기업 기술블로그의 AWS 관련 글 332개
본 블로그는 GS리테일과 AWS가 공동 작성하였습니다. 검색과 추천, 서로 다른 두 과제를 하나의 개발 방법론으로 풀다 온라인 커머스에서 검색과 추천은 고객 경험을 결정하는 핵심 서비스입니다. 고객이 원하는 상품을 빠르게 찾고, 적절한 상품을 제안하기 위해서는 검색 방식과 추천 모델을 지속적으로 개선해야 합니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 새로운 기능을 개발하는 것보다 빠르게 검증하고 반복적으로 개선할 수 있는 […]
2026년 6월 30일, AWS Network Firewall이 컨테이너 속성 기반 규칙(container attribute-based rules)을 출시했습니다. 이제 방화벽 규칙에 IP를 나열할 필요가 없습니다. “이 label을 가진 pod”나 “이 속성을 가진 인스턴스에서 실행되는 task”라는 조건만 선언하면 됩니다. Network Firewall이 해당 컨테이너의 IP를 자동으로 추적합니다. Amazon Elastic Kubernet
EKS 노드에 파드(Pod)를 더 밀도 있게 채워서 컴퓨트 비용을 줄이고 싶은데, 스케줄러 설정에는 손댈 방법이 없어 아쉬웠던 적이 있으신가요? 대규모 이벤트로 트래픽이 많아지는 순간 오토스케일링이 조금 더 빨리 반응해 주기를 바랐던 경험은 어떠신가요? 지금까지 Amazon EKS에서 이런 요구를 해결하기가 쉽지 않았습니다. kube-scheduler와 kube-apiserver 같은 컴포넌트의 구성이 EKS 컨트롤 플레인 고유의 영역이었기 때
서론 정밀의료 시대에 바이오마커 기반 표적치료는 암 치료의 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다. 실제 임상에서는 유전체 분석 결과를 바탕으로 치료 방침이 결정되기 때문에, 유전체 분석 검사의 신뢰성(Reliability)과 신속한 결과 제공(Turnaround Time, TAT)은 단순한 운영 성과 지표(KPI)가 아닙니다. 이는 환자의 치료 일정과 의료진의 임상 의사결정에 직접적인 영향을 미치는 핵심 제약 조건입니다. 그 사이를 채우는 것은 시
원문: Rendering Digital Humans with Amazon EC2 Spot Instances — Dario Macagnano, Jyothi Madanlal, 2026년 7월 10일 (AWS Physical AI Blog) Amazon Web Services는 이 게시물에 기여해 주신 UneeQ 엔지니어링 팀에 감사드립니다 UneeQ는 실시간 고충실도(high-fidelity) 3D 렌더링을 통해 사실적인 표정을 표현하면서 자연스러
이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Running pgvector in production on Amazon Aurora PostgreSQL by Stefan Aichholzer 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition에서 pgvector를 실행하면 이미 익숙한 데이터베이스 위에 프로덕션 수준의 벡터 스토어를 구축할 수 있으며, Amazon Aurora의 운
소개 클라우드 전환을 가속화하는 조직들은 공통된 병목에 직면합니다. 바로 핵심 비즈니스를 지탱하는 레거시 시스템의 현대화(Modernization)입니다. 기업이 Oracle에서 Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition으로 마이그레이션할 때, 테이블, 인덱스, 뷰 같은 스키마 객체는 AWS Schema Conversion Tool(SCT)과 AWS DMS Schema Conversion으로 안정적으로 변환할
1부에서는 Amazon EKS의 GPU 노드에서 Gemma 4 31B를 vLLM으로 서빙할 때의 콜드 스타트를 다뤘습니다. 파드가 Ready가 되기까지의 시간을 428초에서 226초로 줄인 과정입니다. 스트리밍 로더로 가중치를 S3에서 직접 읽고 컴파일 캐시를 hostPath와 S3에 남기고 유휴 상태는 sleep/wake로 전환하는 구성이었습니다. 모델은 NVIDIA가 공개한 NVFP4 체크포인트 nvidia/Gemma-4-31B-IT-NVF
Gemma 4는 Google이 공개한 오픈 웨이트 모델 패밀리로, E2B부터 31B까지 5가지 크기에 텍스트와 이미지 입력(E2B, E4B, 12B는 오디오도 지원), 최대 256K 토큰 컨텍스트(E2B, E4B는 128K), 추론(thinking) 모드를 제공합니다. 그중 31B는 밀집(dense) 구조의 최상위 모델로, NVFP4(4비트 부동소수점)로 양자화한 가중치 약 31GiB가 96GB GPU 1개에 올라가는 대신 시작할 때마다 수십
Internet Gateway 없는 격리 분석환경부터 Air-lock, AI Core까지, AWS로 구현한 신뢰연구환경(TRE) NDS AI·RE의 핵심 기술을 소개합니다. The post AWS로 구현한 Internet Gateway가 없는 연구환경, 신뢰연구환경(TRE) 솔루션 NDS AI·RE appeared first on NDS Cloud Tech Blog.
