Amazon Bedrock 위에 사내 LLM Gateway 구축하기: Claude Code, Codex를 위한 인증·비용·거버넌스
“개발자 전원에게 Claude Code를 열어주고 싶습니다. 그런데 누가 얼마를 쓰는지, 어떤 모델에 접근하는지, 예산을 넘기면 어떻게 막을지를 모른 채로 열어도 될지 확신이 서지 않습니다.” 이 고민은 2026년 현재 거의 모든 기술 조직이 마주하는 현실입니다. 생성형 AI 코딩 도구는 더 이상 실험이 아니라 일상 도구가 되었고, Claude Code는 환경변수 하나(CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1)만으로 Amazon Bedro
AI/MLAWSDevOpsSecurity
네이버 클라우드 플랫폼
2026-07-16 · 3일 전
[NEWS] 네이버클라우드 데이터센터, 국가 정보보호평가 '최우수' 관리기관 선정
안녕하세요. 누구나 쉽게 시작하는 클라우드, 네이버 클라우드 플랫폼 ncloud.com 입니다. 오늘은 네이버클라우드를 이용하시는 분들께 더욱 든든한 소식을 전해드립니다☺️ 네이버의 첫 자체 데이터센터 '각 춘천'이 2025년 민간분야 주요정보통신기반시설 정보보호 종합수준 평가에서 최우수 관리기관으로 선정되어 과학기술정보통신부(이하 과기부) 장관 표창을 받았습니다! 주요 정보통신기반시설과 정보보호 종합수준 평가는 무엇인가요? 주요 정보통신기반시
AWSInfraSecurity
AWS 환경에서 프로덕션-레디 확산 언어 모델(DLM) 검증하기
확산 언어 모델(Diffusion Language Model, 이하 DLM)은 일반적인 자기회귀(Autoregressive, 이하 AR) 모델과 다른 방식으로 텍스트를 생성하는 언어 모델입니다. 최근 AR 모델과 동일한 사이즈의 DLM 모델들이 공개되고 있으며, 벤치마크 결과에서 AR보다 낮은 응답 지연(latency)을 보이며 주목을 받고 있습니다. 다만 AR과 완벽히 동일한 구조의 모델이 아니기 때문에 워크로드에서 모델을 변경하기 앞서 검증
AI/MLAWSMLOpsPerformance
Amazon CloudWatch에서 OpenTelemetry 및 PromQL 지원 소개
본 게시글은 Introducing OpenTelemetry and PromQL support in Amazon CloudWatch by Rodrigue Koffi를 2026년 7월 정식 출시(GA) 시점의 원문을 번역했습니다. 편집자 주(2026년 7월): 이 게시물은 Amazon CloudWatch의 OpenTelemetry 지표 네이티브 수집 및 PromQL 지원 정식 출시(GA), 그리고 새로 추가된 기능과 변경된 가격 정책을 반영하여 업
AWSDevOpsMonitoring
Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 성능 향상
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. 복합 인덱스 전반의 쿼리 성능 관리, 구체화(materialized)된 CTE에서의 메모리 스
AWSDatabasePerformancePostgreSQL
스트라드비젼의 AWS 클라우드 기반 피지컬 AI End-to-End 파이프라인 가속화 사례
자동차가 스스로 주변상황을 인식하고 판단하려면, 수백, 수천만 장의 도로 이미지 데이터가 필요합니다. 그런데 만약 AI가 학습해야 할 상황이 현실에서는 거의 일어나지 않는 희귀한 장면이라면 어떨까요? 예를 들어, 사람이 차 바로 앞으로 뛰어드는 상황이나, 인도 도로 한복판에 소가 누워 있는 상황을 카메라로 찍어 모아야 한다면? 스트라드비젼은 자동차의 카메라가 세상을 보고 이해할 수 있게 하는 Vision AI […]
AI AgentAI/MLAWSData EngineeringMobile
[기술사례] Proxmox와 Pulumi로 구현한 ControlPlane 가상화
Tech-Frontier.md kt cloud $ whoami --team❯ kt cloud Cloud플랫폼팀 유문상 님 요약 TL;DR 이 글에서는 Proxmox VE와 Pulumi를 활용해 ControlPlane 가상화와 IaC 기반 운영 자동화를 구현한 과정을 다룹니다.인프라 변경의 재현성과 안전성을 높이는 운영 방향을 정리합니다.#Proxmox #Pulumi #IaC #KVM #ControlPlane 클라우드 플랫폼을 "어떤 환경이든 동
AWSDevOpsInfra
Oracle Database@AWS 네트워크 구성 가이드
Oracle Database@AWS(ODB@AWS)는 AWS 데이터센터 내에 위치한 Oracle Exadata 인프라에서 Oracle Database를 네티브로 실행할 수 있게 해주는 서비스입니다. Oracle MAA Platinum 인증을 획득하였으며, 애플리케이션-데이터베이스 간 RTT(Round Trip Time) 165μs의 초저지연을 달성하여 미션 크리티컬 워크로드에 적합한 성능을 제공합니다. 그러나 ODB@AWS는 기존 AWS 서비스
AWSDatabaseInfraPerformance
AWS Site-to-Site VPN 무중단 운영의 정석 : BGP와 Lifecycle Control로 유지보수 장애 예방하기
들어가며 AWS Site-to-Site VPN은 온프레미스와 AWS VPC를 연결하는 가장 빠르고 간편한 방법입니다. 하지만 운영을 하다 보면 한 번쯤은 이런 경험을 하게 됩니다. “새벽에 갑자기 VPN 터널이 끊기면서 온프레미스-AWS 간 통신이 중단되었습니다. AWS 측에서 예정된 유지보수라고 하는데, 이걸 왜 미리 몰랐을까요?” 실제로 많은 고객이 AWS Site-to-Site VPN 사용 중 터널 유지보수(Tunnel Endpoint M
AWSDevOpsInfraMonitoring
AWS Elemental Inference를 활용한 실시간 문맥 광고(Contextual Advertising) 솔루션
AWS Elemental Inference Smart Subtitle, Amazon Bedrock, SCTE-35를 결합하여 라이브 방송 콘텐츠의 문맥을 실시간으로 이해하고, 최적의 시점에 문맥 기반 광고를 배치하는 아키텍처를 구축합니다. 이 블로그에서는 라이브 콘텐츠의 음성을 실시간으로 자막화하고, 그 자막의 문맥을 AI가 분석하여 IAB(Interactive Advertising Bureau) 카테고리로 분류한 뒤, 표준 SCTE-35 오버
AI/MLAWSArchitectureDevOpsMLOps
[인프라를 소프트웨어처럼 5/5] 다섯 축의 운영 총합, 그리고 AI 시대의 플랫폼팀
배포·클라우드·시간·공간·테스트, 그리고 환경까지 다 지나왔습니다. 이제 한 장의 표로 돌아와, 그 여섯 줄이 사실은 같은 원리의 반복이었다는 것과, 그 원리가 왜 AI 시대에 더 중요해지는지를 정리합니다.
