AWS 기술 블로그
Category: Analytics
Amazon OpenSearch 3.3 업그레이드로 미리캔버스의 검색 성능 개선
부제: derived source와 Lucene 10.3으로 stored fields 병목을 해소하고, 무중단·안전 롤백 전략으로 메이저 버전을 올린 이야기 본 게시글은 미리디의 김민석, 최시온, 이동진, 김백규님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인”을 지향하는 실시간 협업 디자인 플랫폼입니다. 프레젠테이션, SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 다양한 시각 콘텐츠를 브라우저에서 바로 만들 수 있습니다. 현재 90만 […]
Amazon OpenSearch Service로 미리캔버스의 듀얼 벡터 검색 도입과 성능 최적화
부제: 4,000만 건 디자인 리소스의 의미 기반 검색을 위한 듀얼 벡터 설계, 그리고 OpenSearch 2.19에서 마주한 메모리와 IOPS 병목과의 싸움 본 게시글은 미리디의 김민석, 최시온, 이동진, 김백규님과 함께 작성하였습니다. 미리디의 미리캔버스 소개 미리캔버스는 “누구나 쉽게, 함께 만드는 디자인”을 지향하는 실시간 협업 디자인 플랫폼입니다. 프레젠테이션, SNS 카드뉴스, 유튜브 썸네일, 포스터까지 다양한 시각 콘텐츠를 브라우저에서 바로 만들 […]
동원F&B의 Amazon Bedrock AgentCore 기반 AI 쇼핑 어시스턴트로 쇼핑 경험 혁신 여정
동원F&B는 식품 제조를 넘어 건강한 식문화와 라이프스타일 혁신을 선도하며, 대한민국 대표 종합식품기업으로 자리매김하고 있습니다. 축적된 식품 기술력과 디지털 혁신 역량을 바탕으로, 고객의 일상 전반에 새로운 가치를 제공하는 미래형 푸드&라이프 플랫폼 기업으로 도약하고 있습니다. 동원F&B가 운영하는 ‘동원몰’은 동원을 대표하는 식품 전문 이커머스 플랫폼으로, 매일 수많은 고객에게 신선하고 다양한 먹거리를 제공하고 있습니다. 유통·제조업계 전반에 생성형 AI 도입이 […]
Amazon Bedrock Vision LLM과 Amazon OpenSearch Service를 활용한 농약 제품 이미지 인식 시스템 구축기
(주)경농 파밍노트 고도화 프로젝트 — 농약 제품 사진 한 장으로 제품 정보를 자동 검색하는 AI 시스템의 설계와 구현 과정을 공유합니다. 경농 소개 ㈜경농은 1957년 설립된 농산업 토털 솔루션 기업으로, 작물보호제∙비료∙종자∙관수자재 등 다양한 농자재를 공급하며 한국 농업 기술 발전을 선도하고 있습니다. 경농 스마트팜사업부문은 복합환경제어기∙양액공급시스템 등 자체 기술과 글로벌 기업과의 협력을 기반으로 국내 최고 수준의 스마트팜 솔루션을 […]
GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환
1. Part 1 요약 Part 1: 데이터 파이프라인과 인덱싱에서는 검색 정확도의 기반이 되는 데이터 파이프라인을 다루었습니다. 글로지(GloZ Inc.)는 약 10만 명의 번역가 이력서를 검색 가능한 형태로 구조화하기 위해, 문서 유형별 파싱 → LLM 기반 메타데이터 추출 → 동의어·표기 변형 정규화 → 환각 검증 → 임베딩 입력 전략 최적화로 이어지는 데이터 정제 파이프라인을 구축했습니다. Amazon OpenSearch […]
Amazon SageMaker Unified Studio에서 Cross-Account Amazon Redshift Data Sharing 거버넌스 패턴 검증
도입 배경 소스 컴퓨트를 격리하면서 다른 계정이 Redshift로 쿼리하게 만들 수 있을까요? 한국 대형 리테일 그룹의 데이터 플랫폼 통합 프로젝트에서 맞닥뜨린 질문입니다. 자회사별로 Amazon Redshift와 ML 워크로드가 분리 운영되어 그룹 차원의 통합 분석과 AI/ML 활용에 사일로가 발생하던 환경이었고, SageMaker Unified Studio(이하 SMUS)로 그룹 단위 거버넌스를 통합해야 하지만, 동시에 각 자회사의 데이터 소스 컴퓨트는 다른 자회사 […]
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 쿼리하기
시리즈 안내 이 글은 3편으로 기획된 GraphRAG Toolkit 시리즈의 3번째 글입니다. 시리즈의 첫 번째 글인 Neptune GraphRAG Toolkit을 활용하여 정교한 비정형 데이터 검색하기에서는 비정형 데이터에서 벡터 임베딩이 포함된 그래프를 자동으로 구축하고, 구조적으로 관련된 정보를 검색하는 질의응답 전략 프레임워크를 소개했습니다. 두 번째 글인 GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기에서는 해당 toolkit을 활용하여 지식 그래프를 단계별로 인덱싱하는 과정을 […]
현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 빅데이터 클러스터 장애 대응 자동화 에이전트 구축기
이 글은 현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 해커톤 시리즈의 세번째 글이며, 현대오토에버의 오명우, 정세종님과 함께 작성하였습니다. 첫 번째 글에서는 현대오토에버와 AWS가 GenAI Sandbox를 활용해 어떻게 생산성 향상 해커톤을 기획하고 운영했는지, 그리고 14개 팀 150여 명이 참여한 이 행사의 전반적인 성과를 소개 했습니다. 두 번째 글에서는 Amazon Bedrock과 LangGraph를 활용해 어떻게 다중 AI 에이전트 기반 […]
현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 다중 AI 에이전트: 장애 대응 시간 5분으로 단축하기
이 글은 현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 해커톤 시리즈의 두 번째 글이며, 현대오토에버의 김만철, 최라윤님과 함께 작성하였습니다. 첫 번째 글에서는 현대오토에버와 AWS가 GenAI Sandbox를 활용해 어떻게 생산성 향상 해커톤을 기획하고 운영했는지, 그리고 14개 팀 150여 명이 참여한 이 행사의 전반적인 성과를 소개했습니다. 이번 글에서는 해커톤 수상 팀 중 하나인 ErrorWatcher 팀이 AWS에서 LangGraph와 Claude를 […]
현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 Hackathon: 혁신과 협업의 성공 사례
이 글은 현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 해커톤 시리즈의 첫 번째 글이며, 현대오토에버의 허민오, 김지현님과 함께 작성하였습니다. “회사의 모든 팀이 GenAI 기반 서비스를 직접 만들 수 있다면 어떨까요?” 이 질문에 답하기 위해 현대오토에버는 GenAI 기술을 활용한 아이디어를 구성원 누구나 쉽게 실험해 볼 수 있는 환경을 구축하고 해커톤을 개최했습니다. 그 결과 14개의 팀, 150명의 구성원이 […]








