AWS 기술 블로그

이 글은 아래 블로그 원문을 번역 하였습니다. Physical AI: Building the Next Foundation in Autonomous Intelligence 소개 세계는 자율 경제(Autonomous Economy)로 빠르게 전환되고 있습니다. 자율 경제란 AI, 엣지 컴퓨팅, 로보틱스, 공간 지능, 시뮬레이션 기술이 유기적으로 결합되어 시스템이 최소한의 인간 개입만으로 자율적으로 운영되는 혁신적인 경제 모델입니다. Physical AI는 이러한 기술 융합의 핵심이며, 컴퓨팅 시스템이 물리적 세계를 […]

본 블로그 게시글은 AWS Blog의 영어 원문을 한글로 번역 및 일부 수정한 포스팅 입니다.  소개 컨택센터 리더들은 점점 더 복잡한 과제에 직면하고 있습니다: 고객은 모든 채널에서 즉각적이고 개인화된 서비스를 기대하는 반면, 상담원은 문제 해결을 위해 여러 시스템, KMS(Knowledge Management System)와 같은 지식 베이스나 시스템, 워크플로우를 동시에 다뤄야 합니다. 기존 접근 방식—각 시스템에 대한 커스텀 및 […]

“이 게시글은 AWS Big Data Blog에 작성된 “Improved resiliency with backpressure and admission control for Amazon OpenSearch Service” 블로그를 번역및 편집 하였습니다.” Amazon OpenSearch Service는 AWS가 관리하는 관리형 서비스로 클라우드 환경에서 OpenSearch 클러스터를 대규모로 보안, 배포 및 운영하는 것을 간단하게 만들어주는 관리형 서비스입니다. 2022년 OpenSearch는 내부적으로 샤드 인덱싱 백프레셔와 admission control이 적용 되었고, 이 기능을 […]

오프라인 리테일의 AI 혁신 대한민국 대표 백화점인 롯데백화점은 전국 수십 개 지점에서 프리미엄 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. 롯데백화점의 오프라인 매장 및 서비스 정보를 제공하는 롯데백화점 앱은 업계 최대인 약 700만 명의 가입자를 보유하고 있으며, 월간 활성 사용자 수(MAU)는 110만 명에 이릅니다. 롯데백화점은 이러한 디지털 접점을 더욱 강화하고 고객 경험을 한 단계 끌어올리기 위해 AI 기반의 […]

Amazon Bedrock을 이용하여 다양한 AI 서비스를 구축하고 Poc단계부터 실제 서비스를 런칭하는 단계까지 안정적인 AI 서비스를 구축하는 것은 쉽지 않은 긴 여정입니다. 특히 LLM의 토큰 사용량 관리와 토큰 최적화는 운영서비스를 런칭한 이후 겪게 되는 중요한 문제들이라고 할수 있습니다. AI 서비스를 성공적으로 런칭한 고객들 조차도 LLM 토큰 사용량에 대한 명확한 모니터링, 토큰 최적화, 그리고 리밋 증설하는 부분에서 […]

본 게시글은 AWS Spatial Compute Blog에 작성된 “GPU-Accelerated Robotic Simulation Training with NVIDIA Isaac Lab in VAMS” 블로그를 번역했습니다. 오픈소스 Visual Asset Management System(VAMS)이 이제 NVIDIA Isaac Lab과의 통합을 통해 로봇 자산에 대한 GPU 가속 강화학습(RL)을 지원합니다. 이 파이프라인을 통해 팀은 자산 관리 워크플로우에서 직접 RL 정책을 훈련하고 평가할 수 있으며, 확장 가능한 GPU 컴퓨팅을 […]

“2일 만에 AI 에이전트의 MVP를 만들 수 있을까요?” 2025년 12월, 웅진씽크빅과 함께 AWS AI-DLC 워크숍(Unicorn Gym)을 진행하면서 이 질문에 대한 답을 찾았습니다. 결론부터 말하면, 가능했습니다. AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle) 방법론을 적용하여 북큐레이터를 위한 AI 에이전트의 MVP를 단 2일 만에 완성했고, 약 한 달간의 고도화를 거쳐 2026년 1월 베타 서비스를 오픈했습니다. 이 글에서는 AI와 개발자가 협업하는 […]

AI 코딩 어시스턴트의 발전으로 개발자들은 이제 자연어로 코드를 생성하고, 복잡한 시스템을 빠르게 구축할 수 있게 되었습니다. 하지만 이러한 편리함 뒤에는 중요한 질문이 남습니다: AI가 생성한 코드의 품질과 보안을 어떻게 체계적으로 보장할 수 있을까요? 이 글에서는 Anthropic의 Multi-agent 연구 결과를 살펴보고, Kiro의 Subagent 기능을 활용하여 코드 리뷰, QA, 문서화가 체계적으로 수행되는 개발 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다. 본 글에서는 […]

들어가며 최근 저자들은 단 2명이서 7주 만에 Agentic AI 기반 플랫폼을 엔드투엔드로 구축했습니다. 디자이너도 없었고 기획자도 없었습니다. MCP(Model Context Protocol) 생성, AI Agent 생성부터 실시간 테스트 환경까지 갖춘 플랫폼이었고, 단순한 아이디어에서부터 실제 동작하는 웹 애플리케이션까지, 2주의 기획, 2주의 문서작업 및 세부 사항 협의, 3주의 개발 및 배포 기간이 소요되었습니다. 예전의 전통적인 개발 방법으로는 상상도 못할 […]

클라우드 이전 시대에는 모노리스 아키텍처가 일반적이었습니다. 그러나 클라우드 환경이 도래한 이후 마이크로서비스가 현대적 아키텍처의 주류로 자리잡았습니다. 이러한 측면에서 레거시 애플리케이션을 클라우드 친화적인 애플리케이션으로 마이그레이션 할 경우, 확장성과 가용성 향상을 위해 마이크로서비스 전환을 고려하게 되지만, 실제 구현은 상당한 복잡도를 수반합니다. AWS Microservice Extractor for .NET는 ASP.NET 모노리스 애플리케이션의 마이크로서비스 전환을 지원하는 UI 기반 도구였으나, 신규 사용자에 […]