스키마

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2026-04-01 · 3개월 전

AI Agent를 만드는 것 자체는 이제 어렵지 않습니다. 오픈소스 프레임워크와 클라우드 서비스 덕분에 에이전트 구축 자체는 수일 내에 가능해졌고, 툴 호출 몇 개, 프롬프트 몇 줄이면 그럴듯한 에이전트를 만들 수 있습니다. 그러나 파일럿을 넘어 실제 비즈니스에 적용하려는 순간, 많은 팀들이 비슷한 벽에 부딪힙니다. Agent를 프로덕션에 적용하려다가 막힌 분들이라면 다음 고민들에 공감하실 것입니다. “왜 에이전트가 우리 비즈니스 […]

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2026-04-01 · 3개월 전

부제 : LLM Top 10 (2025)과 Agentic Top 10 (2026)을 활용한 체크리스트 들어가며 생성형 AI(Generative AI) 워크로드의 양상이 빠르게 변화하고 있습니다. 현재 많은 프로덕션 환경에서 이미 멀티 에이전트 기반의 AI 워크로드가 수행되고 있으며, 이는 AI 애플리케이션의 주요 특징으로 자리잡아 가고 있습니다. 여러 에이전트가 목표를 분담하고, 도구를 호출하며, 서로 협업하고, 독립적으로 의사결정을 내리는 환

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2026-04-01 · 3개월 전

2025년 하반기부터 AWS에서 GPU 기반 분산 트레이닝 환경을 구축하는 고객이 급증하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 많은 고객분들이 기존에 온프레미스 환경에서 사용되는 대표적인 인터커넥트 기술인 인피니밴드(Infiniband)와 AWS의 인터커넥트 기술의 차이점에 대해 명확히 이해하지 못하는 상황을 지켜보면서 이 블로그를 작성하게 되었습니다. 이번 블로그 시리즈에서는 AWS 클라우드 환경에서 분산 트레이닝 환경을 구축하고 운영하는데 필수적인

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2026-03-31 · 3개월 전

본 블로그는 Olivier Sutter, Geoff Van Natter, Mikhail Yurasov, Amrith Prabhu, Steven DeVries, Wonsik Han이 작성한 Building an End-to-End Physical AI Data Pipeline for Autonomous Vehicle 3.0 on AWS with NVIDIA를 번역, 편집하였으며, 이해를 돕기 위해 Note를 추가했습니다. 도입 자율주행(AV) 개

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2026-03-31 · 3개월 전

소개 미디어, 광고, 교육 산업에서 비디오 콘텐츠는 폭발적으로 증가하고 있습니다. Cisco의 예측에 따르면 2022년 기준으로만 전체 인터넷 트래픽의 82%가 비디오가 될 것이라고 전망하였습니다.[1] 하지만 이 방대한 영상 자산에서 원하는 장면을 찾고, 콘텐츠를 분류하고, 인사이트를 추출하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 기존의 비디오 검색은 수동으로 입력한 메타데이터나 파일명에 의존했습니다. “2024년 마케팅 캠페인 영상”이라는 제목만

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2026-03-31 · 3개월 전

본 게시글은 AWS Database Blog에 게시된 ‘Introducing the GraphRAG Toolkit by Ian Robinson and Abdellah Ghassel’을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Neptune이 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 워크플로를 누구나 더 쉽게 구축할 수 있도록, Neptune 기반의 오픈 소스 Python 라이브러리 Gra

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2026-03-30 · 3개월 전

본 블로그는 Domenico di Salvia와 Andrea Filippo La Scola가 작성한 블로그인 Automating vector embedding generation in Amazon Aurora PostgreSQL with Amazon Bedrock를 번역, 편집하였습니다. 벡터 임베딩은 생성형 AI를 활용하여 애플리케이션에서 비정형 데이터를 다루는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 임베딩은 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠의 본질

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2026-03-30 · 3개월 전

소개 지난 1부에서는 ‘클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 1부 – VoD환경에서의 비디오 분석 파이프라인 구축하기’라는 주제를 다루었습니다. 2부에서는 영상의 분석과 의사결정이 빠르게 요구되는 환경에서 준실시간으로 비디오 분석 파이프라인을 구축하는 방안에 대해 다루겠습니다. 영상 데이터는 초 단위로 쌓이지만, 그 안에서 의미 있는 이벤트를 찾아내는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 기존의 감시

