AWS 기술 블로그

Category: Advanced (300)

OWASP 기반 GenAI 보안 실무 점검 가이드

부제 : LLM Top 10 (2025)과 Agentic Top 10 (2026)을 활용한 체크리스트 들어가며 생성형 AI(Generative AI) 워크로드의 양상이 빠르게 변화하고 있습니다. 현재 많은 프로덕션 환경에서 이미 멀티 에이전트 기반의 AI 워크로드가 수행되고 있으며, 이는 AI 애플리케이션의 주요 특징으로 자리잡아 가고 있습니다. 여러 에이전트가 목표를 분담하고, 도구를 호출하며, 서로 협업하고, 독립적으로 의사결정을 내리는 환경에서는 기존 단일 […]

NVIDIA와 함께 AWS에서 자율주행 3.0을 위한 End-to-End Physical AI 데이터 파이프라인 구축하기

본 블로그는 Olivier Sutter, Geoff Van Natter, Mikhail Yurasov, Amrith Prabhu, Steven DeVries, Wonsik Han이 작성한 Building an End-to-End Physical AI Data Pipeline for Autonomous Vehicle 3.0 on AWS with NVIDIA를 번역, 편집하였으며, 이해를 돕기 위해 Note를 추가했습니다. 도입 자율주행(AV) 개발은 아키텍처 관점에서 명확한 세대 전환이 진행 중입니다. AV 1.0: 인지(Perception), 예측(Prediction), 계획(Planning), 제어(Control)로 이어지는 […]

Amazon Aurora PostgreSQL에서 Amazon Bedrock으로 벡터 임베딩 생성 자동화

본 블로그는 Domenico di Salvia와 Andrea Filippo La Scola가 작성한 블로그인 Automating vector embedding generation in Amazon Aurora PostgreSQL with Amazon Bedrock를 번역, 편집하였습니다. 벡터 임베딩은 생성형 AI를 활용하여 애플리케이션에서 비정형 데이터를 다루는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 임베딩은 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠의 본질을 머신이 효율적으로 처리할 수 있는 형태로 변환하는 수학적 표현 방식으로, 시맨틱 검색, […]

중앙 집중식 및 분산형 비밀 관리 방식 알아보기

이 글은 AWS Security 블로그에게시된 글 (Exploring common centralized and decentralized approaches to secrets management)을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. Amazon Web Services (AWS)의 비밀 관리 전략에 관한 흔한 질문 중 하나는 조직이 비밀을 중앙 집중화해야 하는지입니다. 이 질문은 비밀을 중앙에 저장해야 하는지에 초점을 맞추는 경우가 많지만, 비밀 관리 프로세스를 중앙 집중화할 때 네 가지 측면인 […]

Amazon OpenSearch Service백프레셔와 Admission Control에 대한이해와 클러스터 복원력 향상

“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 […]

Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 이용한 롯데백화점의 AI 컨시어지 구축기

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 […]

AWS Transform Custom을 활용한 ASP.NET 모노리스 애플리케이션을 마이크로서비스로 변환하기

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 […]

AWS re:Invent 2025 요약: 자동차 및 제조업 하이라이트

본 블로그는 Emily O’Kelly와 Andreas Bogner, Ali Zagros, Chandana Keswarkar가 작성한 블로그를 번역, 편집하였습니다. Amazon Web Services re:Invent 2025가 12월 5일 라스베이거스에서 성공적으로 마무리되었으며, 63,000명 이상의 현장 참석자와 200만 명 이상의 라이브스트림 시청자가 함께했습니다. 5일간의 학습과 네트워킹 기간 동안 전 세계 비즈니스 리더들은 클라우드와 AI 기술을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 고객 경험을 향상시키는 방법을 탐구했습니다. […]

하이퍼엑셀(HyperAccel), Amazon EC2 F2 Instance 기반 LPU로 고효율 LLM 추론 서비스 구축

Amazon EC2 F2 인스턴스는 AWS가 제공하는 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 기반 컴퓨팅 인스턴스로, 고객이 하드웨어 가속이 필요한 워크로드를 클라우드 환경에서 유연하게 실행할 수 있도록 설계되었습니다. FPGA는 프로그래밍 가능한 하드웨어 칩으로, 특정 연산에 최적화된 맞춤형 로직을 구현할 수 있어 범용 프로세서 대비 높은 성능과 전력 효율을 제공합니다. F2 인스턴스는 AMD Virtex UltraScale+ HBM VU47P FPGA를 탑재하고 있으며, 머신러닝 추론, 비디오 처리, 금융 분석, 유전체학(Genomics) 등 연산 집약적인 작업에 적합합니다. 특히 AWS는 FPGA Developer AMI(Amazon Machine Image)와 HDK(Hardware Development Kit)를 함께 제공해, 개발자가 FPGA 설계부터 배포까지 […]

AWS DMS의 data resync 기능을 이용한 데이터 일관성 구현하기

이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Data consistency with AWS DMS data resync by Suchindranath Hegde, Mahesh Kansara, Sridhar Ramasubramanian을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 이 글에서는 AWS Database Migration Service의 데이터 재동기화(Data Resync) 기능에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 이 기능은 DMS 3.6.1버전에 도입되어 데이터베이스 마이그레이션 도중 데이터 불일치를 감지하고 해결함으로써 수동 개입을 없애 줍니다. 데이터 재동기화(Data Resync)를 […]