AWS Summit Seoul 강연목록

개발의 미래: AWS AI 도구로 시간 절약하기

본 강연에서는 개발 과정을 혁신할 수 있는 AWS의 최신 생성형 AI 도구, Amazon Q Developer 에 대해 소개합니다. 이 도구들을 활용하는 방법을 통해 개발자들이 반복적인 작업과 복잡한 문제 해결 과정을 자동화하고, 보다 창의적인 솔루션 개발에 집중할 수 있도록 하는 방법을 심층적으로 탐구합니다. 실제 데모를 통해 이러한 AI 도구들이 어떻게 개발자의 생산성을 극대화하고, 일의 효율성을 높이는지 확인해보세요. 개발자와 IT 전문가들에게 필수적인 강연으로, AWS의 AI 도구들이 여러분의 개발 과정을 어떻게 변화시킬 수 있는지 소개합니다.

데이터 인사이트의 혁신: Amazon AI 서비스 활용법

본 강연에서는 Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, 그리고 Amazon Q Developer를 활용하여 데이터 처리 및 인사이트 도출을 혁신하는 전략을 심도 있게 탐구합니다. 생성형 AI의 힘을 빌어 사용자 지정 데이터 처리와 대규모 언어 모델을 통한 벡터 데이터베이스 활용 방안을 데모를 통해 생생하게 보여드립니다. 데이터 과학자와 개발자가 어떻게 이 도구들을 활용하여 데이터 분석 과정을 단순화하고, 최종적으로 비즈니스 가치를 극대화할 수 있는지에 대한 구체적인 방법론과 사례를 제공합니다. 데이터 주도적 결정을 위한 혁신적 접근 방식을 모색하는 전문가들에게 귀중한 인사이트를 소개합니다.

다양한 측면에서 보는 Observability

복잡성이 증대되는 환경에서 앱과 시스템을 모니터링하려면 한 가지 측면에서만 보는 것은 위험할 수 있습니다. 일례로, 앱에 문제가 있을 때 APM(애플리케이션 성능 모니터링)에서는 이슈가 없어 보이지만 RUM(실시간 사용자 모니터링)에서는 찾지 못하던 문제가 발견될 수 있고, RUM에서 안보이던 이슈가 다른 측면에서는 보일 수 있습니다. 본 강연에서는 모두가 같은 뷰에서 동일한 데이터를 기반으로 가시성을 얻는 방법을 예시와 함께 알아봅니다.

Amazon Bedrock을 활용한 프롬프트 엔지니어링 모범사례

본 강연에서는 Amazon Bedrock을 활용한 대규모 언어 모델과 프롬프트 엔지니어링의 효과적인 전략을 탐구합니다. 프롬프트 형식, 구문, 단어 선택을 통해 생성형 AI 솔루션의 정확도와 성능을 향상하는 방법을 분석하며, 복잡한 사용 사례를 해결하기 위한 방법론을 제공합니다. Claude 모델을 예시로 사용하여 프롬프트를 AI 모델 아키텍처와 통합하고, API 매개변수를 조정하여 모델 출력을 최적화하는 가이드라인을 제시합니다.

DeepSpeed을 활용한 Fine-tuning 및 OpsNow Insight 구축 사례

DeepSpeed를 활용하여 AWS SageMaker 환경에서 LLM 모델을 Fine-tuning 하는 방법들을 소개합니다. Fine-tuning을 위한 다양한 고려 사항들을 통하여 나만의 Fine-tuning 전략을 만들 수 있도록 설명드립니다. 또한 OpsNow Insight 구축 사례를 통해 LLM 활용법을 공유하려고 합니다.

Amazon SageMaker Canvas의 새로운 LLM 기능으로 생성형 AI 활용하기

본 강연에서는 코드가 필요없는 Amazon SageMaker 환경을 통해 대규모 언어 모델(LLM)을 빌드하고 사용하는 방법을 알아봅니다. 새로운 LLM 기반 자연어 인터페이스, 모델 빌드 및 배포를 사용하여 코드 없이 데이터 탐색과 준비를 포함한 전체 머신러닝 라이프사이클을 수행하는 방법을 알아보세요. 여러 모델을 비교하고 비즈니스 분석에 가장 적합한 모델을 선택하는 방법 등 Amazon SageMaker Canvas의 새로운 LLM 기능으로 비즈니스 문제 해결 방법에 대한 인사이트를 소개합니다. 

