AWS 기술 블로그

이번 블로그는 AWS DEVCRAFT 2026 (2026.3.26 ~ 4.9, AWS 코리아 오피스) 해커톤 프로그램에 참여하여 진행한 프로젝트를 기반으로 작성되었습니다. DEVCRAFT는 AWS SA와 고객사 개발팀이 함께 실제 비즈니스 과제를 2주간 집중 개발하는 프로그램입니다. 어스얼라이언스 (US Alliance)는 크리에이터 기반 금융 콘텐츠·커뮤니티 플랫폼 ‘어스플러스(US PLUS)’를 운영하는 기업입니다. 본 블로그에서는 어스얼라이언스가 Amazon Bedrock AgentCore 기반으로 약 2주 만에 구축한 CS […]

AI 코딩 도구, 이제 다들 하나쯤 쓰고 계실 겁니다. 문제는 그 다음입니다. 도구를 손에 쥐는 것과, 그 도구를 조직의 실제 생산성으로 잇는 것은 전혀 다른 이야기입니다. 대부분의 Claude Code 콘텐츠는 개인 데스크톱 생산성에서 멈춥니다. “이렇게 하니 빨라지더라”까지는 보여 줍니다. 하지만 코드·프롬프트가 어떻게 흐르는지, 토큰은 얼마나 쓰는지, 감사·통제는 누가 책임지는지 — 정작 조직이 던지는 질문의 자리는 […]

Amazon Connect Customer AI Agent가 무엇으로 이루어지는지 이해하고, 코드 한 줄 없이 전화받는 PoC까지 완성하기 이 블로그는 아래 데모 영상 속 AICC Builder를 활용해 Amazon Connect Customer AI Agent를 빠르게 만드는 방법을 가이드합니다. 아래 녹음과 같이 고객 응대를 하는 우리 회사만의 AI Agent를 빠르게 구성하는 방안을 안내합니다. Amazon Connect Customer AI Agent가 배송 조회 해주는 […]

클라우드를 쓰는 모든 팀에게는 영원한 숙제가 하나 있습니다. 바로 “성능은 지키면서 비용은 줄이는 것”입니다. 트래픽이 늘면 인스턴스를 키우고, 청구서를 받아 들면 다시 줄일 궁리를 하는 일이 반복됩니다. 하지만 이런 조정만으로는 한계가 분명합니다. 같은 x86 아키텍처 안에 머무는 한, “더 쓰면 더 낸다”는 구조를 벗어나기 어렵기 때문입니다. 그래서 최근에는 이 구조 자체를 바꾸려는 움직임이 빠르게 늘고 […]

들어가며 최근 많은 엔터프라이즈 기업들은 Amazon Bedrock을 기반한 Claude Code 및 Claude Desktop의 도입을 적용하고 있습니다. Amazon Bedrock을 통해 Claude 모델을 호출하면, 사용자의 데이터를 모델 학습에 재활용하지 않으며, Private Network 기반으로 사용자들의 Claude 사용 환경을 구성 할 수 있습니다. 또한 기존 AWS 계정·IAM 권한 체계를 통해 인증과 비용을 통합 관리할 수 있으며, Guardrails로 콘텐츠 필터링을 […]

본 블로그는 2026년 6월 기준으로 작성되었으며, 이후 규제 변경이나 AWS 서비스 업데이트가 반영되지 않을 수 있습니다. 규제 관련 내용은 기술적 관점에서의 해석을 제공하며, 법률 자문을 대체하지 않습니다. 구체적인 규제 적용에 대해서는 자체 컴플라이언스 팀 및 법률 전문가와 상담하시기 바랍니다. 본 글에서는 금융 클라우드 길라잡이 A to Z Part 1 — 전자금융감독규정으로 풀어보는 클라우드 도입 첫걸음에 […]

본 블로그는 2026년 6월 기준으로 작성되었으며, 이후 규제 변경이나 AWS 서비스 업데이트가 반영되지 않을 수 있습니다. 규제 관련 내용은 기술적 관점에서의 해석을 제공하며, 법률 자문을 대체하지 않습니다. 구체적인 규제 적용에 대해서는 자체 컴플라이언스 팀 및 법률 전문가와 상담하시기 바랍니다. 금융회사의 클라우드 도입 시 반드시 거쳐야 할 규제 프레임워크와 안전성 확보조치를 실무 관점에서 안내합니다. 서론: 금융 […]

이 글은 AWS Blog의 “AWS Transform for migrations now supports localization for 13 languages” by Jamie Vinciguerra and Jason Amaya 게시글을 번역한 글 입니다. 마이그레이션 프로젝트를 수행하는 조직이 항상 하나의 공통 언어로 운영되는 것은 아닙니다. 마이그레이션 팀은 여러 지역에 걸쳐 있으며, 워크로드에 가장 가까운 사람들이 종속성, 비즈니스 컨텍스트, 운영 리스크를 가장 잘 이해하고 있는 경우가 […]

확산 언어 모델(Diffusion Language Model, 이하 DLM)은 일반적인 자기회귀(Autoregressive, 이하 AR) 모델과 다른 방식으로 텍스트를 생성하는 언어 모델입니다. 최근 AR 모델과 동일한 사이즈의 DLM 모델들이 공개되고 있으며, 벤치마크 결과에서 AR보다 낮은 응답 지연(latency)을 보이며 주목을 받고 있습니다. 다만 AR과 완벽히 동일한 구조의 모델이 아니기 때문에 워크로드에서 모델을 변경하기 앞서 검증을 통해 기존 워크로드의 응답 품질에 […]

대규모 언어 모델(LLM) 학습을 준비하는 팀이 가장 먼저 부딪히는 질문은 결국 “어떤 GPU를 얼마나, 어떻게 확보할 것인가”로 귀결됩니다. 그러나 이 질문은 H100이냐 B200이냐를 고르는 단순한 하드웨어 선택으로 끝나지 않습니다. 하나의 노드로 충분한지, 아니면 여러 노드로 확장해야 하는지, On-Demand로 그때그때 띄울지, Capacity Block으로 미리 예약할지, 평범한 EC2 클러스터로 감당이 되는지, 아니면 Amazon EC2 울트라클러스터(UltraClusters)나 Amazon EC2 […]