AWS 기술 블로그
Category: Learning Levels
AWS에서 AI 에이전트 실행 환경 격리하기 2부: Amazon EKS와 Agent Sandbox, 개념과 구성
1부에서는 Kubernetes SIG Apps의 Agent Sandbox v1.0.5를 Amazon EKS 1.36 클러스터에 gVisor와 함께 구성하고, 신뢰할 수 없는 코드를 막는 4개 격리 계층을 구성한 뒤, 그중 Pod 보안 설정과 gVisor 계층을 확인했습니다. 나머지 NetworkPolicy와 전용 노드 그룹의 IMDS 설정은 2부 1파트에서 확인합니다. 2부에서는 이 구성을 운영 환경에 올릴 때 확인해야 할 내용을 다룹니다. NetworkPolicy와 DNS 경로, […]
AWS Direct Connect 정액 요금제(Flat-rate) 손익분기점 분석
2026년 9월 15일 AWS는 10 Gbps와 100 Gbps 전용 연결(Dedicated Connection)에 정액 요금제(Flat-rate pricing)를 출시했습니다. 시간당 고정 단가만 내면 선택한 Tier 범위의 DTO(Data Transfer Out / 데이터 전송 아웃, 이하 DTO)는 GB 단위로 과금되지 않습니다. 이 글은 서울 리전에서 10 Gbps 전용 연결 2개(합산 20 Gbps)를 운영하는 일반적인 사례로 세 가지를 계산합니다. 종량제(Pay-as-you-go)에서 정액제로 전환할 […]
Amazon Bedrock AgentCore로 대화형 데이터 분석 에이전트를 프로덕션 아키텍처로 전환하기: SD바이오센서 사례
본 사례는 AWS 3A(Agentic AI Acceleration) 프로그램을 통해 고객과 진행하였습니다. 3A 프로그램은 생성형 AI 에이전트를 프로덕션에 적용하려는 고객을 대상으로, 아키텍처 리뷰와 참조 구현을 제공하는 AWS의 기술 지원 프로그램입니다. 들어가며 에스디바이오센서(SD Biosensor)는 체외진단(IVD)과 바이오센서 분야의 글로벌 기업으로, 진단 장비와 센서에서 생성되는 대규모 데이터를 다룹니다. 이러한 데이터를 담당자가 직접 쿼리를 작성하지 않고 자연어 질문만으로 조회하고 분석할 수 […]
GS에너지의 SageMaker Unified Studio와 Bedrock AgentCore로 구축하는 엔터프라이즈 에이전트 데이터 플랫폼
프로젝트 기반 데이터 구독과 에이전트 실행을 연결한 GS에너지 발전 계열사 통합 데이터 플랫폼 구축 사례 1. 소개 에너지 산업의 디지털 전환이 가속화되면서, 기업들은 단순한 데이터 저장과 분석을 넘어 AI가 데이터를 능동적으로 활용하는 플랫폼을 요구하고 있습니다. 에너지 기업의 운영 데이터는 발전소 설비 센서, 운전 지표, 환경 계측, 전력 거래, 시장 가격, 규제 공시처럼 성격이 서로 다른 […]
웅진프리드라이프의 AWS Elastic Disaster Recovery 기반 클라우드 DR 환경 구축
“재해 상황에서 모든 서버를 같은 방식으로 복구해야 할까요?” 재해복구(DR, Disaster Recovery)는 시스템 장애나 재해 상황에서 서비스를 복구하기 위한 체계입니다. 백업을 확보하고 복제를 구성하는 것까지는 비교적 명확한 작업에 해당합니다. 일반적으로 재해복구의 목표는 모든 시스템을 장애 이전 상태로 되돌리는 것으로 설정됩니다. 다만 모든 시스템에 동일한 복구 수준을 적용하려면 그만큼의 자원과 운영 부담이 따릅니다. 복구 시간을 짧게 잡을수록 […]
Strands Agents와 Amazon Bedrock AgentCore을 이용한 발전설비진단 구현하기
발전소에는 목적이 다른 시스템과 문서가 함께 존재합니다. 원격 진동 고장진단 시스템(Remote Vibration Monitoring System, RVMS)은 회전설비의 베어링 진동을 상시 감시하고 임계치 초과를 알려 줍니다. 운전 매뉴얼과 로직 도면에는 조치 절차와 설비 관계가 기록되어 있습니다. 하지만 경보가 발생한 뒤 원인 후보를 좁히고, 여러 지표를 비교하고, 필요한 근거를 찾아 조치 순서를 정하는 일은 여전히 전문가의 경험에 의존합니다. […]
VPC 내 프라이빗 서비스에 AWS DevOps Agent를 안전하게 연결하기
이 글은 2026년 4월 1일 AWS DevOps & Developer Productivity 블로그에 게시된 Securely connect AWS DevOps Agent to private services in your VPCs(Alexandra Huides, Jordan Merrick, Mohak Kohli, Tipu Qureshi 공저)를 한국어로 번역∙편집한 글입니다. 원문 게시 이후 서비스가 업데이트됨에 따라, 콘솔 화면 구성·연결 상태값·DNS 해석 옵션 등은 현행 AWS DevOps Agent 사용자 가이드 기준으로 갱신했습니다. […]
Amazon EKS 고급 컨트롤 플레인 구성하기
EKS 노드에 파드(Pod)를 더 밀도 있게 채워서 컴퓨트 비용을 줄이고 싶은데, 스케줄러 설정에는 손댈 방법이 없어 아쉬웠던 적이 있으신가요? 대규모 이벤트로 트래픽이 많아지는 순간 오토스케일링이 조금 더 빨리 반응해 주기를 바랐던 경험은 어떠신가요? 지금까지 Amazon EKS에서 이런 요구를 해결하기가 쉽지 않았습니다. kube-scheduler와 kube-apiserver 같은 컴포넌트의 구성이 EKS 컨트롤 플레인 고유의 영역이었기 때문입니다. 2026년 8월 12일, […]
Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 환경으로 운영하기
이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Running pgvector in production on Amazon Aurora PostgreSQL by Stefan Aichholzer 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition에서 pgvector를 실행하면 이미 익숙한 데이터베이스 위에 프로덕션 수준의 벡터 스토어를 구축할 수 있으며, Amazon Aurora의 운영 도구, 고가용성, 확장 기능이 이를 뒷받침합니다. 이러한 조합 덕분에 pgvector는 개념 증명(PoC)에서 서비스 […]
아임웹의 Amazon VPC Lattice 기반 서비스 네트워크 재설계와 비용 최적화 사례
들어가며 아임웹의 서비스 진입 경로는 AWS 계정과 VPC, 클러스터에 걸쳐 확장되어 왔습니다. 그 과정에서 로드밸런서 계층의 한도에 부딪혔는데, 상향 신청으로 해결되는 한도도 있었지만, ECS 서비스당 Target Group 5개 제한처럼 상향 대상이 아닌 것도 섞여 있었습니다. 이를 계기로 마이크로 프론트엔드(Micro-Frontends, MFE) 서빙 경로를 대상으로 서비스 네트워크를 재설계했습니다. 재설계의 골자는 외부 진입점(North-South)과 서비스 간 연결(East-West)의 분리입니다. 기존 […]








