지능형 Physical AI 구축: Strands Agents, Bedrock AgentCore, Claude 4.6, NVIDIA GR00T, Hugging Face LeRobot으로 엣지에서 클라우드까지
이 글은 AWS Open Source Blog의 “Building intelligent physical AI: From edge to cloud with Strands Agents, Bedrock AgentCore, Claude 4.5, NVIDIA GR00T, and Hugging Face LeRobot by Arron Bailiss” 게시글을 번역한 글 입니다. 에이전틱 AI 시스템은 디지털 세계를 넘어 물리적 세계로 빠르게 확장되고 있으며
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전체 읽기 →AWS에서 NVIDIA Cosmos 월드 파운데이션 모델 실행하기
본 게시글은 “Running NVIDIA Cosmos world foundation models on AWS by Abhishek Srivastav, Brett Hamilton, Diego Garzon, Jathavan Sriram, and Shaun Kirby“를 번역한 글입니다. 자율주행 차량, 로봇공학, 스마트 팩토리를 위한 Physical AI 시스템을 개발하고 있다면, 충분한 양의 고품질 학습 데이터를 확보하는 것이 핵심 과제일 것입니
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전체 읽기 →중앙 집중식 및 분산형 비밀 관리 방식 알아보기
이 글은 AWS Security 블로그에게시된 글 (Exploring common centralized and decentralized approaches to secrets management)을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. Amazon Web Services (AWS)의 비밀 관리 전략에 관한 흔한 질문 중 하나는 조직이 비밀을 중앙 집중화해야 하는지입니다. 이 질문은 비밀을 중앙에 저장해야 하는지에 초점을 맞추는 경우가 많지만, 비밀
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전체 읽기 →대규모 환경에서의 MCP를 활용한 효율적인 EBS 모니터링
개요 Amazon EBS(Elastic Block Store)는 Amazon EC2(Elastic Compute Cloud)의 인스턴스에 영구 블록 스토리지를 제공하는 핵심 서비스입니다. 엔터프라이즈 환경에서 수백, 수천 개의 EBS 볼륨을 운영할 때, 각 볼륨의 성능을 실시간으로 모니터링하고 병목 지점을 신속하게 파악하는 것은 서비스 안정성과 직결되는 중요한 과제입니다. Amazon CloudWatch는 EBS 볼륨에 대해 다양한 성능 지표를
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전체 읽기 →Amazon Bedrock과 Claude Agent SDK로 서버리스 멀티 에이전트 구현하기
Kiro CLI나 Claude Code 같은 AI 코딩 에이전트를 사용하다 보면, 코드를 분석하고 수정하고 테스트까지 실행하는 이 에이전트의 동작 방식을 자신의 애플리케이션 백엔드에도 적용할 수 있으면 좋겠다고 생각해 본 적이 있을 것입니다. 하나의 에이전트에게 코드 리뷰, 테스트 작성, 리팩터링을 모두 맡기면 컨텍스트가 길어지면서 앞서 발견한 문제를 뒤에서 잊어버리게 되고, 자신이 작성한 코드를 직접 리뷰하기 때문에 객관성이 떨어집니다. An
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전체 읽기 →네오사피엔스의 AWS g6e 기반 LLM 추론 배치 워크로드 최적화 사례
네오사피엔스(Neosapience)는 AI 음성 합성 및 언어 지능 기술을 바탕으로 AI 연기자 서비스인 타입캐스트(Typecast)를 운영하는 스타트업입니다. 2017년 설립 이후 딥러닝 기반의 감정 표현 및 다국어 TTS(Text-to-Speech) 원천 기술을 연구하며 콘텐츠 제작 환경의 변화를 시도해 왔으며, 현재는 글로벌 서비스로의 성장을 목표로 기술적 역량을 쌓아가고 있습니다. 이러한 서비스 운영의 핵심인 LLM 추론 최적화는 “정밀
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전체 읽기 →Embodied AI 블로그 시리즈, 파트 1: AWS Batch에서 로봇 학습 시작하기
https://aws.amazon.com/ko/blogs/spatial/embodied-ai-blog-series-part-1/ 의 번역 글입니다. 우리는 고급 AI 모델을 통해 디지털 세계뿐만 아니라 물리적 세계까지 영향을 미칠 수 있는, 기술 진화의 중요한 이정표에 도달했습니다. 이제 텍스트를 생성하는 AI에서 원자를 움직이는 AI로 발전하고 있습니다 — 옷을 개고, 물류를 정리하고, 복잡한 물리적 작업을 스스로 판단하여 수행하는 등 일상생