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2026-03-30 · 3개월 전

배경 이 블로그 시리즈에서는 TwelveLabs의 비디오 인텔리전스 기술을 AWS 클라우드 환경에서 활용하는 방법을 단계별로 살펴봤습니다. 1편과 2편에서는 VoD 및 준실시간 환경에서의 비디오 분석 파이프라인을 구축했고, 3편에서는 Strands Agent를 활용한 Agentic video engine을 구현했습니다. 그리고 4편에서는 Amazon Bedrock에서 제공하는 TwelveLabs Marengo 3.0의 멀티모달 임베딩 전략과 검

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2026-03-30 · 3개월 전

배경 비디오는 단순한 단일 데이터 스트림이 아닙니다. 시간 축을 따라 visual(화면 시각 정보), audio(소리 이벤트), speech/transcription(대화 내용)이 동시에 공존하는 복합 매체입니다. 따라서 비디오 검색 쿼리는 “완전히 시각적”이거나 “완전히 전사(transcription)”인 경우가 드뭅니다. 예를 들어, “Q3 세일즈 장표를 발표하는 여성의 모습”이라는 쿼리는 시각 정보, 대화 내용, 그리고 오디오 정보를 모두

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2026-03-30 · 3개월 전

소개 지난 1부에서는 VoD 환경에서의 비디오 분석 파이프라인 구축을, 2부에서는 AWS 미디어 서비스를 활용한 준실시간 분석 파이프라인을 다루었습니다. 이번 3부에서는 한 단계 더 나아가, AI 에이전트가 스스로 판단하고 도구를 선택하여 영상을 분석하는 에이전틱(Agentic) 비디오 엔진을 구축하는 방법을 소개합니다. 기존 1부와 2부의 파이프라인은 미리 정해진 순서대로 영상을 임베딩하고 검색하는 고정된 워크플로 방식이었습니다. 하지만 실제

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2026-03-27 · 3개월 전

이번 포스팅은 삼성전자 서비스의 핵심, 삼성계정 서비스에서 서비스 운영에 실질적인 문제를 해결하는데 GenAI를 어떻게 활용하는지 소개 하는 2부작 시리즈 포스팅입니다. 사례가 AWS 기술블로그를 통해 세상에 알려질 수 있게 도움주신 모든 분들에게 감사의 마음을 전합니다. Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps – Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지 (현재) Part 2: 삼성계정 서비스의 GenAI Observabili

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2026-03-27 · 3개월 전

이번 포스팅은 삼성전자 서비스의 핵심, 삼성계정 서비스에서 서비스 운영에 실질적인 문제를 해결하는데 GenAI를 어떻게 활용하는지 소개하는 2부작 시리즈 포스팅입니다. 사례가 AWS 기술블로그를 통해 세상에 알려질 수 있게 도움주신 모든 분들에게 감사의 마음을 전합니다. Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps – Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지 Part 2: Agentic AIOps – Multi-Agent 시스템으로

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2026-03-25 · 3개월 전

소개 엠넷플러스(Mnet Plus)는 CJ ENM이 운영하는 글로벌 K-POP 콘텐츠 플랫폼으로, 론칭 3년 만에 글로벌 누적 가입자 수 4,500만 명, 최대 월간 활성 이용자 수(MAU) 2,000만 명을 돌파하며 빠르게 성장하고 있습니다. MAMA AWARDS, KCON, 보이즈 2 플래닛 등 다양한 Mnet 콘텐츠는 물론, 숨바꼭질, 온더맵 등 엠넷플러스 오리지널 콘텐츠까지 아우르며 글로벌 팬들에게 라이브 스트리밍과 VOD 서비스를 제공

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2026-03-25 · 3개월 전

Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS) 환경에서 워크로드를 운영하다 보면, Pod의 OOMKilled 종료나 IP 고갈로 인한 생성 실패 등 다양한 장애 상황에 직면하게 됩니다. 이러한 장애가 발생하면 엔지니어는 Pod 로그 수집부터 Kubernetes Events 추적, 노드 시스템 로그 확인까지 반복적이고 시간 소모적인 트러블슈팅 과정을 거쳐야 합니다. 특히 야간이나 주말에는 대응 시간이 길어지고,