리더를 위한 생성형 AI 전략 6가지: 과거에서 배우고 미래를 설계하기

본 강연에서는 생성형 AI의 부상과 그것이 비즈니스 및 리더십에 미치는 영향을 탐구합니다. 생성형 AI 시대에 과연 리더들은 무엇을 하고 어떻게 대처해야 할까요? 과거는 현재와 미래를 비추는 거울이라 했습니다. 이 강연에서는 과거 기술의 변화에서 얻은 교훈을 현재의 생성형 AI에 적용하여 기업의 혁신을 주도할 수 있는 전략적 통찰력을 제공합니다. 그리고 회의론과 과대 광고에 현혹되지 않고 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하여 조직이 지속적으로 학습하고 발전할 수 있는 환경을 조성하는 6가지 지침을 소개합니다.

AI Everywhere: Intel과 AWS 상에서 구축하는 실행 가능하며 책임감 있는 AI 솔루션

Intel의 고객 및 파트너와 함께 AI 비즈니스 모델을 통해 가치를 창출하고 핵심 비즈니스 목적을 달성하는 방법과, 지속 가능하고 안전한 AI 솔루션 구축을 위한 전략과 H/W 및 S/W 최적화에 대해 알아보세요. 본 강연에서는 성공적인 솔루션 및 비즈니스 결과물을 얻을 수 있는 AWS 인스턴스에 대한 리소스 및 실제 사례들을 공유합니다.

From Code to Cloud in the era of AI

CNAPP(클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼)인 Prisma Cloud가 AI 시대에 코드에서 클라우드까지 통합 솔루션을 제공하는 방법을 알아보세요. 개발자, 보안, 운영팀을 원활하게 통합하여 최고의 클라우드 보안을 보장합니다. Forrester 연구를 바탕으로 Prisma Cloud는 DevSecOps 노력을 60% 줄이고, 위반 위험을 27% 줄이며, 규정 준수 보고를 90% 단순화합니다. Prisma Cloud를 사용하면 조직은 클라우드 자산을 보호하는 데 있어서 비교할 수 없는 효율성과 마음의 평화를 누릴 수 있습니다.

Amazon Bedrock Agent: 생성형 AI 개발의 게임 체인저

본 강연에서는 생성형 AI 애플리케이션 개발을 간소화하는 Amazon Bedrock Agent에 대해 심층적으로 탐구합니다. Amazon Bedrock Agent는 프롬프트 엔지니어링, 오케스트레이션 등 다양한 작업을 사용자가 간편하게 수행할 수 있게 도와주며, 복잡한 작업을 단순화하여 개발 과정을 가속화합니다. 에이전트가 사용자의 요청을 어떻게 이해하고, 복잡한 작업을 여러 단계로 나누거나 대화를 통해 추가 정보를 수집하여 보다 정확하게 요청을 수행하는지에 대한 메커니즘을 상세히 설명합니다. 또한, Agent for Amazon Bedrock의 구성 방법과 실제 애플리케이션 개발에 있어서의 장점과 사용 사례를 소개합니다.

AWS 서비스들을 활용하여 데이터레이크 쉽게 구축하기

Data Lake는 데이터 수집 및 분석에 있어서 데이터 저장의 핵심 구성 요인이 되어가고 있습니다. 금융 분야에서 AWS 서비스를 효율적으로 활용 할 수 있는 Data Lake 구성 방안은 어떤 것들이 있는지 살펴보고, Data Lake 구성 시 유의하여야 할 점들에 대해서 공유해드립니다.

RAG를 사용하여 생성형 AI 애플리케이션의 응답 품질 높이기

본 강연에서는 생성형 AI 애플리케이션의 응답 품질을 높이기 위해 활용되는 Retrieval Augmented Generation(RAG)를 Amazon Bedrock에서 쉽게 만드는 방법을 알아보겠습니다. RAG를 구현하려면 데이터 소스에 연결하고, 데이터 수집 워크플로우를 관리하며, 커스텀 코드를 작성해야하지만 Amazon Bedrock에서는 이 과정을 매우 쉽게 구현할 수 있습니다. 또한 파운데이션 모델 및 에이전트를 데이터 소스에 안정하게 연결하고, LangChain 생태계와의 통합을 어떻게 할 수 있는지에 대해서도 설명드립니다.

AWS로 개척하는 차세대 개발자 경험 탐구

본 강연에서는 AWS가 제공하는 Amazon Q Developer 및 Amplify를 통해 개발 프로세스를 혁신하는 방법을 탐구합니다. Amazon Q Developer로 자연어를 기반으로 한 유닛테스트 및 기능 개발을 실현하는 방법을 설명합니다. 또한, CodeCatalyst를 통한 SDLC 자동화 및 Amazon Q Developer를 활용한 디버깅 기법을 소개하여, 개발자가 코드 작성에 더 집중하고 생산성을 극대화할 수 있는 창의적인 개발 방법을 소개합니다.

