

CJ올리브영의 AI 협업 개발 프로세스 구축, AI-DLC 실전 도입 사례
CJ올리브영이 AWS AI-DLC와 Kiro로 팀 단위 AI 협업 개발 프로세스를 구축했습니다. 3일 워크숍에서 5개 과제를 프로토타입으로 구현하며 반복 가능한 구조의 가능성을 확인했습니다.


CJ올리브영이 AWS AI-DLC와 Kiro로 팀 단위 AI 협업 개발 프로세스를 구축했습니다. 3일 워크숍에서 5개 과제를 프로토타입으로 구현하며 반복 가능한 구조의 가능성을 확인했습니다.

Amazon Kinesis Video Streams WebRTC로 로봇 원격 관제 구조를 개선한 사례를 소개했습니다. 포트포워딩 의존성을 줄이고 LTE 환경에서도 영상 품질을 운영 관점에서 관리했습니다.

GS SHOP이 영상 이해 모델과 생성형 AI를 조합해 숏픽 추천을 Hybrid 구조로 고도화했습니다. 소구 포인트 기반 임베딩으로 추천 품질과 전환 성과를 함께 개선했습니다.


AWS 계정으로 Anthropic의 Claude Platform을 직접 사용할 수 있는 서비스를 소개했습니다. IAM, CloudTrail, Marketplace를 통해 인증·감사·과금을 통합하는 방법을 안내했습니다.


Amazon Bedrock AgentCore의 Policy, Evaluation, Observability를 결합해 기업용 Agent 운영 체계를 설명했습니다. 정책 제어, 품질 평가, 실시간 추적의 역할과 연계를 정리했습니다.


AI-DLC에 Subagent와 Custom Skill을 결합해 팀 프로젝트 운용 문제를 보완했습니다. 비정형 요구사항 정리, 병렬 개발 merge, 전용 코드 리뷰까지 함께 다뤘습니다.

DynamoDB GSI 핫 파티션이 Boot까지 막는 장애 구조를 분석했습니다. 인덱스 테이블과 스트림 기반 파이프라인으로 쓰기 병목을 분리하는 설계를 소개했습니다.


Amazon ElastiCache for Valkey의 벡터 검색으로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼의 이미지 응답 속도와 비용 효율을 개선했습니다. CESC와 LLM 검증, 폴백 전략으로 맥락 기반 캐싱과 몰입 경험을 강화했습니다.
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Amazon GameLift Servers에서 멀티플레이어 게임 출시 전 준비해야 할 운영 항목을 정리했습니다. 서비스 한도 상향, 부하 테스트, 스로틀링 모니터링, Blue/Green 배포가 핵심입니다.


Amazon GameLift Servers를 활용한 멀티플레이어 게임 출시 사전 준비 항목을 정리했습니다. 테스트, 세션 관리, 큐 배치, 모니터링 설정의 핵심 포인트를 다뤘습니다.


딜라이트룸은 EKS Auto Mode로 멀티 클러스터 운영 복잡도를 크게 줄였습니다. 또한 로그 수집과 진단 자동화를 더해 장애 대응력도 높였습니다.


AWS EFA 환경에서 NCCL이 GPU 간 집합 통신을 어떻게 최적화하는지 소개했습니다. 기본 설정과 플러그인 구조, 알고리즘 선택 원리까지 함께 정리했습니다.