13년치 회사 기억을 먹은 AI: Knowledge DB 구축기
Knowledge DB로 인프라 운영의 맥락 문제를 푼 이야기
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DevOps 글 모음
기업 기술블로그의 DevOps 관련 글 934개
ODW #2: ADK로 싱글/멀티 에이전트를 개발해 사내 시스템과 통합
안녕하세요. 2024년 4월에 신입 사원으로 LY Corporation에 입사한 Inoue Shuichi입니다. 현재 사내용 Kubernetes as a Service인 FKE 팀...
GitLab Duo Agent Platform으로 개발 업무 80%를 AI에 맡기기
GitLab Duo Agent Platform은 여러 AI 에이전트가 협업해 이슈 기획, 코드 리뷰, 보안 분석, CI/CD 점검 등과 같은 엔지니어 업무를 자율적으로 처리하는 플랫폼입니다. 이 글은 GitLab Duo Agent Platform의 특징과 핵심 구성 요소, 파운데이셔널 플로 활용, 에이전트 커스터마이징, 컨텍스트 확장, 세션 모니터링 방법을 다뤘습니다.
Istio 2편: Envoy config로 해부하는 Ambient mode
Envoy 설정과 트래픽 경로로 본 Ambient 실체
Artifact Driven Development: 과정을 보지 않기로 했다
[](https://www.nhncloud.com/kr) ## 들어가며 AI 코딩 에이전트에게 일을 시키면서, 저는 에이전트가 코드를 작성하는 과정을 계속 지켜보고 있었습니다. 파일이 수정되는 걸 보
[오프라인/마감] AI를 제품에 적용한다는 것: 생성형 AI 시대, 설계와 운영
※ 참가 신청은 4월 17일 금요일 17:00에 마감됩니다. COMMIT 신청하기 goorm 구름은 ‘모두가 개발자가 된다’는 비전으로 ‘개발자 성장 중심’ 생태계를...
ChatGPT보다 오래 사용하는 AI 서비스, 그 뒤의 백엔드 팀 이야기
야놀자의 Strands SDK와 Bedrock AgentCore를 활용한 AIOps Agent 구축 사례
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
Config의 Amazon EKS Spot 기반 대규모 RFM 데이터 파이프라인 구축
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
Amazon Bedrock 기반 Claude Code, 조직에서 안전하게 운영하기: LLM Gateway 구축 가이드
“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 […]
인증서 톺아보기 시리즈 2: 유효기간 감소와 발급/갱신 자동화
[](https://www.nhncloud.com/kr) ## 들어가며 인증서의 유효기간이 당장 2026년 3월 15일부터 **1년에서 200일로 단축**되며, 단계적으로
25년차 기자가 만든 AI 뉴스 서비스: 서울경제신문의 Amazon Bedrock 프롬프트 엔지니어링 실전 사례
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
여기어때 이벤트 기반 통합 알림 플랫폼 구축기 Part 2. How?
마이리얼트립 재무실장의 AI 에이전트 구축 일지
AI 에이전트 15개를 동시에 굴리는 법 — AI 병렬 오케스트레이션 실전 운용기
AI 오케스트레이션의 구체적인 실행 프로세스 — 지식 축적 시스템, Task DAG, Branch Hunt, Ralph Loop, 그리고 이를 지원하는 커스텀 인프라를 소개합니다.
EKS Application 로그를 Amazon Bedrock으로 자동 요약하는 시스템 구축하기
1. 개요 본 글에서는 Amazon EKS 환경에서 발생한 애플리케이션 로그를 기반으로, Athena와 Amazon Bedrock을 활용하여 장애 분석 리포트를 자동 생성하는 과정을 설명합니다. CloudWatch Logs에 수집된 로그를 S3로 적재한 후, Athena를 통해 분석 가능한 형태로 가공하고,이를 다시 Bedrock의 Claude 모델에 전달하여 장애 원인 및 패턴을 자동으로 도출합니다. 이를 통해 운영자는 대량의 로그를 직접 분
프로덕션 Multi-Agent 시스템이 해결해야 할 5가지 문제 – Deep Insight 아키텍처로 배우는 실전 설계
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 […]
OWASP 기반 GenAI 보안 실무 점검 가이드
부제 : LLM Top 10 (2025)과 Agentic Top 10 (2026)을 활용한 체크리스트 들어가며 생성형 AI(Generative AI) 워크로드의 양상이 빠르게 변화하고 있습니다. 현재 많은 프로덕션 환경에서 이미 멀티 에이전트 기반의 AI 워크로드가 수행되고 있으며, 이는 AI 애플리케이션의 주요 특징으로 자리잡아 가고 있습니다. 여러 에이전트가 목표를 분담하고, 도구를 호출하며, 서로 협업하고, 독립적으로 의사결정을 내리는 환