

Agentic AI로 구현하는 대화형 대기오염·기후변화 예측 애플리케이션 구축
복잡한 대기오염 시뮬레이션 대시보드를 Agentic AI와 자연어 제어 중심으로 재구성했습니다. Amazon Bedrock과 Q Developer를 활용해 개발 효율과 사용자 편의성을 크게 높였습니다.


복잡한 대기오염 시뮬레이션 대시보드를 Agentic AI와 자연어 제어 중심으로 재구성했습니다. Amazon Bedrock과 Q Developer를 활용해 개발 효율과 사용자 편의성을 크게 높였습니다.


Cursor는 빠른 코드 생성이 필요한 개인 개발자와 스타트업에 적합합니다. Kiro는 스펙 기반 협업과 표준화가 중요한 개발 조직에 적합합니다.

인프라팀이 CLAUDE.md와 정책 파일로 AI 에이전트의 행동 기준을 통일했습니다. 반복 작업을 정책화해 온보딩, 장애 대응, 자동화를 함께 개선했습니다.


EKS에서 Slinky로 Slurm을 배포하는 방법과 구성 요소를 소개했습니다. Kubernetes와 Slurm을 함께 써서 AI·HPC 워크로드를 효율적으로 운영하는 방안을 정리했습니다.


AWS Transform for SQL Server를 사용해 SQL Server와 .NET 코드를 Aurora PostgreSQL 중심으로 현대화하는 흐름을 소개했습니다. 사전 준비부터 평가, 변환, 검증까지의 단계와 제한 사항도 함께 정리했습니다.


교촌에프앤비가 AWS Transform for VMware로 내부 인력만 활용해 VMware 마이그레이션을 수행했습니다. 비용과 기간을 줄이고 국내 최초 Agentic AI 기반 사례를 만들었습니다.
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레거시 인프라를 정리하고 OpenStack 기반 프라이빗 클라우드를 새로 구축했습니다. AWS와 Active-Active 하이브리드로 운영하며 자동화와 고가용성을 확보했습니다.


Amazon RDS와 Aurora를 OpenSearch Ingestion과 연동해 준실시간 검색 동기화를 구현하는 방법을 소개했습니다. 초기 스냅샷과 CDC를 활용해 검색 인덱스를 자동으로 최신 상태로 유지하는 흐름을 설명했습니다.


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.


온프레미스 GPU와 AWS EKS를 Hybrid Nodes로 통합해 운영했습니다. 비용은 약 70% 절감하고, 장애 시 페일백까지 확보했습니다.


Amazon ECS 기반 인프라를 Amazon EKS로 전환해 운영 유연성을 높이고 GitOps 체계를 구축했습니다. Binpacking과 Spot 전략으로 자원 활용률과 비용 효율도 크게 개선했습니다.