

AWS advanced JDBC wrapper 플러그인 이해하기
AWS advanced JDBC wrapper의 플러그인 동작과 활용법을 정리했습니다. Aurora 초기 연결 전략과 Failover v2의 차이, 구성 시 주의점을 살펴보았습니다.


AWS advanced JDBC wrapper의 플러그인 동작과 활용법을 정리했습니다. Aurora 초기 연결 전략과 Failover v2의 차이, 구성 시 주의점을 살펴보았습니다.


Amazon EKS와 Amazon Bedrock으로 1:1 수업 피드백을 자동화한 사례를 소개했습니다. 단계 분리와 비동기 파이프라인으로 비용을 줄이고 일관된 개인화 리포트를 제공했습니다.


Amazon Neptune에서 OWL 온톨로지를 활용해 지식 그래프 모델을 만들고 검증하는 방법을 소개했습니다. SPARQL과 RDF 패턴을 이용해 인스턴스를 생성하고 규칙 위반을 점검하는 흐름을 설명했습니다.


Amazon Bedrock AgentCore Runtime으로 AI 에이전트를 프로토타입에서 프로덕션까지 빠르게 배포하는 방법을 소개했습니다. SDK, Starter Toolkit, FastAPI 예시와 함께 세션 격리, 프로토콜 지원, 운영 포인트를 설명했습니다.


롯데ON이 외부 이미지 솔루션을 대신해 LLIS를 자체 구축한 사례를 다뤘습니다. S3 Object Lambda와 CloudFront 캐시로 비용을 줄이면서 실시간 이미지 처리 성능을 유지했습니다.


SK바이오팜은 Agentic AI와 멀티 에이전트 협업으로 신약 후보물질 평가 워크플로를 자동화했습니다.기존 1주일 걸리던 과정을 1시간 이내로 줄이며 통합 리포트 기반 의사결정을 지원했습니다.

VPC Flow Logs로 내부망 통신 상태를 자동으로 진단한 사례를 소개했습니다.\n퍼블릭 클라우드 환경에서 네트워크 문제를 로그 기반으로 추적하는 접근을 다뤘습니다.
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컨택센터 상담 품질 관리를 Amazon Bedrock 중심의 AI 시스템으로 전환한 사례를 소개했습니다. 실시간 평가와 맞춤형 교육으로 관리자 부담을 줄이고 상담사 성장을 지원했습니다.


클라우드 보안 취약점을 AI로 자동 진단하고 조치 가이드를 제공하는 사례를 소개했습니다. Amazon Q Developer CLI와 Bedrock으로 검증 루프까지 구성해 운영 효율을 높였습니다.


Amazon Bedrock과 TensorFlow를 결합해 렌탈 제품 추천과 자연어 데이터 조회를 자동화한 사례를 소개했습니다. 고객 추천과 내부 분석을 함께 지원해 선택 피로도와 데이터 활용 한계를 줄였습니다.


Amazon Q Business로 손익 분석 챗봇을 구축해 비개발자도 실적 인사이트를 자동화했습니다. 매월 반복되는 분석·보고 업무를 줄이고 의사결정 속도를 높이는 사례를 소개했습니다.


클라우드 인프라 관제의 수작업과 24시간 인력 의존 문제를 AI와 AWS 서비스로 자동화한 사례를 소개했습니다. 장애 알림, 이력 조회, 보고서 생성까지 연결해 대응 속도와 운영 효율을 높였습니다.