

CrewAI 프레임워크를 활용한 AI 에이전트 개발
CrewAI로 AI 에이전트 프로젝트를 구성하고, 역할과 작업을 YAML로 분리해 자동 보고서 생성 흐름을 만들었습니다. `main.py`에서 토픽을 넘겨 실행하면 한글 AI 트렌드 리포트를 생성하도록 구성했습니다.


CrewAI로 AI 에이전트 프로젝트를 구성하고, 역할과 작업을 YAML로 분리해 자동 보고서 생성 흐름을 만들었습니다. `main.py`에서 토픽을 넘겨 실행하면 한글 AI 트렌드 리포트를 생성하도록 구성했습니다.


Amazon RDS와 Aurora를 OpenSearch Ingestion과 연동해 준실시간 검색 동기화를 구현하는 방법을 소개했습니다. 초기 스냅샷과 CDC를 활용해 검색 인덱스를 자동으로 최신 상태로 유지하는 흐름을 설명했습니다.
토스가 앱 내 인물 그래픽을 신뢰감 있고 포용적인 새 얼굴로 재설계한 과정을 소개했습니다. 얼굴 비율, 헤어, 스킨톤을 조정해 글로벌 환경에 맞는 중립성을 강화했습니다.


Amazon EKS 전환 이후 누적된 운영 toil을 줄이기 위해 Kiro로 Spec-driven IDP를 구축한 사례를 소개했습니다. 문서화된 요구사항과 체크리스트 기반 자동화로 개발자 셀프서비스와 운영 효율을 높였습니다.


AWS re:Invent 2025의 현장 부대 행사와 분위기를 정리한 후기입니다. Expo Hall, Sports Forum, 5K, re:Play 경험과 다음 해 일정도 함께 소개했습니다.

뱅크샐러드는 게임형 앱테크 서비스의 데이터 정합성을 위해 낙관적 락을 적용했습니다. 버전 필드와 상태 분리, 시간 차분 정산으로 재시도 없이도 안정성을 확보했습니다.

로컬과 원격 데이터를 동기화하는 코드에서 의존성이 복잡해지는 문제를 다뤘습니다. 중간 데이터 구조를 먼저 설계해 추가·업데이트·삭제 흐름을 단순화하는 방법을 소개했습니다.


온프레미스 GPU와 AWS EKS를 Hybrid Nodes로 통합해 운영했습니다. 비용은 약 70% 절감하고, 장애 시 페일백까지 확보했습니다.
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Amazon ECS 기반 인프라를 Amazon EKS로 전환해 운영 유연성을 높이고 GitOps 체계를 구축했습니다. Binpacking과 Spot 전략으로 자원 활용률과 비용 효율도 크게 개선했습니다.


기존 ECS 기반 인프라의 확장성과 운영 복잡도 문제를 해결하기 위해 Amazon EKS로 전환했습니다.\nGitOps, Binpacking, Spot 대응 체계를 도입해 비용과 안정성을 함께 개선했습니다.
포장 지도에서 겹친 마커로 탐색이 어려운 문제를 Map Projection 기반 펼치기로 개선했습니다.\n클라이언트 계산, 개수 제한, 줌 스케일링으로 가독성과 선택 흐름을 함께 높였습니다.
당근페이 백엔드가 계층형 아키텍처에서 헥사고날 아키텍처를 거쳐 클린 아키텍처와 모노레포로 진화한 과정을 소개했습니다. 서비스 성장에 따른 결합도와 배포 복잡도를 줄이기 위해 도메인 분리와 의존성 역전을 강화했습니다.