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전체 읽기 →AWS Organizations에서 Amazon Aurora 및 Amazon RDS 자동 마이너 버전 업그레이드를 위한 업그레이드 롤아웃 정책 지원
이 글은 AWS Database Blog에 게시된 AWS Organizations now supports upgrade rollout policy for Amazon Aurora and Amazon RDS automatic minor version upgrades by Sukhpreet Kaur Bedi, Jonathan Topping, Aditya Khosla, and William Doan을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 데이터베이스 엔진
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전체 읽기 →메리츠증권의 AWS 클라우드 여정: 클라우드 기반 차세대 증권 플랫폼 설계
메리츠증권 소개 메리츠증권은 리테일 비즈니스 경쟁력 강화를 목표로, 기존 트레이딩 시스템의 고도화가 아닌 차세대 증권 플랫폼을 새롭게 설계하고 구축했습니다. 차세대 플랫폼은 단순한 증권 트레이딩 시스템을 넘어, 투자자 간의 상호작용과 정보 교류가 이루어지는 커뮤니티 중심 서비스를 함께 제공하는 것을 목표로 했습니다. 이러한 서비스 특성상, 사용자 참여가 확대될수록 트래픽 패턴이 예측하기 어려워지고, 시세 데이터와 커뮤니티 이벤트가 동시에 […]
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전체 읽기 →CloudWatch Database Insights를 통한 실행 계획 분석으로 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스 성능 최적화 및 문제 해결하기
이 블로그는 Optimize and troubleshoot database performance in Amazon Aurora PostgreSQL by analyzing execution plans using CloudWatch Database Insights를 한국어로 번역 및 편집한 글입니다. Amazon Web Services(AWS)는 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) 및 Amazon A
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전체 읽기 →Claude Code 비용/사용량을 한눈에: AWS에 Observability 플랫폼 구축하기
AI 코딩 어시스턴트의 도입이 가속화되면서, 조직은 새로운 질문에 직면하고 있습니다. “우리 팀이 AI 도구를 얼마나 효과적으로 사용하고 있는가?” 세션당 비용은 합리적인지, 어떤 모델이 비용 대비 높은 생산성을 제공하는지, 도구 실행의 성공률은 어떤지 — 이러한 질문에 답하려면 체계적인 관측성(Observability) 플랫폼이 필요합니다. Claude Code는 Anthropic이 제공하는 터미널 기반 AI 코딩 에이전트입니다. Amazon
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전체 읽기 →AWS Advanced JDBC Wrapper의 blue/green 플러그인을 통하여 전환 시 최소의 다운타임 달성하기
최신 애플리케이션은 무중단에 가까운 가용성을 요구합니다. Amazon RDS와 Aurora의 Blue/Green 배포는 데이터베이스 업그레이드 시 다운타임을 크게 줄여주지만, 전환 과정에서 여전히 연결 종료, DNS 전파 지연, 수동 개입이 필요한 연결 실패 등의 문제가 발생할 수 있습니다. AWS Advanced JDBC Wrapper(2023년 출시)는 표준 JDBC 드라이버 위에 AWS 특화 기능을 추가하는 래퍼입니다. 이 게시물에서는 A
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전체 읽기 →Agentic AI 기반 플랫폼 – Part2 : AgentCore Gateway, Identity로 구현하는 MCP Registry
들어가며 이전 글(Part 1)에서는 2명의 Solutions Architect가 7주 만에 Agentic AI 기반 플랫폼을 구축한 과정과 AI-DLC 방법론, Kiro, Claude Code, Linear 등의 도구 활용 사례를 소개했습니다. 이번 글에서는 해당 플랫폼의 핵심 기능 중 하나인 MCP Registry를 기술적으로 깊이 있게 다룰 예정으로, MCP Registry는 AI Agent가 사용할 도구(MCP)를 생성, 등록, 배포,
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전체 읽기 →Physical AI: 자율 지능의 차세대 기반 구축
