

GS리테일의 AIOps Agent 기반 운영 자동화 혁신
GS리테일이 Amazon Bedrock과 MCP로 AIOps Agent를 구축해 인시던트 분석을 자동화했습니다. 평균 분석 시간을 약 30분에서 약 2분으로 줄이고 RCA 보고서와 Teams 알림까지 자동화했습니다.


GS리테일이 Amazon Bedrock과 MCP로 AIOps Agent를 구축해 인시던트 분석을 자동화했습니다. 평균 분석 시간을 약 30분에서 약 2분으로 줄이고 RCA 보고서와 Teams 알림까지 자동화했습니다.


Amazon Bedrock 기반 Claude Code를 조직에서 안전하게 쓰기 위한 LLM Gateway 구축 방법을 설명했습니다. SSO 연동, 사용자별 예산 통제, 내부망 호출로 엔터프라이즈 운영성을 높였습니다.


부트텐트는 모집 페이지를 분석해 교육과정 등록 초안을 자동 생성하는 파이프라인을 구축했습니다. 하이브리드 OCR과 검증 에이전트를 적용해 정확도와 비용, 처리 시간을 함께 개선했습니다.


서울경제신문이 Amazon Bedrock과 AWS 서버리스로 AI 저널리즘 서비스 4종을 구축한 사례를 소개했습니다.\n프롬프트 시스템화, Human-in-the-loop, 캐싱과 병렬 처리로 품질과 비용을 함께 최적화했습니다.

EKS 애플리케이션 로그를 Athena와 Amazon Bedrock으로 자동 분석하는 파이프라인을 구축했습니다. 수작업 로그 분석을 줄이고 장애 원인과 패턴을 빠르게 파악하도록 구성했습니다.


프로덕션 Multi-Agent 시스템이 겪는 실행 흐름, 검증, 보안, 운영 문제를 Deep Insight 아키텍처로 정리했습니다. Strands Agents SDK와 Bedrock, Fargate 기반 설계로 실전 배포와 운영 방법을 소개했습니다.


Amazon Neptune GraphRAG Toolkit으로 비정형 문서를 그래프와 벡터에 함께 인덱싱하는 방법을 소개했습니다. 그래프 탐색을 더해 유사성 검색의 한계를 보완하고 더 입체적인 답변을 만드는 흐름을 설명했습니다.
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Aurora PostgreSQL에서 Amazon Bedrock으로 임베딩을 자동 생성하는 5가지 방식을 비교했습니다. 요구사항에 따라 실시간 일관성, 확장성, 운영 단순성의 균형을 선택할 수 있습니다.


삼성계정 서비스의 WAF 로그를 AI 에이전트로 분석해 보안 위협을 탐지한 사례를 소개했습니다. 단일 에이전트의 한계를 넘어 Multi-Agent로 정확도와 운영 효율을 높였습니다.


AWS Lambda와 Amazon Bedrock, Claude Agent SDK로 멀티 에이전트 Orchestrator-Worker 구조를 구현하는 방법을 소개했습니다. S3 공유 저장소와 Sonnet/Opus 분리를 통해 제약 대응과 비용 최적화를 함께 다뤘습니다.


AgentCore Gateway와 Identity로 다양한 MCP를 하나의 표준 인터페이스로 통합하는 방법을 다뤘습니다. 또한 Cognito, IAM, Policy, Observability까지 포함한 운영·보안 설계를 소개했습니다.


롯데백화점은 Bedrock과 Strands Agents로 AI 컨시어지 더스틴을 구축했습니다.\n이벤트 기반 색인과 토큰 최적화로 최신 정보 응답과 운영 효율을 높였습니다.