이 글은 2026년 8월 19일 AWS Japan 블로그에 게재된 ‘株式会社セガ、グローバル展開タイトル『ソニックランブル パーティ』を少人数チームで支える Amazon DynamoDB / Amazon ElastiCache Serverless for Valkey 活用事例’를 번역한 글입니다. 서론 주식회사 SEGA는 가정용 게임기, PC, 스마트폰용 게임의 기획, 개발, 판매, 운영을 중심으로, 다양한 콘텐츠와 상품을 전 세계에 제공하고 있습니다. SE
여러 AWS 콘솔과 CLI 결과를 오가며 인프라 관계를 확인하던 문제를 '읽기 전용 Snapshot 기반 웹 포털'로 풀었습니다. 이 글에서는 단일 만능 프롬프트 대신 업무 분석·설계·UI·프론트엔드·테스트 역할을 나누고, 프로젝트 지식·도구·안전 규칙·검증 게이트를 에이전트에 넣은 과정을 소개합니다. 나아가 PoC 작업 기록 기준으로 4~6주가 예상되던 초기 구현을 약 5시간으로 단축하게 된 성과와 함께, 빠른 코드 생성보다 역할과 완료 조건
이 블로그는 GS리테일과 AWS의 협업으로 작성되었습니다. 이 글은 GS리테일의 전사 AI Gateway 구축 사례 1부: 인증·라우팅·계정 자동화 설계에 이어지는 두 번째 글입니다. 1부를 아직 보지 않으셨다면 먼저 읽어보시길 권해드립니다. 1부에서는 GS리테일 클라우드인프라팀이 사내 AI 도구 수요를 조직 차원에서 안전하게 받아내기 위해, 모든 AI 호출을 하나의 관문으로 모으는 전사 AI Gateway를 구축한 과정을 다뤘습니다. Clau
이 블로그는 GS리테일과 AWS의 협업으로 작성되었습니다. 다양한 AI 서비스를 안전하게 활용하기 위한 단일 운영 플랫폼 구축 수백 개 팀 계정의 AI 호출을 하나의 관문에서 인증·비용·쿼터 단위로 통제할 수 있을까요? 생성형 AI는 이제 기업의 업무 환경에 빠르게 자리 잡고 있습니다. 개발자는 코드 작성을 위해 AI를 활용하고, 기획자는 문서 작성과 아이디어 발굴에 AI를 사용하며, 데이터 분석가는 AI를 […]
Rerank와 Weight 튜닝, 그리고 예상과 다른 결과들 1부에서는 Amazon OpenSearch Service와 Amazon Bedrock으로 검색 품질을 측정하는 시스템을 만들었습니다. 이제 측정할 수 있게 됐으니, 고객들은 자연스럽게 “그래서 어떻게 개선하지?” 를 묻게 됩니다. 이번 글에서는 측정 결과를 바탕으로 검색 품질을 실제로 끌어올리는 방법을 다룹니다. 사실 저는 이 테스트를 시작할 때 “검색 성능은 Rerank를 붙이면 당
이 블로그는 Channel Corporation의 이해빈님, 박진영님과 함께 작성되었습니다. 채널코퍼레이션은 올인원 AI 메신저 ‘채널톡’을 운영하는 B2B SaaS 스타트업으로 Amazon DynamoDB의 수평 확장성, ACID 트랜잭션과 같은 특징을 활용해 빠르게 성장하는 비즈니스를 문제없이 수행하고 있습니다. 이 시리즈의 1부에서는 채널코퍼레이션이 Amazon DynamoDB를 선택한 이유와 Amazon DynamoDB에서 트랜잭션을 처
– 박경수(AWS Solutions Architect), 장현태(AWS Solutions Architect),, 백승연 (LG에너지솔루션, Product Owner) · 최수아 (LG에너지솔루션, Data Scientist “실시간으로 가격이 바뀌는 전력시장에서 최대 수익을 내려면 얼마에 입찰해야 할까? 그 가격을 예측하고 입찰 전략까지 분석해주는 에이전트가 있다면?” LG에너지솔루션 전력거래솔루션은 이 한 문장에서 출발했습니다. LG에너지솔루
AI 시대로 전환이 가속화되면서 Amazon ECS가 다시 주목받고 있습니다. 모델 추론 서버부터 AI 에이전트와 에이전트가 호출하는 도구까지 컨테이너로 배포되는 워크로드가 증가했고, GPU 컴퓨트와 급격한 트래픽 변화를 감당하는 일들이 컨테이너 운영의 일상이 되었기 때문입니다. 하지만 ECS로 컨테이너 워크로드를 운영하다 보면 비슷한 고민과 마주치게 됩니다. EC2에서 제공되던 서비스를 Fargate로 이전할 때 시작 유형(launch typ
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