Karpenter로 쿠버네티스 클러스터 최적화: 비용 절감과 효율성 향상

본 강연에서는 AWS에서 개발한 오픈소스 클러스터 오토스케일러, Karpenter의 핵심 기능과 쿠버네티스 클러스터의 효율성을 극대화하는 방법을 소개합니다. Karpenter가 제공하는 노드 확장 메커니즘을 비롯해 클러스터 운영 비용을 최적화하고, 자원 활용도를 높이는 다양한 기능들을 탐구합니다. 위대한 상상 “요기요”의 쿠버네티스 전환 여정에서 Karpenter를 활용하여 얻은 실질적인 비용 절감 사례를 공유하며, 참가자들에게 쿠버네티스 클러스터 관리의 새로운 패러다임을 제시합니다. 모든 개발자와 시스템 관리자에게 쿠버네티스 클러스터의 효율적 관리와 비용 최적화는 방법을 소개합니다.

스마트한 미래, AWS와 함께하는 MongoDB Atlas 기반의 AI 애플리케이션 혁명

MongoDB Atlas는 완전관리형의 클라우드 개발자 데이터 플랫폼으로, 클라우드 데이터베이스와 데이터 서비스가 통합된 제품들을 통해 손쉽게 구축할 수 있습니다. MongoDB Atlas의 혁신적인 Vector Search 기능과 AWS의 AI 서비스들을 통합하면 유연성, 확장성 및 고가용성을 갖춘 엔터프라이즈급 지능형 앱을 빠르게 개발할 수 있습니다. 이번 강연에서는 MongoDB Atlas on AWS를 활용하여 생성형 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 효과적인 방법과 AI 기반으로 고객 피드백 분석 서비스를 제공하는 Syncly의 생생한 Vector Search 사례를 함께 살펴보겠습니다.

혁신을 가속화하는 AI : 개발자를 위한 새로운 AWS Gen AI 도구

본 강연에서는 AI 개발 도구가 개발자와 기업이 소프트웨어를 구축하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다. 이러한 도구들은 작업 자동화, 의사소통 및 협업 개선, 더 나은 의사 결정을 위한 통찰력 제공을 통해 개발자와 비즈니스의 생산성을 향상시키고 있습니다. 이 강연에서는 기술 전문가가 아닌 사람들도 문제를 쉽게 해결할 수 있도록 지원하고 기술팀의 생산성을 높이는 AWS의 최신 도구와 기능을 소개합니다. 고객께서 이러한 도구를 사용해 혁신할 수 있는 방법에 대해서도 소개합니다.

스폰서 강연

아젠다 및 발표자가 곧 업데이트 될 예정입니다.

DevOps의 혁신: Amazon EKS를 활용한 플랫폼 엔지니어링 적용하기

본 강연에서는 Amazon EKS를 활용하여 내부 플랫폼을 구축하고 개발자의 작업 속도를 가속화하는 방법을 탐구합니다. 플랫폼 엔지니어링의 개념을 소개하고, 고객들이 Amazon EKS에서 효과적인 플랫폼을 구축하고 확장할 수 있도록 지원하는지에 대한 모범 사례를 제공합니다. "무신사"와 같은 혁신적인 기업이 Amazon EKS를 활용하여 플랫폼 엔지니어링을 어떻게 적용하고 있는지에 대한 실제 사례를 통해, 참가자들은 AWS에서 플랫폼 엔지니어링을 통한 DevOps 혁신 방법을 배우게 됩니다. 이 강연은 개발자, 시스템 관리자, 그리고 IT 리더들에게 플랫폼 엔지니어링을 통한 효율적인 개발 환경 구축 방법을 소개합니다.

AWS에서 생성형 AI의 성공적 구축을 위한 데이터 전략

본 강연에서는 생성형 AI를 성공적으로 구축하고 운영하기 위한 필수 요소인 고품질 데이터 파운데이션의 구축 방법을 AWS 상에서 탐구합니다. AWS에서 제공하는 다양한 서비스와 아키텍처를 활용하여 유의미한 데이터를 확보하고, 지속적으로 공급하는 방법을 소개합니다. 또한, 생성형 AI 애플리케이션과의 유연한 연계를 가능하게 하는 파이프라인과 툴체인 구성에 대한 실질적인 가이드를 제공합니다. AWS를 활용하여 생성형 AI의 기반을 다지고, 차별화된 AI 솔루션을 구현하기 위한 전략적인 방법을 소개합니다.

AWS 벡터 데이터베이스의 벡터데이터 사용 모범사례

본 강연에서는 빠른 발전을 이룬 벡터 데이터베이스의 혁신이 반영된 Amazon Aurora PostgreSQL과 RDS PostgreSQL을 사용하여 고성능 벡터 검색 구현 방법을 소개합니다. Amazon Bedrock의 데이터를 Aurora PostgreSQL 호환 에디션에 저장하는 방법과 AI/ML 데이터, 벡터 데이터 유형, 정확/근사 검색 알고리즘, 벡터 최적화 인덱싱을 사용할 때 애플리케이션 성능을 최적화하기 위한 SQL 쿼리 및 튜닝 파라미터에 대해 소개합니다.

