Architecture 글 모음

AWS

2026-06-26 · 6일 전

Claude Code와 Codex를 비롯한 AI 코딩 에이전트는 이미 엔터프라이즈 개발 조직의 일상적인 생산성 도구로 자리잡았습니다. 도구가 빠르게 발전하는 만큼 개발자들은 더 나은 모델과 기능을 따라 다양한 도구를 적극적으로 사용하고 있습니다. 이제 조직의 고민은 “도입할 것인가”가 아니라 “어떻게 운영할 것인가”입니다. AI 코딩 에이전트는 소스 코드와 작업 컨텍스트를 LLM에 전달하고, 그 비용은 사용량에 비례해 발생하며, 어떤 데이터가

농심클라우드

2026-06-24 · 9일 전

본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026의 “Agentic Analytics on Databricks Lakehouse” 세션을 바탕으로 Lakehouse RT, Unity AI Gateway, Genie Ontology, Agent Bricks 중심의 Agentic Analytics 아키텍처와 데이터 분석 플랫폼의 미래를 살펴봅니다. The post [Databricks Data + AI Summit 2026]

농심클라우드

2026-06-24 · 9일 전

본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026 키노트의 “Agentic Data” 흐름과 Lakehouse//RT, Lakebase, Genie, Unity AI Gateway 발표를 중심으로 기업이 Agentic AI 시대를 준비하기 위한 데이터 플랫폼 전략을 살펴봅니다. The post [Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작 appeared fi

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2026-06-24 · 9일 전

LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.대규모 언어 모델(large language model, 이하 LLM)의 물리적 입력 한...

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2026-06-24 · 9일 전

LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.들어가며안녕하세요. LY Corporation의 DBaaS DevOps 팀에서 일하고 있...

토스

2026-06-23 · 10일 전

도구와 자동화가 있어도, 무엇을 남기고 누가 책임지고 어떤 문서를 믿을지 정하는 기준과 책임이 없으면 문서화가 제대로 굴러가지 않아요. 그 빈자리를 메워간 과정을 담았습니다.

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2026-06-23 · 10일 전

LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.들어가며안녕하세요. LY Corporation에서 대규모 데이터 플랫폼 운영을 담당하고 ...

농심클라우드

2026-06-10 · 22일 전

생성형 AI가 스스로 계획하고 도구를 호출하는 AI 에이전트로 발전하면서, 기업에는 성능뿐 아니라 실행 과정과 책임을 통제할 수 있는 구조가 중요해지고 있습니다. 이번 글에서는 AWS Summit 2026 세션을 바탕으로 규제 환경에서 AI 에이전트를 안전하게 구축·통제·검증하는 아키텍처와 주요 AWS 서비스를 정리합니다. The post [AWS Summit Korea 2026] 규제 환경에서의 통제 가능한 AI 에이전트 아키텍처 appear

농심클라우드

2026-06-10 · 22일 전

AI 에이전트는 기업의 일하는 방식을 어떻게 바꿀까요? Anthropic의 AWS Summit Seoul 2026 세션을 중심으로 AX 전환의 성공 조건과 AWS 활용 전략을 정리했습니다. The post [AWS Summit Korea 2026] 에이전트의 진화 appeared first on NDS Cloud Tech Blog.

AWS

2026-06-04 · 28일 전

AWS Unified Operations를 통한 대규모 핵심 워크로드의 복원력 확보 – 고가용성, 빠른 마이그레이션, 신속한 인시던트 해결을 위한 AWS 최고 등급 지원 Shift-Left 패러다임: 사후 대응에서 사전 예방으로 주요 핵심 워크로드를 운영하는 조직들은 복원력을 약화시키고, 클라우드 도입을 늦추는 세 가지 중요한 구조적 문제점에 직면해 있습니다. 첫 번째 약점은 역량 부족(Skills gaps)입니다. 클라우드 네이티브 아키텍처

AWS

2026-06-04 · 28일 전

AWS Unified Operations를 통한 대규모 핵심 워크로드의 복원력 확보 – 고가용성, 빠른 마이그레이션, 신속한 인시던트 해결을 위한 AWS 최고 등급 지원 Shift-Left 패러다임: 사후 대응에서 사전 예방으로 주요 핵심 워크로드를 운영하는 조직들은 복원력을 약화시키고, 클라우드 도입을 늦추는 세 가지 중요한 구조적 문제점에 직면해 있습니다. 첫 번째 약점은 역량 부족(Skills gaps)입니다. 클라우드 네이티브 아키텍처

AWS

2026-05-15 · 약 2개월 전

들어가며 이전 글(Part 2)에서는 Amazon Bedrock AgentCore의 Runtime, Gateway, Identity를 활용하여 MCP Registry를 구현하는 방법을 다루었습니다. 다양한 형태의 MCP를 등록하고, AgentCore Gateway를 통해 단일 엔드포인트로 통합하는 아키텍처를 소개했습니다. MCP Registry를 통해 Agent가 Tool을 호출할 수 있는 환경은 갖추었지만, 기업 환경에서 실제 운영하기 위해서

AWS

2026-04-13 · 3개월 전

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

AWS

2026-04-09 · 3개월 전

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

AWS

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 […]