Category: Technical How-to

들어가며: 에이전트를 한 명이 만들던 시대의 끝 지난 1년 동안 많은 엔지니어가 자기만의 AI 에이전트를 만들어 봤습니다. CloudWatch 지표를 조회하는 작은 도구, EKS 클러스터 상태를 점검하는 스크립트, 장애 로그를 요약하는 프롬프트. LLM과 몇 개의 도구를 엮으면 놀랍도록 빠르게 동작하는 에이전트가 나옵니다. 여기까지는 한 사람의 생산성 향상 이야기입니다. 문제는 그다음입니다. 10명, 20명이 일하는 클라우드 운영 조직에서 […]

이 글은 AWS Blog의 “PostgreSQL 18 on Amazon Aurora and Amazon RDS: Security, monitoring, and developer enhancements” by Nazneen Jafri, Sukhpreet Kaur Bedi, Ranjan Burman, and Baji Shaik 게시글을 번역한 글 입니다. 이 시리즈의 1부에서는 스킵 스캔 최적화, 향상된 EXPLAIN 출력, 자동 셀프 조인 제거, vacuum/autovacuum 개선 사항을 포함한 PostgreSQL 18의 성능 향상에 대해 살펴보았습니다. […]

1편에서는 모델 규모에 맞는 GPU 인스턴스와 인터커넥트, 병렬화 전략, 그리고 모델 메모리 계산까지 ‘무엇을 고를까’를 다뤘습니다. 이번 2편에서는 그 선택을 수천 장 규모로 확장합니다. 수천에서 수만 개의 GPU를 하나의 학습으로 묶는 울트라클러스터와 울트라서버 아키텍처, 그리고 이런 고성능 인스턴스를 실제로 확보하는 ODCR 및 Capacity Block 전략을 다룹니다. 시리즈 블로그 보기 분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 […]

이 블로그는 고객-점주 사이에서 이루어져야 하는 빠른 배달을 만들어내기 위한 실외 배달로봇을 운영하는 로봇배달 서비스를 개발하기 위해 어떻게 하면 안전한 배달 서비스를 구성할 수 있을지에 대한 우아한형제들의 고민을 담고 있습니다. 우아한형제들은 2025년 2월부터 강남논현 비마트에 자체개발한 배달로봇인 딜리(Dilly)를 투입하여 고객이 주문한 물품들을 배달하고 있습니다. 딜리가 배달을 수행하기 위해서는 고객의 주문이 비마트에서 수행되는 과정에서, 정보가 전달되는 […]

본 블로그는 Amazon Braket 하이브리드 알고리즘 시리즈의 두 번째 글입니다. 각 편의 구성은 다음과 같습니다. 1편: 알고리즘 스크립트 방식의 하이브리드 잡 환경 구성 2편 (현재 글): @hybrid_job 데코레이터 방식과 로컬 잡 활용 지난 블로그에서는 알고리즘 스크립트 방식에 기반한 하이브리드 잡 환경을 구성하는 방법에 대해 소개하였습니다. 이번 블로그에서는 @hybrid_job 데코레이터를 이용한 하이브리드 잡 환경을 구성하는 방법에 […]

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 […]

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 […]

“개발자 전원에게 Claude Code를 열어주고 싶습니다. 그런데 누가 얼마를 쓰는지, 어떤 모델에 접근하는지, 예산을 넘기면 어떻게 막을지를 모른 채로 열어도 될지 확신이 서지 않습니다.” 이 고민은 2026년 현재 거의 모든 기술 조직이 마주하는 현실입니다. 생성형 AI 코딩 도구는 더 이상 실험이 아니라 일상 도구가 되었고, Claude Code는 환경변수 하나(CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1)만으로 Amazon Bedrock 위에서 곧바로 동작합니다. 그리고 […]

본 게시글은 Introducing OpenTelemetry and PromQL support in Amazon CloudWatch by Rodrigue Koffi를 2026년 7월 정식 출시(GA) 시점의 원문을 번역했습니다. 편집자 주(2026년 7월): 이 게시물은 Amazon CloudWatch의 OpenTelemetry 지표 네이티브 수집 및 PromQL 지원 정식 출시(GA), 그리고 새로 추가된 기능과 변경된 가격 정책을 반영하여 업데이트되었습니다. AWS에서 Kubernetes 또는 마이크로서비스 워크로드를 실행한다면, 지표에는 네임스페이스, 파드, 컨테이너, […]

들어가며 “프롬프트를 바꿨는데, 정말 더 나아진 걸까?” 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는 엔지니어라면 누구나 한 번쯤 마주치는 질문입니다. 프롬프트 한 줄을 수정하거나 모델을 교체할 때마다 품질이 좋아졌는지 확신하기 어렵고, 여러 모델을 두고 어느 쪽이 서비스에 더 맞는지 판단하려면 같은 질문을 양쪽에 던져 결과를 일일이 눈으로 비교해야 합니다. 문제는 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)이 비결정적(non-deterministic) […]