사례를 통해 본 글로벌 기업들의 성공적인 데이터 여정 

고객에 대한 깊이 있는 인사이트, 글로벌 시장 확대를 위한 마켓 분석.. 이 모든 것은 DATA 전략 기반에서 가능합니다. 유수의 글로벌 기업들은 어떤 데이터 전략으로 비즈니스 성장에 데이터를 활용하고 있을까요?

영국 최대 멀티 브랜드 유통기업인 세인즈버리, Quick Commerce에서 G-Commerce로 변화한 미국 최대 식료품 배송업체 인스타카트, 금융 산업의 디지털 경제화에 대비하고 LLM을 적용한 스테이트 스트리트, 대표적인 제조 기업 토요타, 닛산, 네슬레 사례를 통해 데이터 현대화 여정과 데이터 플랫폼 구축에 가이드라인을 제공합니다.

Amazon OpenSearch 서비스의 벡터 기반 RAG 구축을 통한 생성형 AI 검색 성능 향상

본 강연에서는 Amazon OpenSearch의 벡터 기능을 활용하여 생성형 AI 검색 성능을 향상하는 방법을 소개합니다. Amazon OpenSearch의 검색 기능이 단순한 텍스트 일치를 넘어 의미와 맥락을 기반으로 적합한 결과를 제공하는 방식을 살펴봅니다. OpenSearch를 활용하여 RAG를 구축하고, 이를 생성형 AI 모델의 입력 값으로 사용함으로서 LLM 생성 과정에서의 정확도와 성능을 개선하는 방법에 대해 알아봅니다. 마지막으로, OpenSearch로 구축된 RAG와 생성형 AI를 통합하는 방법을 시연합니다. 본 강연을 통해 데이터 전문가들이 자신의 애플리케이션과 서비스에서 더 나은 검색 경험을 제공할 수 있는 방법을 알아봅니다.

스폰서 강연

아젠다 및 발표자가 곧 업데이트 될 예정입니다.

AWS에서 분석과 생성형 AI를 위한 모범 사례

본 강연에서는 AWS 분석 서비스 통해 모든 데이터에서 신속하고 비용 효율적인 답을 얻기 위한 모범 사례를 알아봅니다. 오늘날 클라우드 환경은 데이터 분석과 생성형 AI의 급속한 발전에 최적화된 공간입니다. 신규 데이터 아키텍처 패턴과 생성형 AI와 같은 혁신적 기술들이 급속도로 발전함에 따라, 데이터와 분석 작업이 클라우드로의 이전을 가속화하고 있습니다. 이 강연은 비용 효율을 극대화하고 성능을 최적화하며, 분석 및 생성형 AI 애플리케이션을 위한 강력한 데이터 플랫폼을 구축하는 데 필요한 데이터 전략 및 데이터 파이프라인 최적화의 모범 사례에 대해 소개합니다.

AWS로 구현하는 혁신적 애플리케이션을 위한 인프라 전략

본 강연에서는 AWS를 활용해 안전하고, 비용 효율적이며, 민첩한 애플리케이션을 구현하기 위한 인프라 환경을 탐구합니다. AWS는 자원의 무제한에 가까운 확장성과 고성능 인프라를 제공함으로써 혁신적인 애플리케이션을 위한 기반을 제공합니다. 클라우드로 마이그레이션부터 머신러닝(ML), 생성형 AI, 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드 등 AWS 고객사의 실제 모범적 혁신 실현 사례를 통해 IT 전문가에게 필요한 클라우드 인프라 활용의 인사이트를 확장할 수 있습니다.

AWS 스토리지로 AI 및 ML 워크로드 혁신 가속화

본 강연에서는 AWS 스토리지 서비스가 어떻게 머신 러닝(ML) 및 생성형 AI 워크로드의 성능과 확장성을 극대화하는지 탐구합니다. AWS의 고성능 스토리지 솔루션을 활용하여 데이터 관리를 최적화하고, AI 및 ML 모델 훈련 및 추론 과정을 가속화하는 방법을 소개합니다. 또한, AWS 스토리지가 다양한 ML 서비스와 어떻게 통합되어 혁신적인 애플리케이션 개발을 지원하는지에 대한 실제 사례와 모범 사례를 소개합니다.

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아젠다 및 발표자가 곧 업데이트 될 예정입니다.

