OWASP 기반 GenAI 보안 실무 점검 가이드
OWASP의 LLM Top 10과 Agentic Top 10을 바탕으로 GenAI 보안 점검용 100개 체크리스트를 정리했습니다. 프롬프트, 데이터, 에이전트, 인프라까지 계층별 대응과 AWS 적용 시 주의사항을 함께 제시했습니다.
#OWASP#LLM
148005분
필터 1
분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS는 왜 인터커넥트 기술로 EFA를 사용하는가?
분산 트레이닝에서 GPU 간 통신 오버헤드가 큰 병목이므로 인터커넥트 선택이 중요하다고 설명했습니다. AWS는 클라우드 환경의 멀티테넌시와 운영 효율성 때문에 EFA를 선택했다고 정리했습니다.
#AWS#분산 트레이닝
31005분
NVIDIA와 함께 AWS에서 자율주행 3.0을 위한 End-to-End Physical AI 데이터 파이프라인 구축하기
AWS와 NVIDIA가 자율주행 3.0을 위한 End-to-End Physical AI 데이터 파이프라인을 소개했습니다. 센서 수집부터 큐레이션, 복원, 학습, 시뮬레이션 검증까지의 반복 루프를 정리했습니다.
#AWS#NVIDIA
54005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 1부 – VoD환경에서의 비디오 분석 파이프라인 구축하기
TwelveLabs Marengo와 AWS 서비스를 결합해 VoD 영상 분석 파이프라인을 구성하는 방법을 설명했습니다. 업로드 즉시 처리, 배치, 대규모 병렬 처리에 맞는 아키텍처 선택 기준도 정리했습니다.
#AWS#Amazon S3
32005분
QA가 서버를 죽여본 이유 – Host Level 카오스 엔지니어링 테스트
Host Level 카오스 엔지니어링으로 인프라 장애를 직접 재현하고 QA 관점에서 고객 경험과 데이터 정합성을 검증했습니다. 이를 통해 알림 체계, 자동 복구, 정기 테스트 프로세스를 강화했습니다.
#카오스 엔지니어링#QA
89005분
라포랩스 직무 인터뷰 시리즈 Colon: Backend Chapter Leader
라포랩스 Backend Chapter Leader의 커리어와 팀 운영 방식, AI Native 전환 방향을 소개했습니다. 시니어 엔지니어의 역할을 팀 임팩트와 리더십 중심으로 설명했습니다.
#AWS#SRE
89005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 2부 – 준실시간 환경에서 AWS 미디어 서비스를 활용한 분석 파이프라인 구축하기
AWS 미디어 서비스와 TwelveLabs를 결합해 준실시간 비디오 분석 파이프라인을 구성하는 방법을 정리했습니다. 서버리스와 서버 기반, Kinesis Video Streams 활용 사례까지 함께 소개했습니다.
#AWS#LLM
34005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현 : TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 5부 – 비디오 임베딩을 위한 Vector DB 비교
TwelveLabs Marengo 3.0 비디오 임베딩을 AWS에서 저장·검색하는 두 벡터 DB를 비교했습니다. OpenSearch Serverless와 S3 Vectors의 성능, 비용, 활용 시점을 정리했습니다.
#AWS#OpenSearch Serverless
40005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 4부 – TwelveLabs Marengo 3.0 임베딩 및 검색 전략과 구현 가이드
TwelveLabs Marengo 3.0의 멀티모달 비디오 검색 전략을 정리했습니다. 고정 가중치, 순위 기반 융합, 의도 기반 라우팅의 차이와 트레이드오프를 설명했습니다.
#LLM#검색
44005분
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 3부 – Strands Agent를 활용한 Agentic video engine구현
Strands Agents SDK로 TwelveLabs와 AWS 서비스를 결합한 에이전틱 비디오 엔진 구현 방식을 소개했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 구조로 영상 검색, 요약, 자막 처리 흐름을 구성했습니다.
#AWS#LLM
30005분
AI 비서의 불편함을 0%로 만드는 여정
AI 비서를 매일 쓰며 발견한 불편함을 기능으로 바로 고친 실전 기록입니다.\nSlack, VS Code, Jupyter를 하나로 묶어 끊김 없는 협업과 자동화를 구현했습니다.
#Claude#Slack
4005분
Part2: 삼성계정 서비스의 Agentic AIOps, 운영환경에서 Multi-Agent 시스템으로 RCA 자동화 하기
삼성계정 서비스의 장애 대응을 Multi-Agent 기반 Agentic AIOps로 자동화한 사례를 소개했습니다. 관측 데이터 수집, RCA, 조치 제안을 분리해 3분 47초 만에 분석을 완료했습니다.
#AIOps#LLM
38005분