

AWS HealthOmics 소개
AWS HealthOmics의 핵심 구성요소와 워크플로우, 비용 체계를 소개했습니다. 연구자가 바이오데이터 분석을 더 쉽게 시작할 수 있는 관리형 서비스로 설명했습니다.


AWS HealthOmics의 핵심 구성요소와 워크플로우, 비용 체계를 소개했습니다. 연구자가 바이오데이터 분석을 더 쉽게 시작할 수 있는 관리형 서비스로 설명했습니다.


AWS Management Console의 Multi-Session 기능으로 하나의 브라우저에서 최대 5개 AWS 환경을 동시에 사용할 수 있음을 소개했습니다. 역할 전환, 세션 종료, 비활성화 방법까지 함께 설명했습니다.

Karpenter 도입 과정에서 마주한 스케줄링 정합성, AMI 운영, Node Churn 문제를 정리했습니다. 적절한 budget과 리소스 보정으로 비용을 줄이고 안정성을 개선했습니다.


YARN 라벨링으로 Spark의 AM과 Executor를 서로 다른 노드에 배치하는 방법을 소개했습니다. EMR에서 Spot Instance 사용 시 발생하는 장애와 비용 문제를 완화하는 구성도 설명했습니다.


Amazon Bedrock과 Claude 3 Haiku로 연말정산 Q&A 챗봇을 구축해 문의 대응을 개선했습니다.\n구조화 데이터와 프롬프트 최적화를 통해 직접 문의를 약 40% 줄이고 생산성을 높였습니다.


AWS Parameter Store와 CodeBuild 환경변수를 활용해 EKS에서 단일 애플리케이션을 여러 POD로 다중 배포하는 방법을 소개했습니다. 또한 CodeBuild의 EKS 인증 오류를 IAM 권한 추가로 해결한 과정을 다뤘습니다.


EKS에서 단일 애플리케이션을 환경별 변수만 바꿔 여러 POD으로 배포하는 방식을 소개했습니다. Parameter Store와 CodeBuild 설정, ECR 연동과 빌드 명령 변경 내용을 다뤘습니다.
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AWS EKS에서 단일 애플리케이션을 환경 변수만 바꿔 다중 배포하는 방법을 소개했습니다. 또한 Parameter Store, CodeBuild, ECR, Dockerfile 설정 예시를 함께 설명했습니다.


AWS EKS에서 단일 애플리케이션을 환경변수만 바꿔 다중 배포하는 방법을 소개했습니다. React 샘플, CodeCommit 연동, Parameter Store와 CodeBuild 설정 흐름을 정리했습니다.

기존 IDC 환경을 AWS로 전환하며 네트워크 효율성을 고려한 설계로 비용 최적화를 달성했습니다. 또한 보안과 모니터링을 강화해 안정적인 운영 체계를 마련했습니다.


Amazon EKS Auto Mode로 쿠버네티스 클러스터의 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 관리를 자동화하는 방법을 소개했습니다. 샘플 애플리케이션 배포와 자동 확장 사례를 통해 운영 오버헤드 감소와 가용성 향상을 설명했습니다.


모바일 라이브 게임에서 어드레서블과 S3를 이용한 에셋 패치 시스템 구상을 정리했습니다. 앱 용량과 심사 부담을 줄이기 위한 원격 배포 전략을 살펴보았지만, 실제 적용은 중단했습니다.