인텐트 기반 네트워크 인프라를 향한 AWS 의 여정

본 강연에서는 AWS 인프라의 보안, 안정성 및 성능을 개선하는 최신 AWS 네트워킹 혁신에 대해 소개합니다. 새로운 인텐트 기반 컨트롤 플레인과 생성형 AI 를 뒷받침하는 기계 학습 워크로드를 어떻게 촉진하는 들어보세요. 이 심화 강연에서는 AWS 자체 개발 하드웨어와 소프트웨어 설계 및 구축부터, 네트워크를 운영하는 복원력이 뛰어난 시스템 개발에 이르기까지, AWS 네트워크가 모든 워크로드를 견인하기 위해 무엇이 필요한지 소개합니다.

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아젠다 및 발표자가 곧 업데이트 될 예정입니다.

생성형 AI 혁신을 이끄는 AWS 인프라

본 강연에서는 생성형 AI의 잠재력을 실현하기 위해 AWS가 제공하는 고성능, 확장 가능하며 비용 효율적인 머신러닝 인프라를 탐구합니다. 최신 GPU에서부터 목적에 맞게 제작된 인스턴스, 고성능 컴퓨팅을 위한 네트워킹, 그리고 수백 Gbps 데이터 처리가 가능한 스토리지에 이르기까지, 모델을 훈련시키고 배포하는 데 필요한 기술적 기반을 살펴봅니다. AWS 머신러닝 인프라를 통한 대규모 텍스트 및 이미지 생성 모델을 구축, 배포, 그리고 확장한 방법에 대한 고객 사례를 소개합니다.

AWS로 실현하는 철저한 보안 전략

본 강연에서는 AWS를 활용하여 조직의 보안 태세를 강화하는 방법을 살펴봅니다. AWS의 다양한 보안 통제와 가시성 기능을 통해 어떻게 조직의 속도와 민첩성을 높이면서도 보안을 유지할 수 있는지 탐구합니다. 접근 제어, 데이터 보안, 네트워크 보안 등 핵심 보안 요소들을 활용하여 조직의 보안 목표를 달성하는 전략과 실제 사례를 소개하며, AWS 보안 서비스의 최신 기능과 모범 사례를 공유합니다. 보안 전문가, IT 관리자, 개발자 등 모든 IT 전문가에게 필요한 깊이 있는 인사이트와 구체적인 실행 방안을 소개합니다.

AWS에서의 안전한 생성형 AI 구축 전략

본 강연에서는 생성형 AI의 등장은 많은 산업에 혁신적 변화를 예고하고 있습니다. AWS 환경에서 이러한 기술을 안전하게 활용하려면 철저한 보안 전략이 필요합니다. 이 강연에서는 AWS의 강력한 보안 기능을 활용하여 Amazon SageMaker와 Amazon Bedrock 등을 이용한 생성형 AI 애플리케이션 구축 과정에서 겪을 수 있는 주요 보안 과제를 어떻게 해결할 수 있는지 탐색합니다. 인프라와 네트워크의 격리, 데이터 보호, 인증 및 권한 부여, 그리고 탐지 및 제어 메커니즘에 이르기까지, 보안을 강화하는 다양한 AWS 서비스와 도구의 활용 방안을 소개합니다.

데이터베이스 보안의 미래를 위한 접근제어시스템의 혁신과 패러다임 전환

피앤피시큐어가 데이터베이스 보안의 미래를 위해서 접근제어시스템의 혁신과 패러다임전환을 위한 3가지 제안과 방법을 공유합니다.

제안1.
무자각 지속인증과 접근제어시스템의 콜라보를 통한 제로트러스트 구현

제안2.
클라우드 네이티브 기능과 연계를 통한 쉽고 빠른 접근제어시스템 구축

제안3.
혁신성과 개방성을 통한 신규 데이터베이스에 대한 빠르고 효과적인 대응

Amazon OpenSearch Ingestion과 AI 를 활용한 옵저버빌리티 강화 방안

본 강연에서는 Amazon OpenSearch 서비스와 고객 사례를 통해 로그 분석, 이상 탐지, 그리고 AI를 활용한 데이터 분석으로 옵저버빌리티를 향상시키는 방법을 소개합니다. 클라우드 운영자들은 이 강연을 통해 로그, 메트릭스, 트레이스의 시각화와 분석을 위한 통합 방법 및 실제 전략적 통찰력을 확보할 수 있습니다.

스폰서 강연

아젠다 및 발표자가 곧 업데이트 될 예정입니다.

클라우드 거버넌스 성공 가이드: 모범 사례와 인사이트

본 강연에서는 기업이 클라우드의 혜택을 최대한 활용하면서도 규정 준수와 보안을 유지할 수 있는 방법을 제시합니다. 클라우드 거버넌스의 중요성과 AWS에서 구현하기 위한 모범 사례를 다루며, 특히 권한 관리, 안전한 워크로드 배포, 거버넌스 전략 설정에 초점을 맞춥니다. AWS 컨트롤 타워를 활용한 SOCAR의 사례를 통해 실제 클라우드 거버넌스 도입 과정에서의 교훈과 인사이트를 공유하며, 참가자들이 자신의 조직에서 클라우드 거버넌스를 성공적으로 구축하고 운영할 수 있는 구체적인 방안을 소개합니다.

