AWS DevOps Agent와 Custom MCP 서버를 활용한 HYBE의 인시던트 자동 조사 체계 구축 사례
1. HYBE 인프라운영팀 소개 하이브(HYBE)는 글로벌 엔터테인먼트 기업으로, 사내 시스템부터 B2C 서비스까지 다양한 워크로드를 AWS 위에서 운영하고 있습니다. 인프라운영팀은 다중 AWS 계정과 EKS 클러스터에 걸쳐 다수의 서비스를 효율적인 인력 구성으로 운영합니다. 모니터링은 Datadog, 소스 코드는 GitLab, 이슈 관리는 Jira를 사용하고 있습니다. 2. 개요 새벽 3시, Slack 알림과 함께 온콜 담당자의 전화가 울립니
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전체 읽기 →RIMAN KOREA의 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용한 자연어 기반 상품 검색 시스템 구축기
RIMAN KOREA 소개 RIMAN KOREA는 2018년 설립된 K-뷰티 글로벌 다이렉트 셀링 기업입니다. 자이언트 병풀, 제주 용암해수 등 독자 원료를 기반으로 고기능성 스킨케어(ICD), 비건 뷰티(보타랩), 건강기능식품(라이프닝)을 주력 제품으로 합니다. 리만코리아의 E-Commerce 팀은 운영 중인 온라인 자사몰(이하 리만몰)을 고도화하기 위해 사용자로부터 접수된 문의 내역을 분석하였습니다. 그 결과 상품 검색이 어렵다는 문제를 발
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전체 읽기 →ODW #8: Slack MCP로 사고 대응과 FAQ 생성 작업 속도를 높이는 실습형 사내 워크숍 후기
안녕하세요. LY Corporation의 Sakokawa입니다. 사내 시스템의 데이터 플랫폼 개발을 담당하고 있고, Orchestration Development Workshop의...
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전체 읽기 →도쿄에서 후쿠오카까지, 현장에서 답을 찾다 - CS InquiryChat 도입기
프롤로그: 왜 시스템 전환을 선택했는가안녕하세요. ABC Platform 팀에서 플랫폼 기획자로 일하고 있는 김세리입니다. 저는 일본의 음식 배달 서비스인 데마에칸(Demaecan...
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전체 읽기 →Part 3: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기
이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 세 번째 글입니다. Part 1: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 이 시리즈에서 구성하는 자동화 솔루션은 편의상 KIDA(K
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전체 읽기 →Part 2: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기
이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 두 번째 글입니다. Part 1: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 시리즈에서 구성하는 자동화 솔루션은 편의상 KIDA(Kir
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전체 읽기 →Part 1: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기
이 글은 “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기” 시리즈의 첫 번째 글입니다. Part 1 (해당글): “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — IDE에서 분석하기” Part 2: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 터미널에서 분석하기” Part 3: “Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기” 이 시리즈에서는 Kiro와 MCP(Model Context
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전체 읽기 →VLM을 쓰지 않은 이유: Geometric Prior로 25배 빠른 의류 디테일컷 자동화
AI/MLBackendTools
전체 읽기 →GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 쿼리하기
시리즈 안내 이 글은 3편으로 기획된 GraphRAG Toolkit 시리즈의 3번째 글입니다. 시리즈의 첫 번째 글인 Neptune GraphRAG Toolkit을 활용하여 정교한 비정형 데이터 검색하기에서는 비정형 데이터에서 벡터 임베딩이 포함된 그래프를 자동으로 구축하고, 구조적으로 관련된 정보를 검색하는 질의응답 전략 프레임워크를 소개했습니다. 두 번째 글인 GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기에서는 해당 toolkit
