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기업 기술블로그의 Infra 관련 글 488개
오랜 기간에 걸쳐 진행된 보안 프로토콜 고도화, 그리고 그 여정의 최종 결과물인 양자내성암호 도입 이야기를 들려드려요.
혼자 헤매던 온보딩을 터미널에 한 줄로 개선한 10일의 기록
생성형 AI를 도입한 조직 대부분이 공통적으로 마주치는 질문이 있습니다. “개인의 생산성 향상이 확인됐는데, 왜 조직 전체의 업무 방식은 달라지지 않는가?” 엑심베이는 이 질문을 AX(AI Transformation)의 출발점으로 삼았습니다. 단순히 AI 도구를 더 많이 사용하는 것이 아니라, 반복 가능한 업무 흐름을 설계하고 그 실행 방식을 조직 자산으로 축적하는 구조를 만드는 것이 목표였습니다. 이 글은 AWS Kiro를 중심축으로 […]
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
Knowledge DB로 인프라 운영의 맥락 문제를 푼 이야기
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
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 […]
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
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
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
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