생성형 AI로 AWS Step Functions 워크플로우 레벨업하기!

생성형 AI는 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있으며, 혁신을 가속화할 기회를 제공합니다. 대규모 언어 모델(LLMs)은 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 광범위한 투자가 필요한 고유한 빌딩 블록을 조직에 제공합니다. 본 강연에서는 AWS Step Functions의 새로운 기능을 통해 이러한 빌딩 블록을 프로덕션 레벨의 애플리케이션으로 더 쉽게 구성할 수 있는 방법을 알아봅니다. Amazon Bedrock 기반 모델과 함께 생성형 AI 애플리케이션을 오케스트레이션하는 방법에 대한 데모를 확인해보세요. 특정 유스케이스에 맞추어 조정 할 수 있는 프롬프트 체이닝과 같은 패턴을 살펴보고, 자연어를 사용하는 다양한 AWS 서비스의 기능으로 워크플로우를 레벨업 해보세요!

AWS에서 분산 디자인 패턴 구현하기

복잡한 레거시 서비스를 현대화하는 것은 쉽지 않은 과제입니다. 그럼에도 서비스에는 계속 변화가 필요하기 때문에 개발 원칙을 설정하고 기술 부채를 최소화하면서 개발하는 것이 대안이 될 수 있습니다. 복잡한 서비스를 개발하려면 비즈니스의 요구사항과 목표를 명확히 설정하고 그에 맞는 적절한 설계 패턴을 선택할 수 있어야 합니다. 이 강연에서는 도메인 주도 설계를 통해 바운디드 컨텍스트를 식별하고 주요 컨텍스트를 매핑하는 방법을 알아봅니다. 또한 SAGA, CQRS 같은 분산 설계 패턴에 대해 학습하고 이를 구현하기 위한 적절한 AWS 서비스를 선택하는 방법과 적용 사례를 공유합니다.

하시코프, 클라우드 시크릿의 보안 생명주기를 한 곳에서 한 번에 관리하기

클라우드 환경 내에서 패스워드, 키, 인증서, 데이터를 검사하고 보호하며, 궁극적으로 환경 내의 사람, 시스템 및 서비스의 최소 권한 접근을 통해 안전하게 연결하는 보안 관리 체계가 필요 합니다.

실제 적용 사례를 통하여 조직 전반에 걸친 효율적인 보안 생명 주기 관리와 운영의 일관성과 안정성을 보장하는 방법을 확인 할 수 있습니다.

SaaS와 AI/ML & 생성형 AI의 만남: 멀티 테넌트 패턴 및 전략

SaaS 환경에서 AI/ML 및 생성형 AI 기반 서비스를 제공하려면 팀은 다양한 멀티 테넌트 과제를 해결해야 합니다. SaaS 서비스 제공 업체는 테넌트가 사용할 모델의 매핑, AI/ML 서비스와 통합하여 확장하는 방법, 테넌트별 요구 사항에 맞도록 LLM(언어모델)을 조정하는 방법, 그리고 테넌트 별 리소스를 격리하는 방법 등을 고려해야 합니다. 본 강연에서는 멀티 테넌트 SaaS 환경에 AI/ML 및 생성형 AI를 적용하는 방법과 그 과정에서 마주할 수 있는 어려움, 그리고 이를 해결할 수 있는 SaaS 패턴과 전략을 소개합니다.

Red Hat과 AWS: ROSA를 통한 AI비즈니스 혁신

AI는 조직의 생산성을 향상시키고 클라우드 채택을 가속화하여 비즈니스 가치를 창출하는 놀라운 기회를 제공합니다. 그러나 AI 기술을 채택하는 것은 데이터와 최신 애플리케이션의 효과적인 기반을 갖추지 않으면 어려울 수 있습니다. Red Hat과 함께 클라우드 여정을 시작하거나 진행 중인 경우, 자동화와 플랫폼 접근 방식을 통해 AI의 힘을 발휘할 수 있으며, AWS와 Red Hat의 협업으로 제공되는 ROSA를 통해 어떻게 활용할 수 있는지 확인하시기 바랍니다.

Guardrails for Amazon Bedrock: AI 애플리케이션에 책임감 심어주기

본 강연에서는 Guardrails for Amazon Bedrock를 통해 조직이 AI 애플리케이션을 더 책임감 있고 안전하게 관리할 수 있는 방법을 소개합니다. 다양한 산업에서 생성형 AI를 활용하고자 하지만 유해 컨텐츠, 개인정보 유출, 비윤리적 사용 등의 문제점들이 대두되고 있습니다. 사용자 지정 정책을 정의하고 허용되지 않는 주제와 유해한 콘텐츠를 필터링하여 사용자와 Foundation Model(FM) 간의 상호작용에서 발생할 수 있는 위험을 최소화하는 방법을 데모와 함께 소개합니다.

