AWS 기술 블로그

Category: Artificial Intelligence

분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS의 인터커넥트 기반 기술, ENI 소개

지난 블로그에서는 AWS가 인피니밴드 대신 EFA를 선택한 이유와 두 기술의 철학적 차이에 대해 살펴보았습니다. 이번 블로그에서는 한 단계 더 들어가, EFA가 EC2 인스턴스에 연결되는 기반 구조인 ENI(Elastic Network Interface)에 대해 소개하고자 합니다. EFA의 성능을 제대로 활용하려면 ENI가 무엇인지, 그리고 네트워크 카드와 ENI가 어떤 관계를 가지는지를 이해하는 것이 선행되어야 합니다. 특히 p5.48xlarge, p6-b300.48xlarge과 같은 고성능 GPU […]

AMOREPACIFIC, Kiro IDE로 SAP 개발에 AI를 도입하다

개요 AMOREPACIFIC은 설화수, 에스트라, 라네즈, 헤라, 아이오페 등 수십 개의 뷰티 브랜드를 전 세계에 선보이는 글로벌 뷰티 전문 기업입니다. 오프라인 매장을 넘어 대표하는 아모레몰을 비롯한 각 브랜드 공식 온라인 몰까지, AMOREPACIFIC의 커머스 채널은 다양하게 그리고 빠르게 확장되고 있습니다. 그 화려한 브랜드 포트폴리오와 커머스 인프라 뒤에는 수십 년에 걸쳐 쌓아온 SAP ERP 시스템이 비즈니스 전반을 지탱하고 […]

LG전자 ES사업부, Agentic Workflow로 전문 엔지니어처럼 도면을 분석하다

이 블로그는 LG전자 ES사업부와 AWS Generative AI Innovation Center의 협업으로 작성되었습니다. 숙련된 엔지니어가 2-3일 걸리던 건물 도면 분석, AI가 10분 만에 완료한다면? LG전자 ES사업부는 상업용 건물을 위한 에너지 효율적인 공조 시스템과 Building Management Systems (BMS, 건물 관리 시스템)를 개발하는 글로벌 리더입니다. 실시간 모니터링과 에너지 최적화를 통해 건물 운영의 효율성을 극대화하는 것이 이들의 핵심 미션입니다. 직면한 […]

Amazon SageMaker HyperPod로 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO’ 효율적으로 대규모 분산 학습하기

이 블로그는 슈퍼브에이아이의 차문수 (공동창업자, CTO), 장태웅 (머신러닝 엔지니어), 최상범(머신러닝 엔지니어) 님과 AWS 유용환 (GenAI Solutions Architect) 님이 작성해주신 블로그 입니다. 슈퍼브에이아이는 압도적인 비전 AI 노하우와 경험을 바탕으로 피지컬 AI로 확장 중인 비전 인텔리전스 기업입니다. 산업 현장에서 바로 적용 가능한 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO(Zero-shot Object Detector)’를 어떻게 Amazon SageMaker HyperPod를 이용하여 효율적으로 학습시키고 개선했는지 소개하려 […]

야놀자의 Strands SDK와 Bedrock AgentCore를 활용한 AIOps Agent 구축 사례

현대 기업의 인프라 운영 환경은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처의 확산과 마이크로서비스 기반 애플리케이션의 증가로 인해 운영팀은 수많은 반복적인 작업과 장애 대응에 시달리고 있습니다. 야놀자는 이러한 운영 과제를 해결하기 위해 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 AIOps Agent 구축 프로젝트를 진행했습니다. 이 글에서는 야놀자가 6개 팀, 14명의 엔지니어와 함께 6주간 AWS와 협력하여 어떻게 6개의 AI […]

Context Window 한계를 넘어서 – Deep Insight 개발 여정으로 배우는 Context Engineering 실전 기법

AI 에이전트를 프로덕션 수준으로 개발하는 것과 단순 데모를 만드는 것은 전혀 다른 문제입니다. 간단한 질의응답은 잘 작동하지만, 데이터 분석 후 리포트를 생성하는 것처럼 여러 단계를 거치는 실제 업무는 Context Window 한계, 성능 저하, 비용 증가 등의 벽에 부딪힙니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법으로 다양한 Context Engineering 기법들이 제안되고 있지만, 실제로 어떻게 적용해야 하는지는 여전히 […]

Amazon Bedrock 기반 Claude Code, 조직에서 안전하게 운영하기: LLM Gateway 구축 가이드

“개발자들이 AI 코딩 도구를 쓰고 싶다고 합니다. 보안팀에서 허용해도 될까요?” 이 질문은 이제 대부분의 엔터프라이즈 IT 리더가 마주하는 현실입니다. AI 코딩 도구의 생산성 향상 효과는 분명하지만, 기업 환경에서는 단순히 도구를 허용하는 것만으로 충분하지 않습니다. 누가, 얼마나 사용하는지 추적할 수 있어야 하고, 사용자별 예산을 제한할 수 있어야 하며, 조직의 기존 인증 체계와 통합되어야 합니다. Claude Code는 […]

부트텐트의 생성형 AI 기반 교육과정 등록 자동화 시스템 구성하기

부트텐트는 부트캠프와 국비교육 등 SW∙AI 분야의 직무 교육 정보를 한곳에서 탐색할 수 있는 플랫폼입니다. 사용자는 현재 모집 중인 교육 과정을 확인하고, 분야·비용·일정 등 원하는 조건에 맞춰 교육을 비교할 수 있습니다. 부트텐트는 2022년부터 교육 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 데 집중해왔으며, 그 과정에서 수강생과 교육기관을 연결하는 플랫폼으로서 영역을 확대해 왔습니다. 앞으로는 단순히 교육을 찾는 단계를 넘어, 개인의 […]

25년차 기자가 만든 AI 뉴스 서비스: 서울경제신문의 Amazon Bedrock 프롬프트 엔지니어링 실전 사례

이 글은 코딩을 모르는 경제신문 기자가 대학생 인턴과 함께 AWS 서버리스 서비스를 활용해 4개의 AI 뉴스 서비스를 구축하고, AI를 활용해 뉴스 동영상 제작을 자동화함으로써 2025년 한 해 동안 6,044만 뷰와 1억원이 넘는 매출을 달성한 이야기입니다. 기자에게는 도메인 지식은 있었지만 기술적으로 구현할 방법이 없었습니다. 하지만 2025년, Amazon Bedrock과 AWS Lambda를 만나 방법을 찾았습니다. 기자가 가진 노하우를 […]

기존 개발 코드(Java)로 Amazon Neptune Analytics GraphRAG 구현하기

서론 수년간 운영해온 서비스에서 Knowledge Graph를 구성하려면 어디서부터 시작해야 할까요? 새 스키마를 처음부터 설계하는 방법도 있지만, ORM 엔티티나 데이터 모델 같은 개발 코드에는 도메인의 구조가, 비즈니스 로직에는 운영하면서 축적된 규칙과 제약조건이 이미 녹아있습니다.이 지식을 AI로 구조화하면 Knowledge Graph의 출발점을 훨씬 빠르게 만들 수 있습니다. 이 글에서는 기존 Java/Spring 코드에서 그래프 스키마 명세를 추출하고, Amazon Neptune […]