

AWS CloudWatch Agent .json 이슈
AWS CloudWatch Agent는 실제 실행 시 .toml을 사용하고, .json은 입력용 설정 파일로 변환됩니다. 설정이 안 반영되거나 파일이 사라진 듯 보이면 원본 보관과 fetch-config 절차를 다시 확인해야 합니다.


AWS CloudWatch Agent는 실제 실행 시 .toml을 사용하고, .json은 입력용 설정 파일로 변환됩니다. 설정이 안 반영되거나 파일이 사라진 듯 보이면 원본 보관과 fetch-config 절차를 다시 확인해야 합니다.


AWS S3 교차계정·리전 간 복제를 Batch Operations로 구현하는 절차를 정리했습니다. 기존 객체까지 복제하려면 IAM Role, 버킷 정책, 매니페스트 구성이 함께 필요했습니다.


S3 버킷 삭제가 오래 걸리거나 실패하는 이유를 설명하고, Lifecycle 정책으로 자동 비우는 방법을 정리했습니다. 현재 버전 만료와 삭제마커 제거를 분리해 구성하는 방식이 핵심입니다.


PostgreSQL의 JSON/JSONB 기능으로 스키마 유연성과 트랜잭션 무결성을 함께 확보하는 방법을 소개했습니다. CMS 예제를 통해 GIN 인덱스, JSON_TABLE, 전문 검색, AWS 운영 팁까지 정리했습니다.


AWS Well-Architected Generative AI Lens로 생성형 AI 워크로드를 설계·운영하는 방법을 정리했습니다. PoC를 프로덕션으로 옮길 때 필요한 보안, 성능, 비용, 운영 관점을 점검할 수 있습니다.


CSR 환경에서 소셜 공유용 OpenGraph 메타 태그를 동적으로 제공하는 방법을 다뤘습니다. CloudFront Function으로 봇만 분기해 엣지에서 HTML을 응답하고 기존 CSR 구조는 유지했습니다.
AWS Cloud Native로의 앱 현대화 전략과 3년간의 아키텍처 개선 여정을 정리했습니다. 모놀리식의 운영 문제를 해결하기 위해 컨테이너, 서버리스, MSA, IaC를 단계적으로 적용했습니다.
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Amazon Bedrock 기반 Tech Assistant로 롯데온 운영 지식을 통합하고 장애 대응을 자동화했습니다. Slack 연동과 RAG 분석으로 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.


AWS ARC Region switch와 FIS를 결합해 크로스 리전 장애 조치를 자동화하는 방법을 소개했습니다. Synthetic canary와 CloudWatch로 장애를 감지하고 보조 리전 전환을 검증했습니다.
20년 된 결제 원장을 MySQL 기반 신규 구조로 전환한 사례를 다뤘습니다. 무중단 마이그레이션과 장애 복구 경험을 통해 확장성과 회복 탄력성을 높였습니다.

LLM 가드레일이 단순 필터를 넘어 추론 기반 보안 체계로 진화한 흐름을 정리했습니다. 기업 적용 시 다층 방어, 정책 엔진, 도구 호출 보안이 핵심이라고 설명했습니다.

질문 유형에 따라 적합한 LLM을 자동 선택하는 Multi-LLM Assistant 실습을 소개했습니다. Flask와 Amazon Bedrock으로 라우팅 구조와 웹 UI를 구성해 비용과 정확도 개선 가능성을 보여주었습니다.