Amazon.com의 생성형 AI와 파운데이션 모델을 이용한 혁신 사례

본 강연에서는 아마존 실리콘을 사용하는 생산에서 과학자 생산성 확장부터 파운데이션 모델 새로고침 및 추론 기능까지 AWS을 사용하여 생성적 AI 연구 아이디어를 생산에 가져오는 단계를 살펴봅니다. 아마존의 검색 엔진은 세계에서 가장 많이 사용되는 서비스 중 하나로 수십억 개의 제품을 색인화하고 전 세계 수억 명의 고객에게 서비스를 제공합니다. 이 강연에서는 아마존 검색이 AWS가 제공하는 강력한 서비스와 생성적 AI 기술을 사용하여 아마존 고객에게 즐거운 쇼핑 경험을 제공하는 방법에 대해 알아봅니다. 

데이터기반 의사결정을 위한 AI를 활용한 ESG Report 생성하기

본 강연에서는 AWS 생성 AI 서비스를 활용하여 기존의 표준 탄소배출계수 활용 및 계산을 효율화하고 탄소 데이터 수집 및 분석을 가속화하는 방안을 살펴봅니다. 기업의 지속가능 경영목표 달성을 위해 장기 로드맵을 수립하고 실행과제에 착수하는 담당조직들은 필요한 데이터를 측정하고 분석하는데 어려움을 겪고 있습니다. 실제로 현장에서 맞닥뜨리는 주요 과제 중 하나는 다양한 소스에서 데이터 세트를 추출하는 능력입니다.

공급망 솔루션의 선두주자인 Rehrig Pacific은 AWS 및 FlexZero와 협력하여 탄소 발자국을 정확하게 측정하고 보고하는 방법에 대한 통찰력을 공유합니다.

클라우드 보안의 새로운 패러다임

지속적으로 변화하는 클라우드 환경 전반에서 위험을 완화하고 위협을 무력화하는데 초점을 맞춘 클라우드 보안의 새로운 패러다임을 전해드리는 본 강연을 통해 클라우드 보안 전략을 계획하는데 있어 도움이 될것으로 기대됩니다. 클라우드 자산을 식별하는 것은 어렵고 우선적으로 주의가 필요한 자산을 결정하는 것은 훨씬 더 어려울 수 있습니다. 다양한 클라우드 환경에 대한 강력한 심층 방어 전략을 구축하는데 초석이 되는 클라우드 공격 표면 관리, 컨테이너 보안, 스토리지 보안, 워크로드 보안등의 방안으로 말씀드리도록 하겠습니다.

Gen AI와 AWS IoT로 개척하는 비즈니스 혁신

본 강연에서는 IoT 구성요소를 구축하기 위해 생성형 AI의 지능형 코드를 효율적 적용하는 비즈니스 혁신 사례과 고객 경험을 향상시키는 다양한 방법을 소개합니다. 생성형 AI과 AWS IoT가 제공하는 포괄적인 솔루션을 통해 조직이 어떻게 비즈니스 모델을 변화시키고, 산업 내에서 경쟁 우위를 확보하는지에 대한 인사이트를 제공합니다. 특히, Philips Hue 솔루션에 AWS IoT 서비스를 적용하여 혁신을 가속화한 Signify의 사례를 통해 실질적인 가치 창출 과정을 탐색합니다. IoT 기술이 업계 전반에 걸쳐 어떻게 비즈니스 혁명을 주도하고 있는지 심층적으로 소개합니다.

Imply Druid를 활용한 실시간 데이터 분석과 당근마켓 사례

실시간 Clickstream, IoT, 이벤트 로그 분석을 위한 Imply Druid 플랫폼에 대해서 소개하고, 국내 최대 지역생활 커뮤니티 당근의 실시간 광고분석 활용에 대해서 다룹니다.

AWS IoT를 통한 산업 혁신 전략 및 IoT기반 Generative AI를 활용한 서비스 확장

본 강연에서는 AWS IoT를 통해 산업 혁신을 가속화하는 전략을 탐구합니다. AWS를 통해 연결된 장비, 센서, 응용 시스템 및 데이터 영역을 쉽게 통합하여 비즈니스 인사이트를 높일 수 있는 방법을 살펴보고, 최신 산업 데이터 아키텍처에서의 실시간 분석/시각화, AI/ML 및 디지털 트윈과의 통합, 그리고 AWS Generative AI를 통한 서비스 확장을 포함하여 엣지 디바이스에서 클라우드까지 운영의 우수성을 높이는 방법과 혁신적인 고객 사례를 소개합니다.

