
1시간 대화로 만드는 Amazon Connect Customer AI Agent [AICC Builder 시리즈 #1]
Amazon Connect Customer AI Agent를 빠르게 만들기 위한 AICC Builder와 6종 에셋 생성 과정을 소개했습니다. 인터뷰부터 배포와 전화 검증까지 이어지는 PoC 절차를 설명했습니다.

Amazon Connect Customer AI Agent를 빠르게 만들기 위한 AICC Builder와 6종 에셋 생성 과정을 소개했습니다. 인터뷰부터 배포와 전화 검증까지 이어지는 PoC 절차를 설명했습니다.

멀티 AWS 계정 환경에서 NACL 차단 자동화를 운영하며 정합성 불일치와 race condition을 개선한 경험을 다뤘습니다. 반환값 검증, 재시도, 실패 격리로 부분 실패가 숨지 않도록 도구를 다듬었습니다.


AWS Site-to-Site VPN 유지보수 중 발생하는 장애 원인과 대응 방법을 설명했습니다. BGP와 Tunnel Endpoint Lifecycle Control을 함께 사용해 무중단 교체를 구현하는 방법을 정리했습니다.


AWS 공간 데이터 관리로 건물 검사 결과를 공간 참조 데이터로 구조화하는 방법을 소개했습니다. 이미지와 메타데이터, 추론 결과를 연결해 장기 보존과 재분석 가능성을 높였습니다.


기존 상품명 중심 검색의 한계를 해결하기 위해 Amazon Bedrock Knowledge Bases 기반 자연어 검색 시스템을 구축했습니다. 하이브리드 검색과 메타데이터 필터링, 병렬 처리로 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.

AWS DevOps Agent로 CI/CD 배포 이벤트와 운영 데이터를 연동해 자동 조사를 구성하는 방법을 소개했습니다. 배포 후 오류 발생 시 근본 원인을 빠르게 찾고 예방 권장사항까지 얻는 흐름을 설명했습니다.

AWS IoT Core로 가상 디바이스 연결, MQTT 통신, 디바이스 섀도우 제어, 데이터 라우팅까지 실습했습니다. 또한 Kinesis, Lambda, DynamoDB, API Gateway를 연결해 확장 가능한 IoT 흐름을 구성했습니다.


AWS CDK로 Vision AI 서빙 파이프라인을 구성한 실전 사례를 다뤘습니다. 배포 자동화, 타임아웃 대응, 비용 최적화까지 운영 관점을 함께 정리했습니다.
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AWS Bedrock Converse API로 멀티 모델 에이전트를 구성하는 예시를 소개했습니다. 로컬 도구와 Lambda 도구를 함께 연결해 스트리밍 대화와 도구 호출 흐름을 구현했습니다.

EKS 애플리케이션 로그를 Athena와 Amazon Bedrock으로 자동 분석하는 파이프라인을 구축했습니다. 수작업 로그 분석을 줄이고 장애 원인과 패턴을 빠르게 파악하도록 구성했습니다.


TwelveLabs Marengo와 AWS 서비스를 결합해 VoD 영상 분석 파이프라인을 구성하는 방법을 설명했습니다. 업로드 즉시 처리, 배치, 대규모 병렬 처리에 맞는 아키텍처 선택 기준도 정리했습니다.


Aurora PostgreSQL에서 Amazon Bedrock으로 임베딩을 자동 생성하는 5가지 방식을 비교했습니다. 요구사항에 따라 실시간 일관성, 확장성, 운영 단순성의 균형을 선택할 수 있습니다.