

롯데쇼핑의 Amazon Bedrock 기반 AI운영 어시스턴트 구축 사례
Amazon Bedrock 기반 Tech Assistant로 롯데온 운영 지식을 통합하고 장애 대응을 자동화했습니다. Slack 연동과 RAG 분석으로 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.


Amazon Bedrock 기반 Tech Assistant로 롯데온 운영 지식을 통합하고 장애 대응을 자동화했습니다. Slack 연동과 RAG 분석으로 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.

iOS26의 Safari 주소창 변경으로 채널톡 메신저 하단에 사이트가 노출되는 문제를 대응했습니다. CSS 한계와 스크롤 이슈를 거쳐 동적 커버 방식으로 채팅 경험을 개선했습니다.

iOS26에서 Safari 주소창 변경으로 채널톡 메신저 하단에 빈 공간이 보이는 문제를 대응했습니다. CSS 우회와 커버 오버레이 방식을 거쳐 채팅 경험을 해치지 않는 방향으로 적용했습니다.


AWS ARC Region switch와 FIS를 결합해 크로스 리전 장애 조치를 자동화하는 방법을 소개했습니다. Synthetic canary와 CloudWatch로 장애를 감지하고 보조 리전 전환을 검증했습니다.

기존 시스템 지표 모니터링의 한계를 보완하기 위해 서비스 이상 탐지 시스템을 도입했습니다. 중앙값 기반 탐지와 대응 자동화로 정밀도와 탐지율을 높이고 전파 시간을 크게 줄였습니다.

토스와 데이콘이 함께한 첫 ML 경진대회 출제 후기를 공유했습니다. 실제 광고 클릭 예측 문제와 참가자들의 다양한 풀이 방식을 소개했습니다.

RAG 프로젝트가 왜 실패하는지, 실무 운영 관점에서 품질 문제와 원인을 짚는 패널 토크를 소개했습니다. 문서 품질, 청킹, 인덱스 구조 등 해결 포인트와 최신 RAG 트렌드도 함께 다뤘습니다.

DynamoDB 부하를 실시간으로 감지해 Kafka 컨슈머를 pause/resume하는 역압력 아키텍처를 구축했습니다. 운영 적용 후 처리량을 낮추고 실시간 API 안정성과 비용 절감을 확인했습니다.
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AI를 단순한 보조 도구가 아니라 업무 전환의 수단으로 보는 관점을 제시했습니다. ANTI 지표로 AI-Native 전환 수준을 측정하고 Level 4 업무를 늘리는 방법을 설명했습니다.

AI 음성 변환과 합성의 전체 파이프라인을 소개했습니다.\n음색 보존, 피치 제어, 평가 지표와 한계 대응 방안까지 정리했습니다.


AWS Managed Microsoft AD 하이브리드 에디션으로 기존 AD 도메인을 유지한 채 AWS로 확장하는 방법을 소개했습니다. 환경 평가와 SSM 등록을 거쳐 하이브리드 디렉터리를 만들고 AWS 서비스와 연동할 수 있습니다.

실시간 거래 리포트를 빠르게 조회하기 위한 저지연 설계와 최신성 확보 과정을 다뤘습니다. Spark, Iceberg, StarRocks 조합의 운영 사례와 성능 결과도 공유했습니다.