플랫폼 엔지니어링 기반 개발자 생산성 극대화

본 강연에서는 컨테이너 기반 인프라에서 카카오페이증권과 당근이 어떻게 플랫폼 엔지니어링을 통해 엔지니어링 조직의 생산성을 향상시켰는지 소개합니다. 금융 서비스의 제약 사항 속에서 플랫폼 엔지니어링의 도입 과정, AWS API 활용 팁 및 플랫폼 엔지니어링이 가져온 실질적 성과를 통해, 다양한 기업들이 개발자 생산성을 극대화할 수 있는 전략을 소개합니다.

AWS 네트워크 아키텍처 최적화와 IPv6 활용 전략

본 강연에서는 하이브리드 클라우드 환경에서 IPv6를 활용하여 네트워크 트래픽 비용을 절감하고, IP 기반 보안 솔루션에 대응하며, IP 대역 중복 문제를 해결하는 AWS 네트워크 아키텍처 전략을 탐구합니다. 복잡한 라우팅 문제를 해결하기 위한 IPv6 마이그레이션의 필요성과 진행 과정을 소개하며, 여러 VPC 사용 시 발생할 수 있는 라우팅 중복 문제에 대한 해결 방안을 제공합니다. AWS 네트워크 아키텍처를 최적화하여 비즈니스의 네트워크 효율성과 보안을 강화할 수 있는 인사이트를 소개합니다.

크라우드스트라이크가 생각하는 클라우드 환경의 워크로드 보호 방안 소개

클라우드 환경에서 동작하는 컨테이너 워크로드의 중요도가 높아짐에 따라 이를 공격하는 사이버 범죄 행위가 급증하고 있습니다. 그들을 알야야 우리를 보호할 수 있습니다. 최신의 사이버 범죄 조직을 제일 잘 알고 엔드포인트 보안의 선두주자인 크라우드스트라이크가 제공드리는 클라우드 워크로드 보호 솔루션을 소개드립니다.

Serverless 활용: 스타트업의 효율적 개발 환경 구축

본 강연에서는 스타트업에서 Serverless 기술을 활용하여 개발 환경을 운영하고 아키텍처를 개선하는 실질적 방법을 탐구합니다. AWS 서비스를 활용해 다양한 개발 환경에 대응하며 빌드 시간을 단축시킨 사례, 팬덤 플랫폼 fromm의 Serverless 중심 인프라에서의 부하 테스트 과정과 아키텍처 개선 경험을 공유합니다. Serverless 리소스에 부하 테스트를 진행할 때 주의해야 할 사항과 병목 지점을 식별하고 해결한 실제 사례를 통해, 참가자들에게 Serverless 기반 개발 환경의 운영 및 아키텍처 최적화에 대한 실질적인 가이드를 소개합니다.

Unlocking AI: 실시간 생성형 AI Apps을 가능하게 하는 SingleStoreDB 활용 사례 

우리는 역사상 거대한 플랫폼 변화의 중심에 있으며, 기업은 비즈니스 환경에서 적절성을 유지하고 경쟁력을 확보하기 위해 적응하고 혁신해야 합니다. LLM과 생성형 AI 응용 프로그램의 등장으로 인해 기업은 자신들의 데이터를 실시간으로 처리, 분석 및 맥락화 하기 위한 새로운 기술이 필요합니다. 이 요구는 기업이 AI를 도입하려고 새로운 기능을 활용하려는 노력 중에 기존 데이터 스택에서 직면하게 되는 어려움입니다.

새로운 데이터 아키텍처를 채택함으로써, 다양한 산업군의 기업들은 전통적인 데이터 관리 시스템으로 부터 발생되는 문제를 극복하고 실시간 분석 및 의사 결정에 대한 새로운 기준을 마련했습니다. 본 강연은 기업들이 이와 같은 위업을 달성한 방법과 어떻게 모든 데이터를 활용하여 생성형 AI 시대에서 경쟁 우위를 확보할 수 있는지에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 합니다.

DORA와 Amazon Bedrock을 이용한 업무문화 혁신 사례

본 강연에서는 Amazon EKS와 Bedrock를 활용해 DevOps 생산성을 극대화하고, 데이터 전략을 혁신하는 실전 사례를 탐구합니다. DORA Metrics 적용으로 개발 및 운영의 효율성을 개선한 경험과 데이터 기반 의사결정을 지원하는 방법을 공유합니다. SQL 생성 AI 슬랙봇을 포함한 데이터 디스커버리 아키텍처 구축 사례와 조직 내 데이터 문화 촉진 전략을 소개하여, 데이터와 DevOps 전략의 혁신적 결합에 대한 실질적인 인사이트를 소개합니다.