

AWS CDK 실전 활용기: Vision AI모델을 위한 API 서비스 구축 경험 공유
AWS CDK로 Vision AI API 서비스를 구축한 실전 경험을 공유했습니다. 스택 분리, 비용 최적화, 모니터링, CI/CD와 장애 대응 방안을 정리했습니다.


AWS CDK로 Vision AI API 서비스를 구축한 실전 경험을 공유했습니다. 스택 분리, 비용 최적화, 모니터링, CI/CD와 장애 대응 방안을 정리했습니다.


Amazon Bedrock을 활용해 경로 최적화 AI 에이전트 TOAST를 구현한 사례를 소개했습니다. 자연어 입력, 다중 에이전트 구조, 시각화와 재최적화를 통해 활용성을 높였습니다.


Amazon VPC Route Server의 개념과 주요 구성 요소, BGP 기반 라우팅 전파 흐름을 정리했습니다. 또한 FRR 기반 NVA와 연결해 이중화 테스트를 수행한 구성을 소개했습니다.


Amazon Bedrock과 AWS 서비스 조합으로 Rufus 같은 쇼핑 어시스턴트를 구현하는 방법을 소개했습니다. Tool 최적화, 컨텍스트 사전 로딩, prompt caching으로 응답 속도를 줄이는 방식을 설명했습니다.


AI 코딩 어시스턴트의 시장 동향과 국내외 도입 사례, 모델·솔루션 비교를 한 번에 정리했습니다.파일럿 검증을 거쳐 성능, 보안, 비용을 함께 고려한 점진적 도입 전략을 제안했습니다.

해외 클라우드는 환율 변동으로 비용 예측이 어려울 수 있습니다. 국내 클라우드는 원화 과금과 빠른 기술 지원, 데이터 주권 측면에서 유리합니다.
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AMOREPACIFIC이 AWS CDK와 Serverless 아키텍처로 DevOps 포털 ASAP을 구축한 사례를 소개했습니다. 리소스 자동화, 보안 거버넌스, 비용 절감을 통해 운영 효율을 높였습니다.


무신사는 스냅 이미지와 자연어를 활용한 AI 추천·검색 프로토타입을 AWS 기반으로 구현했습니다. 실제 데이터 평가에서 높은 정확도를 보였지만, 일부 이미지 조건에서는 한계도 확인했습니다.

pgstattuple 확장으로 PostgreSQL 테이블과 인덱스의 팽창, 단편화, 여유 공간을 진단하는 방법을 소개했습니다. VACUUM, pg_repack, REINDEX와 자동화 전략으로 성능을 유지하는 실무 팁을 정리했습니다.

클라우드 도입 후 비용 최적화 관점에서 국내외 주요 CSP와 가비아 클라우드를 가격·성능 중심으로 비교했습니다. 장기 누적 비용, 트래픽 정책, 기술 지원까지 함께 살펴보는 기준을 제시했습니다.

Amazon Q Developer Transform Code로 엑심베이는 JDK 8 기반 호텔 결제 솔루션을 JDK 17로 자동 업그레이드했습니다. 대규모 레거시 코드를 짧은 기간에 전환하며 성능, 보안, 생산성을 함께 개선했습니다.


Nexthink는 15분 폴링 기반 알림의 한계를 해결하기 위해 Amazon Managed Service for Apache Flink를 도입했습니다. 이벤트 시간 처리와 상태 관리로 VDI 실시간 알림을 확장 가능하게 구축했습니다.