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AWS 클라우드 아키텍처와 서비스 소식을 한국어로 전하는 공식 블로그
1. 기업 소개 티오더는 ‘테이블 오더’ 서비스를 시작으로 F&B 시장의 새로운 패러다임을 만들어나가고 있는 기업입니다. 누적 30만 대 이상의 태블릿 설치 대수와 매월 2,500만 명 이상의 사용자를 보유하며 태블릿 메뉴판 시장에서 업계를 선도하고 있습니다. 대규모의 주문/매장/광고 데이터를 수집/가공하여 F&B 시장에 꼭 필요한 인사이트를 추출하고, 이를 다시 매장에 제공하는 선순환 구조를 확립하고 있습니다. [그림 1. 티오더 […]
개요 GS리테일은 전국 18,000여 개의 편의점 GS25와 슈퍼마켓 GS THE FRESH, O4O 플랫폼 우리동네GS, 홈쇼핑 GS SHOP 등 온·오프라인을 아우르는 대한민국 대표 유통기업입니다. 매일 수천만 명의 고객이 이용하는 이 서비스들이 끊김 없이 운영되는 데에는 GS리테일 클라우드인프라팀의 24/7 모니터링이 뒷받침되고 있습니다. GS리테일의 클라우드 인프라는 사업 부문별로 독립된 Datadog 환경과 다수의 모니터링 도구들을 통
소개 Amazon Elastic File System(Amazon EFS)은 내부적으로 인프라 유지보수를 수행합니다. 정상적인 환경에서는 이 과정이 투명하게 처리되지만, EFS mount target에 연결된 security group의 기본 Outbound 규칙(Allow All)을 제거한 환경에서는 유지보수 시 NFS I/O가 수분간 hang되는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 글에서는 실제 운영 환경에서 발생한 EFS NFS I/O han
지난 블로그에서는 AWS가 인피니밴드 대신 EFA를 선택한 이유와 두 기술의 철학적 차이에 대해 살펴보았습니다. 이번 블로그에서는 한 단계 더 들어가, EFA가 EC2 인스턴스에 연결되는 기반 구조인 ENI(Elastic Network Interface)에 대해 소개하고자 합니다. EFA의 성능을 제대로 활용하려면 ENI가 무엇인지, 그리고 네트워크 카드와 ENI가 어떤 관계를 가지는지를 이해하는 것이 선행되어야 합니다. 특히 p5.48xlar
이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Supercharging vector search performance and relevance with pgvector 0.8.0 on Amazon Aurora PostgreSQL by Shayon Sanyal을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 효율적인 벡터 유사성 검색은 시맨틱 검색, 추천 시스템, 그리고 검색 증강 생성(RAG) 구현에 있어 핵심 구성 요소가 되었습니다. Amazon Aur
개요 AMOREPACIFIC은 설화수, 에스트라, 라네즈, 헤라, 아이오페 등 수십 개의 뷰티 브랜드를 전 세계에 선보이는 글로벌 뷰티 전문 기업입니다. 오프라인 매장을 넘어 대표하는 아모레몰을 비롯한 각 브랜드 공식 온라인 몰까지, AMOREPACIFIC의 커머스 채널은 다양하게 그리고 빠르게 확장되고 있습니다. 그 화려한 브랜드 포트폴리오와 커머스 인프라 뒤에는 수십 년에 걸쳐 쌓아온 SAP ERP 시스템이 비즈니스 전반을 지탱하고 […]
이 블로그는 LG전자 ES사업부와 AWS Generative AI Innovation Center의 협업으로 작성되었습니다. 숙련된 엔지니어가 2-3일 걸리던 건물 도면 분석, AI가 10분 만에 완료한다면? LG전자 ES사업부는 상업용 건물을 위한 에너지 효율적인 공조 시스템과 Building Management Systems (BMS, 건물 관리 시스템)를 개발하는 글로벌 리더입니다. 실시간 모니터링과 에너지 최적화를 통해 건물 운영의 효율
숙련된 엔지니어가 2-3일 걸리던 건물 도면 분석, AI가 10분 만에 완료한다면? 상업용 건물을 위한 에너지 효율적인 공조 시스템과 Building Management Systems (BMS, 건물 관리 시스템)를 개발하는 조직은 실시간 모니터링과 에너지 최적화를 통해 건물 운영의 효율성을 극대화하는 것이 이들의 핵심 미션입니다. 직면한 과제: 비구조화된 도면 데이터의 한계 BMS에서 설계도면(계통도)은 건물 제어 인프라의 핵심 구성요소입니다
이 블로그는 슈퍼브에이아이의 차문수 (공동창업자, CTO), 장태웅 (머신러닝 엔지니어), 최상범(머신러닝 엔지니어) 님과 AWS 유용환 (GenAI Solutions Architect) 님이 작성해주신 블로그 입니다. 슈퍼브에이아이는 압도적인 비전 AI 노하우와 경험을 바탕으로 피지컬 AI로 확장 중인 비전 인텔리전스 기업입니다. 산업 현장에서 바로 적용 가능한 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO(Zero-shot Object Detector)’
현대 기업의 인프라 운영 환경은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처의 확산과 마이크로서비스 기반 애플리케이션의 증가로 인해 운영팀은 수많은 반복적인 작업과 장애 대응에 시달리고 있습니다. 야놀자는 이러한 운영 과제를 해결하기 위해 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 AIOps Agent 구축 프로젝트를 진행했습니다. 이 글에서는 야놀자가 6개 팀, 14명의 엔지니어와 함께 6주간 AWS와 협력하여 어떻게
AI 에이전트를 프로덕션 수준으로 개발하는 것과 단순 데모를 만드는 것은 전혀 다른 문제입니다. 간단한 질의응답은 잘 작동하지만, 데이터 분석 후 리포트를 생성하는 것처럼 여러 단계를 거치는 실제 업무는 Context Window 한계, 성능 저하, 비용 증가 등의 벽에 부딪힙니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법으로 다양한 Context Engineering 기법들이 제안되고 있지만, 실제로 어떻게 적용해야 하는지는 여전히 […]
소개 Config는 General-Purpose Robot Foundation Model을 실현하기 위한 데이터 인프라와 기술을 구축하는 기업입니다. 다양한 실제 환경에서 로봇이 양손 조작 작업을 안정적으로 수행할 수 있도록, 대규모 학습 데이터의 수집부터 전처리, 모델 학습, 실환경 검증까지 이어지는 end-to-end 파이프라인을 운영하고 있습니다. 현재까지 약 10만 시간 규모의 액션 데이터를 구축했으며, 월 약 2만 시간의 데이터를 지속
“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 […]
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 […]
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
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
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
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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