Category: Analytics

개요 기업 환경에서 여러 데이터 과학자가 Amazon SageMaker Studio를 공유하여 사용할 때, 사용자별로 세밀한 데이터 접근 권한을 관리하고 감사 추적을 수행하는 것은 중요한 보안 요구사항입니다. 그러나 기존의 IAM Role 기반 접근 방식에서는 SageMaker Studio의 모든 사용자가 동일한 Execution Role을 공유하게 되어, 개별 사용자를 식별하고 차별화된 권한을 부여하는 것이 어려웠습니다. IAM Identity Center가 제공하는 Trusted Identity […]

본 블로그는 GS리테일과 AWS가 공동 작성하였습니다. 검색과 추천, 서로 다른 두 과제를 하나의 개발 방법론으로 풀다 온라인 커머스에서 검색과 추천은 고객 경험을 결정하는 핵심 서비스입니다. 고객이 원하는 상품을 빠르게 찾고, 적절한 상품을 제안하기 위해서는 검색 방식과 추천 모델을 지속적으로 개선해야 합니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 새로운 기능을 개발하는 것보다 빠르게 검증하고 반복적으로 개선할 수 있는 […]

Rerank와 Weight 튜닝, 그리고 예상과 다른 결과들 1부에서는 Amazon OpenSearch Service와 Amazon Bedrock으로 검색 품질을 측정하는 시스템을 만들었습니다. 이제 측정할 수 있게 됐으니, 고객들은 자연스럽게 “그래서 어떻게 개선하지?” 를 묻게 됩니다. 이번 글에서는 측정 결과를 바탕으로 검색 품질을 실제로 끌어올리는 방법을 다룹니다. 사실 저는 이 테스트를 시작할 때 “검색 성능은 Rerank를 붙이면 당연히 좋아지겠지?” 라고 […]

– 박경수(AWS Solutions Architect), 장현태(AWS Solutions Architect), 백승연 (LG에너지솔루션, Product Owner), 최수아 (LG에너지솔루션, Data Scientist) “실시간으로 가격이 바뀌는 전력시장에서 최대 수익을 내려면 얼마에 입찰해야 할까? 그 가격을 예측하고 입찰 전략까지 분석해주는 에이전트가 있다면?” LG에너지솔루션 전력거래솔루션은 이 한 문장에서 출발했습니다. LG에너지솔루션은 배터리 셀부터 ESS(Energy Storage System)까지 아우르는 글로벌 배터리 기업입니다. 하지만 배터리의 가치는 배터리를 만드는 것에서 […]

1. 클라우드 비용 가시성의 출발점 Cloud Intelligence Dashboards(CID)는 AWS Cost and Usage Report(CUR) 데이터를 Amazon Quick 위에 시각화하는 오픈소스 대시보드 프레임워크입니다. 그 핵심인 CUDOS(Cost and Usage Dashboards Operations Solution) 대시보드는 서비스·계정·리전·태그 등 다양한 차원에서 리소스 레벨까지의 세부 비용과 사용량을 한눈에 보여줍니다. CUDOS는 CUR 데이터를 Amazon S3에 저장하고 AWS Glue와 Amazon Athena로 변환한 뒤 Quick Sight의 […]

금융권은 전자금융감독규정에 따라 개발망과 운영망을 분리(망분리)하고, 변경 사항을 하위 환경에서 상위 환경으로만(정방향) 전파하도록 통제합니다. 실제 배포 경로는 연구개발망(RND) → 개발계(Dev) → 검증계(STG) → 운영계(PRD) 한 방향이며, 역방향 배포(예: PRD→STG)나 상위 환경에서의 직접 수정은 허용되지 않습니다. 운영 데이터·설정이 하위로 흘러가는 것을 막고, 모든 변경이 검증 절차를 거치도록 강제하기 위한 통제입니다. 이 통제는 애플리케이션 코드에는 익숙하지만, Amazon […]

본 블로그는 LG CNS 와 AWS 가 공동 작성하였습니다. 품질보증 담당자가 QMS, LIMS, SAP, EDMS를 오가며 자료를 모으고 APQR 리포트 한 건을 완성하는 데는 약 12시간이 걸렸습니다. 종근당과 LG CNS는 Agentic AI로 이 시간을 약 1시간으로 줄였습니다. LG CNS는 AWS 프리미어 파트너로, 다수의 대규모 엔터프라이즈 고객을 대상으로 SM(운영 유지보수)/AM(현대화)/Migration 서비스를 제공하고 있습니다. 이 글은 1941년 […]

요즘 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI Agent를 구축하는 프로젝트가 정말 많습니다. 사내 문서를 검색해 답하는 어시스턴트, 고객 문의를 처리하는 봇, 방대한 기술 문서에서 근거를 찾아주는 에이전트까지. 그런데 이런 프로젝트를 지원하다 보면 거의 같은 질문을 드리게 됩니다. “검색 품질은 어떻게 측정하고 계신가요?” 돌아오는 답은 대개 비슷합니다. “체감상 좋아진 것 같아요.” “몇 개 돌려봤는데 괜찮던데요.” 정작 “검색이 얼마나 […]

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 […]

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 […]