이 글은 아래 블로그 원문을 번역 하였습니다. Physical AI: Building the Next Foundation in Autonomous Intelligence 소개 세계는 자율 경제(Autonomous Economy)로 빠르게 전환되고 있습니다. 자율 경제란 AI, 엣지 컴퓨팅, 로보틱스, 공간 지능, 시뮬레이션 기술이 유기적으로 결합되어 시스템이 최소한의 인간 개입만으로 자율적으로 운영되는 혁신적인 경제 모델입니다. Physical
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전체 읽기 →Amazon Connect AI Agent로 우리 회사만의 Agentic AI 컨택센터 구축하기
본 블로그 게시글은 AWS Blog의 영어 원문을 한글로 번역 및 일부 수정한 포스팅 입니다. 소개 컨택센터 리더들은 점점 더 복잡한 과제에 직면하고 있습니다: 고객은 모든 채널에서 즉각적이고 개인화된 서비스를 기대하는 반면, 상담원은 문제 해결을 위해 여러 시스템, KMS(Knowledge Management System)와 같은 지식 베이스나 시스템, 워크플로우를 동시에 다뤄야 합니다. 기존 접근 방식—각 시스템에 대한 커스텀 및 […]
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전체 읽기 →Amazon OpenSearch Service백프레셔와 Admission Control에 대한이해와 클러스터 복원력 향상
“이 게시글은 AWS Big Data Blog에 작성된 “Improved resiliency with backpressure and admission control for Amazon OpenSearch Service” 블로그를 번역및 편집 하였습니다.” Amazon OpenSearch Service는 AWS가 관리하는 관리형 서비스로 클라우드 환경에서 OpenSearch 클러스터를 대규모로 보안, 배포 및 운영하는 것을 간단하게 만들어주는 관
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전체 읽기 →Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 이용한 롯데백화점의 AI 컨시어지 구축기
오프라인 리테일의 AI 혁신 대한민국 대표 백화점인 롯데백화점은 전국 수십 개 지점에서 프리미엄 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. 롯데백화점의 오프라인 매장 및 서비스 정보를 제공하는 롯데백화점 앱은 업계 최대인 약 700만 명의 가입자를 보유하고 있으며, 월간 활성 사용자 수(MAU)는 110만 명에 이릅니다. 롯데백화점은 이러한 디지털 접점을 더욱 강화하고 고객 경험을 한 단계 끌어올리기 위해 AI 기반의 […]
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전체 읽기 →Amazon Bedrock 사용량 관리 및 최적화 하기
Amazon Bedrock을 이용하여 다양한 AI 서비스를 구축하고 Poc단계부터 실제 서비스를 런칭하는 단계까지 안정적인 AI 서비스를 구축하는 것은 쉽지 않은 긴 여정입니다. 특히 LLM의 토큰 사용량 관리와 토큰 최적화는 운영서비스를 런칭한 이후 겪게 되는 중요한 문제들이라고 할수 있습니다. AI 서비스를 성공적으로 런칭한 고객들 조차도 LLM 토큰 사용량에 대한 명확한 모니터링, 토큰 최적화, 그리고 리밋 증설하는 부분에서 […]
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전체 읽기 →VAMS에서 NVIDIA Isaac Lab을 활용한 GPU 가속 로봇 시뮬레이션 훈련
본 게시글은 AWS Spatial Compute Blog에 작성된 “GPU-Accelerated Robotic Simulation Training with NVIDIA Isaac Lab in VAMS” 블로그를 번역했습니다. 오픈소스 Visual Asset Management System(VAMS)이 이제 NVIDIA Isaac Lab과의 통합을 통해 로봇 자산에 대한 GPU 가속 강화학습(RL)을 지원합니다. 이 파이프라인을 통해 팀은 자산
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전체 읽기 →AI-DLC 기반 웅진씽크빅 북큐레이터 AI 에이전트 구축
“2일 만에 AI 에이전트의 MVP를 만들 수 있을까요?” 2025년 12월, 웅진씽크빅과 함께 AWS AI-DLC 워크숍(Unicorn Gym)을 진행하면서 이 질문에 대한 답을 찾았습니다. 결론부터 말하면, 가능했습니다. AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle) 방법론을 적용하여 북큐레이터를 위한 AI 에이전트의 MVP를 단 2일 만에 완성했고, 약 한 달간의 고도화를 거쳐 2026년 1월 베타 서비스를 오픈
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