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AI가 방금 짠 코드, 저희 서버에서 돌아갑니다
채널톡
백엔드

AI가 방금 짠 코드, 저희 서버에서 돌아갑니다

사용자와 AI가 만든 코드를 운영 서버에서 안전하게 실행하기 위해 별도 Kernel 계층을 설계했습니다. 기존 서비스와 실행 환경을 분리하고 인증정보와 세션 상태를 밖으로 빼는 방향을 정리했습니다.

#Python#Kubernetes
41005분
Amazon S3 Files, 도입 전 반드시 확인해야 할 3가지 고려사항
AWS
데브옵스

Amazon S3 Files, 도입 전 반드시 확인해야 할 3가지 고려사항

Amazon S3 Files 도입 전에 비용, 성능, 공존 문제를 실측과 문서로 점검하는 방법을 정리했습니다. 소형 파일 과금, 읽기 경계, Mountpoint 충돌을 먼저 확인해야 합니다.

#Amazon S3#AWS Lambda
39005분
GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환
AWS
AI

GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환

OpenSearch 기반 이력서 검색에서 하이브리드 검색과 자연어→DSL 변환을 최적화한 사례를 다뤘습니다. Function Calling과 RAG를 결합해 검색 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.

#Amazon OpenSearch Service#LLM
30005분
무신사
AI

VLM을 쓰지 않은 이유: Geometric Prior로 25배 빠른 의류 디테일컷 자동화

중고 의류 디테일컷 자동 생성을 위해 VLM 대신 Detector와 규칙 기반 크롭을 선택했습니다.\n그 결과 공정 시간을 90% 줄이고 11만 개 상품에 일괄 적용했습니다.

#LLM#AWS Lambda
93005분
에이전틱 AI와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 전문가 팀 시뮬레이션
AWS
AI

에이전틱 AI와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 전문가 팀 시뮬레이션

AWS의 7개 전문 도메인을 본뜬 멀티 에이전트 AI 시뮬레이션을 소개했습니다. AgentCore와 Strands Agents로 초기 리서치와 초안 작성을 가속화하는 구조를 설명했습니다.

#LLM#Amazon Bedrock
44005분
Amazon Bedrock Agents와 AWS Support 자동화 워크플로우 (SAW)를 통한 AWS 리소스 문제 해결 간소화 Part 2 – 다양한 런북 통합 실전 가이드
AWS
AI

Amazon Bedrock Agents와 AWS Support 자동화 워크플로우 (SAW)를 통한 AWS 리소스 문제 해결 간소화 Part 2 – 다양한 런북 통합 실전 가이드

Amazon Bedrock Agents와 SAW를 연결해 AWS 리소스 문제 해결을 자동화하는 확장 방법을 소개했습니다. 새 런북을 통합하는 6단계와 CloudWatch Agent 진단 예시를 통해 실전 패턴을 설명했습니다.

#Amazon Bedrock#AWS Lambda
40005분
25년차 기자가 만든 AI 뉴스 서비스: 서울경제신문의 Amazon Bedrock 프롬프트 엔지니어링 실전 사례
AWS
AI

25년차 기자가 만든 AI 뉴스 서비스: 서울경제신문의 Amazon Bedrock 프롬프트 엔지니어링 실전 사례

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.

#Amazon Bedrock#AWS Lambda
105005분
Amazon Bedrock과 Claude Agent SDK로 서버리스 멀티 에이전트 구현하기
AWS
AI

Amazon Bedrock과 Claude Agent SDK로 서버리스 멀티 에이전트 구현하기

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.

#Amazon Bedrock#Claude Agent SDK
56005분
채널톡
백엔드

급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(2) 논리적 파티셔닝

단일 Queue의 HOL Blocking과 인스턴스 단위 스케일링 비효율을 논리적 파티셔닝으로 개선했습니다. Partition별 독립 스케일링으로 10만 건 처리 시간을 25분에서 4분으로 줄였습니다.

#Redis#Kafka
4005분
Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 이용한 롯데백화점의 AI 컨시어지 구축기
AWS
AI

Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 이용한 롯데백화점의 AI 컨시어지 구축기

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

#Amazon Bedrock#Strands Agents
48005분
바비톡
아키텍처

서버리스 기반 마이크로 서비스(MSA) 전략과 마이그레이션 여정

메인 서비스는 컨테이너, 보조 서비스는 서버리스로 나눈 하이브리드 MSA 전환 과정을 소개했습니다. 이벤트 표준화와 CDK 기반 템플릿화로 운영성과 배포 자동화를 높였습니다.

#AWS Lambda#EventBridge
26005분
AWS Backup를 활용하여 백업 데이터 복원 테스트를 구현하기
AWS
데브옵스

AWS Backup를 활용하여 백업 데이터 복원 테스트를 구현하기

AWS Backup 복원 테스트를 자동화해 백업 복구 가능성을 정기적으로 검증하는 방법을 소개했습니다. EventBridge와 Lambda를 연계한 검증 흐름과 운영 시 고려사항도 함께 정리했습니다.

#AWS Backup#AWS Lambda
40005분