AI/MLAWSDevOpsInfraPerformance
사조시스템즈의 사내 ERP 데이터 기반 Agentic AI 구축 여정 – Strands Agents SDK와 Kiro 활용기
이번 블로그는 AWS DEVCRAFT 2026 (2026.3.26 ~ 4.9, AWS 코리아 오피스) 해커톤 프로그램에 참여하여 진행한 프로젝트를 기반으로 작성되었습니다. DEVCRAFT는 AWS SA와 고객사 개발팀이 함께 실제 비즈니스 과제를 2주간 집중 개발하는 프로그램입니다. 회사소개 사조시스템즈는 사조그룹의 계열사로 그룹의 전산업무를 총괄 관리·운영하는 IT 전문 기업입니다. 사업영역은 Logistics, IT사업, PM(Project
AI AgentAWSBackendData EngineeringDevOps
Iceberg는 정말 싸고 빠를까? – 운영 데이터 5가지 벤치마크 솔직한 결과
'Iceberg가 더 효율적이다' 이론을 실제 운영 데이터로 검증. Athena와 PySpark 환경에서의 다섯 가지 벤치마크 결과를 공유합니다
AWSData AnalysisData EngineeringPerformanceTesting
Amazon OpenSearch 3.3 업그레이드로 미리캔버스의 검색 성능 개선
부제: derived source와 Lucene 10.3으로 stored fields 병목을 해소하고, 무중단·안전 롤백 전략으로 메이저 버전을 올린 이야기 본 게시글은 미리디의 김민석, 최시온, 이동진, 김백규님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인”을 지향하는 실시간 협업 디자인 플랫폼입니다. 프레젠테이션, SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 다양한 시각 콘텐츠를 브라우저에
AWSData AnalysisElasticsearchPerformanceSearch
피크 타임 Pod 245개를 100여개로 — DynamoDB SDK v2 전환으로 Go 서버 CPU 절반 줄이기
세줄 요약 1. Pyroscope 모니터링으로 CPU 점유가 높은 경로 파악 2. DynamoDB wrapper 라이브러리 하위의 AWS SDK v1 unmarshal이 원인 — 라이브러리 메이저 버전 업데이트로 해결 3. 요청당 CPU 59% 감소, 피크 타임 기준 HPA가 요구하는 파드 수 245개 - 109개 감소 Supply 그룹에서 메인으로 운영…
AWSDevOpsGoMonitoring
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (2): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 구현편
인덱스 테이블 전파 파이프라인 구현과 운영 안정화 과정
AWSBackendDatabaseDevOps
하나투어의 Amazon Neptune과 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 여행상품 기획 에이전트 구축기
“오사카 3박 4일, 벚꽃 시즌, 예산 150만 원.” 이 조건 한 줄로 여행 패키지 기획 초안을 만들 수 있다면 어떨까요? 하나투어는 상품기획자(MD, Merchandiser)가 수작업으로 2~3일에 걸쳐 만들던 패키지 일정 초안을, 지식 그래프 기반의 AI 에이전트로 2~3분 만에 생성하는 시스템을 구축했습니다. 이 글에서는 하나투어가 두 번의 시행착오 끝에 Amazon Neptune 기반 GraphRAG(그래프 기반 검색 증강 생성)와 A
AI AgentAI/MLAWSData EngineeringMLOps
Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (2): 관측성, 평가, 그리고 AgentOps 라이프사이클
본 사례는 AWS 3A(Agentic AI Acceleration) 프로그램에서 재사용 가능한 레퍼런스 asset으로 개발되었습니다. 이 글은 프로덕션 환경에서 에이전틱 AI를 운영하기 위한 2부작 시리즈입니다. 파운데이션을 세우는 것에서 시작해, 이를 안정적으로 운영하는 AgentOps까지 다루며, 이번 글은 그 두 번째 편입니다. Part 1: Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 AgentOps (1): 파운데이션과 게이
AI AgentAWSDevOpsMonitoring