AWS Bedrock의 imported model 사용 하기
AWS Bedrock의 imported model로 외부에서 학습한 모델을 가져와 서비스하는 방법을 소개했습니다. Lambda와 API Gateway를 연결해 서버리스로 추론 API를 구성하는 흐름을 설명했습니다.
#AWS Bedrock#Lambda
25005분
필터 1
ElasticSearch 비용, 성능 최적화 — 1편
ElasticSearch 운영 로그 인덱스가 방치되며 비용과 성능 문제가 커진 사례를 정리했습니다. ILM, SLM, 인덱스 분리로 연간 약 2,000만 원을 절감했습니다.
#Elasticsearch#AWS
20005분
AWS S3 Object Lambda로 이미지 리사이징 비용 효율 높이기
펫프렌즈가 이미지 리사이징을 Lambda@Edge에서 S3 Object Lambda로 전환한 사례를 소개했습니다. On-Demand 방식으로 운영 복잡성을 줄이고 비용도 크게 절감했습니다.
#AWS S3 Object Lambda#Lambda@Edge
41005분
올리브영 셔터 이미지 업로드 성능 개선기
고화질 이미지 다장 업로드의 지연과 서버 부하를 줄이기 위해 병렬 업로드, PreSignedURL, 이미지 압축을 적용했습니다. 업로드 진행 상태 UI까지 개선해 평균 50% 이상 성능을 향상했습니다.
#AWS#S3
31005분
상품 설명 영역 개선기 Part.2
외부 솔루션에 의존하던 HTML 상품 설명 영역을 내재화해 PC와 모바일 모두 빠르게 제공하도록 개선했습니다. 또한 이미지 검증과 비동기 가공 파이프라인을 구축해 운영 안정성과 유지보수성을 높였습니다.
#Kotlin#Redis
39005분
이미지 최적화 여정(1): AWS Serverless Image Handler
AWS Serverless Image Handler를 도입해 이미지 크기 불일치와 백엔드 의존성을 줄였습니다. 점진적 적용과 캐시 버스팅으로 운영 리스크를 낮추고 성능을 개선했습니다.
#AWS#server
47005분
AWS Re:invent 2023 참관기와 연사자 후기! (1)
AWS Re:Invent 2023 참관기와 세션 후기를 통해 클라우드·서버리스·성능 최적화 인사이트를 정리했습니다. 장애 회복력, 캐싱, 샤딩, 생성형 AI 서비스의 실무 적용 가능성도 함께 살펴봤습니다.
#AWS#cloud
21005분
AWS re:Invent 2023 후기 (3)
AWS re:Invent 2023 현장 참가 경험을 세션, 워크숍, 키노트 중심으로 정리했습니다. 특히 Amazon Q, CodeWhisperer, zero ETL 등 주요 발표와 인상 깊은 포인트를 소개했습니다.
#AWS#S3
35005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
확장할 수 있는 데이터 추출 서비스 구축 경험 공유
엑셀 데이터 추출 기능이 느려지고 서버 부하가 커지는 문제를 개선한 경험을 공유했습니다. 비동기 이벤트와 Spring Batch Partitioning으로 처리 분리와 재다운로드 구조를 구성했습니다.
#Spring Batch#Kafka
32005분
lambda@edge를 활용한 이미지 워터마킹
AWS Lambda@Edge로 CloudFront 응답 시점에 이미지를 워터마킹하는 방법을 소개했습니다. Sharp로 합성하고 권한 설정과 배포 절차까지 함께 설명했습니다.
#AWS#Lambda@Edge
24005분
사운드 리소스 전달 WebApp 만들기
사운드 리소스 전달용 WebApp Sonic을 단순한 설계 원칙으로 구현한 사례를 소개했습니다.\nNext.js, S3, git을 조합해 버전 관리와 동기화를 처리하고 복잡한 기능은 최소화했습니다.
#Next.js#AWS
22005분
고객의 목소리를 한 눈에 볼 수 있도록: 무신사의 VoC 대시보드 제작기 Part2. by 검색플랫폼팀
무신사 VoC를 자동 분류하기 위해 키워드 기반 접근과 AWS Comprehend를 함께 적용했습니다. 또한 Google 시트와 대시보드를 연결해 실무자가 바로 활용할 수 있는 리포팅 페이지를 만들었습니다.
#Elasticsearch#AWS
28005분