AWS 기술 블로그

Amazon Braket 콘솔 소개 및 Amazon Braket에서 양자 회로를 실행하는 방법 -2

지난 블로그에서는 Amazon Braket 콘솔 소개 및 콘솔에서 특정 양자 하드웨어에 대한 정보를 확인하는 방법에 대해 소개하였습니다. 지난 블로그 보기 Amazon Braket 콘솔 소개 및 Amazon Braket에서 양자 회로를 실행하는 방법 -1 이번 글에서는 AWS가 제공하는 클라우드 기반 양자 컴퓨팅 서비스인 Amazon Braket을 활용해, 주피터 노트북 환경을 구축하고 로컬 시뮬레이터로 양자 회로를 직접 실행하는 과정을 […]

생성형 AI를 활용한 이기종 데이터베이스 마이그레이션

클라우드 전환 여정에서 이기종 데이터베이스 마이그레이션은 가장 도전적인 과제 중 하나입니다. 같은 제품의 메이저 버전 업그레이드에서도 쿼리 옵티마이저의 변화로 인한 SQL 실행 계획 검증을 위해 전체 애플리케이션 코드베이스의 검토가 필요합니다. 이기종 데이터베이스로의 전환은 이보다 더 복잡한 과제들을 수반합니다. 먼저 기존 스키마 객체들이 대상 데이터베이스의 문법과 호환되도록 변환해야 하며, 애플리케이션의 모든 SQL 구문 역시 새로운 데이터베이스 […]

웅진의 Amazon Connect을 기반으로 한 차세대 컨택센터

클라우드와 AI가 혁신하는 컨택센터의 새로운 패러다임 생성형 AI 시장의 폭발적 성장과 함께, 고객 서비스 영역에서도 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 가트너(Gartner)에 따르면 2025년 기업들의 생성형 AI 투자가 76.4% 증가할 것으로 예상되며, 특히 고객 서비스 분야에서의 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 이는 AI 기술이 비즈니스 경쟁력의 핵심 도구로 자리매김하고 있음을 보여줍니다. 웅진은 20년 이상 컨택센터 운영 전문 기업으로서 […]

Amazon Bedrock으로 해보는 Nova 모델 지식 증류, 배포, 평가

Bedrock 모델 커스터마이제이션 개요 Amazon Bedrock은 생성형 AI 애플리케이션 및 에이전트 구축을 위한 완전 관리형 서비스입니다. LLM포함 다양한 AI 모델들을 통합 API를 통해서 쉽게 사용할 수 있으며 미세 조정하고 애플리케이션에 연결하는 데 필요한 도구와 기능을 제공하여 개발자가 인프라 관리 부담 없이 빠르고 안전하게 생성형 AI 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있도록 해줍니다. Bedrock 온디맨드(on-demand) 배포 기능 […]

Amazon S3 Vectors와 Amazon OpenSearch Service로 벡터 검색 최적화하기

본 게시글은 AWS Big Data Blog에 게시된 ‘Optimizing vector search using Amazon S3 Vectors and Amazon OpenSearch Service by Sohaib Katariwala, Bobby Mohammed, Sorabh Hamirwasia, Mark Twomey, and Pallavi Priyadarshini’을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 참고: 본 블로그 내용은 7월 15일 기준으로, Amazon S3 Vectors와 Amazon OpenSearch Service의 통합 기능은 프리뷰 버전으로, 변경될 수 있습니다. 벡터 임베딩(Vector Embeddings)과 유사성 검색(Similarity […]

Oracle Database Gateways를 사용하여 Oracle Database를 Aurora MySQL로 마이그레이션하기

많은 기업들이 온프레미스 Oracle Database를 AWS로 마이그레이션하고 있습니다. 이러한 마이그레이션의 주요 동기는 MySQL과 같은 오픈소스 데이터베이스 엔진으로 이동하여 라이선스 비용을 절감하고, 클라우드 네이티브 아키텍처로 현대화하며, 마이크로서비스 아키텍처를 통해 더 유연한 데이터 활용을 가능하게 하는 것입니다. 이 경우, AWS는 Oracle에서 Amazon Aurora MySQL 또는 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for MySQL로 마이그레이션하기 위해 AWS Database Migration […]

HotelStory의 Amazon Q in QuickSight를 통한 생성형 AI 비즈니스 인텔리전스 환경 구축하기

호텔스토리는 호스피탈리티 테크 기업으로, 호텔 예약과 온라인 판매를 위한 통합 솔루션을 제공합니다. 호텔 파트너는 여러 OTA에 흩어진 객실 재고와 요금을 한 곳에서 추적 및 관리할 수 있어, 호텔스토리의 GSA(총판 사업) · CMS(채널 매니저) · 자사 예약엔진(부킹 엔진)을 도입해 객실가와 재고를 최적화하고 운영 효율을 극대화합니다. 영국 파이낸셜 타임즈(FT)로부터 3년 연속 ‘아시아 태평양 고성장 기업’으로 선정되는 등, […]

Zookeeper에 의존하지 않는 Kafka를 준비하기 : Amazon MSK에서 KRaft 모드 사용하기

들어가기 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(이하 Amazon MSK)는 AWS에서 제공하는 완전 관리형 Apache Kafka 서비스로 Apache Kafka에 대한 복잡한 설정, 관리, 운영을 AWS가 대신 처리해주어 개발자가 데이터 처리에만 집중 할 수 있도록 도움을 주는 AWS의 매니지드 서비스입니다. 많은 고객들은 Micro-service Architecture(MSA)을 채택하여 어플리케이션을 현대화하고 있으며 Apache Kafka는 MSA의 Event Driven Architecture(EDA)에서 메세징 허브 역할을 […]

티로의 Amazon Bedrock과 RDS를 활용한 대화 기록 기반 Ask Tiro 구현

매일 쏟아지는 회의 내용, 강의 녹음, 팀 미팅 기록들이 쌓여가면 쌓여갈수록 필요한 정보를 빠르게 찾는 것은 점점 더 어려워집니다. “지난주 온보딩 프로젝트에서 논의된 핵심 이슈가 뭐였지?”, “지난주 A 기업과의 미팅에서 결정된 주요 사항들이 뭐였지?”와 같이 대화 기록을 기반으로 한 고-맥락의 질문에 답하려면 수 많은 대화 기록을 일일이 찾아 봐야 하는 번거로움이 생기기 마련 입니다. 티로(Tiro) […]

TwelveLabs 비디오 이해 모델, Amazon Bedrock 에서 사용하기

이 블로그는 원본 블로그를 번역 및 일부 내용을 수정한 버전 입니다. TwelveLabs video understanding models are now available in Amazon Bedrock  2025년 초, Amazon Bedrock에 TwelveLabs 의 비디오 이해 모델이 출시될 예정이라는 소식이 사전 발표되었습니다. TwelveLabs 모델들을 통해 정확하고 신뢰할 수 있는 비디오 검색, 장면 분류, 요약 및 인사이트 추출 작업이 Amazon Bedrock 에서 현재 사용 가능함을 안내드립니다. TwelveLabs는 […]