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전체 읽기 →디자이너의 상상을 현실로: 여기어때 아이콘 생성기 제작기
FrontendToolsUX/UI
전체 읽기 →현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 다중 AI 에이전트: 장애 대응 시간 5분으로 단축하기
이 글은 현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 해커톤 시리즈의 두 번째 글이며, 현대오토에버의 김만철, 최라윤님과 함께 작성하였습니다. 첫 번째 글에서는 현대오토에버와 AWS가 GenAI Sandbox를 활용해 어떻게 생산성 향상 해커톤을 기획하고 운영했는지, 그리고 14개 팀 150여 명이 참여한 이 행사의 전반적인 성과를 소개했습니다. 이번 글에서는 해커톤 수상 팀 중 하나인 ErrorWatcher 팀이 AWS에서 Lan
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전체 읽기 →서버 0대, 브라우저 SLM으로 만든 차트 추천 봇
AI/MLFrontendTools
전체 읽기 →현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 Hackathon: 혁신과 협업의 성공 사례
이 글은 현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 해커톤 시리즈의 첫 번째 글이며, 현대오토에버의 허민오, 김지현님과 함께 작성하였습니다. “회사의 모든 팀이 GenAI 기반 서비스를 직접 만들 수 있다면 어떨까요?” 이 질문에 답하기 위해 현대오토에버는 GenAI 기술을 활용한 아이디어를 구성원 누구나 쉽게 실험해 볼 수 있는 환경을 구축하고 해커톤을 개최했습니다. 그 결과 14개의 팀, 150명의 구성원이 […]
AI/MLCultureTools
전체 읽기 →Cross Functional 기술 문제 풀기 위한 역량 성장 Tip
회의를 늘려도 안 풀리는 문제, 조율과 해결 사이에서 진짜 필요한 역량
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전체 읽기 →개발자 없이 5분 만에 버그를 고친 QA, 우리가 설계한 것과 설계하지 않은 것
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전체 읽기 →삼성 기술 블로그
2026-05-21 · 약 1개월 전
6G를 위한 AI/ML 물리계층 – JSCM 기반 오디오 전송
이 글은 모든 비트를 완벽하게 지키는 것보다 사람이 자연스럽게 듣고 이해할 수 있도록 하는 것에 집중하는 오디오 전송 방식을 다룹니다. 이를 위해 AI를 활용하여 압축과 전송을 하나로 설계한 JSCM 기반 오디오 전송 방식을 소개하고, 시뮬레이션과 하드웨어 실험을 통해 입증된 성능 우위를 공유합니다. 검증 결과, 제안 방식은 기존 대비 열악한 무선 환경에서도 대등한 음질을 유지했으며, 이는 향후 6G 시스템이 사용자의 경험과 인지를 더 잘 반영
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전체 읽기 →씨미가 4K · 4초 저지연 라이브를 만든 방법 — Amazon IVS와 자체 구축의 하이브리드 설계
본 글은 씨미(ci-me) 라이브 스트리밍 플랫폼이 4K 저지연 라이브 시청 경험을 제공하기 위해 Amazon IVS의 매니지드 환경과 자체 구축 영역을 어떻게 결합했는지에 대한 사례입니다. 또한 1만 명 동시 시청자를 가정한 부하 테스트 과정에서 마주친 기술적 의사결정과 시행착오가 함께 공유됩니다. 1. 배경 씨미(CIME)는 버추얼 스트리머와 게임 스트리머를 위한 라이브 스티리밍 플랫폼입니다. 4K 초고화질, 초저지연 방송 환경, […]
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전체 읽기 →MSA도, 모놀리스도 아닌 제3의 선택 — Spring Modulith
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전체 읽기 →Sentry를 바로 도입하지 않고 200줄 에러 트래커를 만든 이유
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전체 읽기 →CJ올리브영의 AI 협업 개발 프로세스 구축, AI-DLC 실전 도입 사례
“우리 팀 전체가 AI로 일하는 방식을 바꿀 수는 없을까?” 요즘 주변을 보면, AI 코딩 도구를 활용해 놀라운 생산성을 보여주는 개발자들이 눈에 띄게 늘고 있습니다. 프롬프트 몇 줄이면 동작하는 코드가 나오고, 컨텍스트 문서로 복잡한 시스템의 뼈대를 세우는 사람도 있습니다. 문제는 이런 능력이 특정 개인에게 집중된다는 점입니다. 한두 명이 빠르게 만들어낸 결과물은 인상적이지만, 그 사람이 빠지면 팀에는 […]
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