AWS Builders Online Series

개발자의 일상적인 개발 환경에서 AWS 서비스를 더욱 효율적으로 활용하는 방법을 소개합니다. Jetbrains, VSCode, Visual Studio 등 친숙한 IDE에 AWS Toolkit을 통합하여 콘솔 접속 없이도 필요한 AWS 기능을 즉시 활용할 수 있습니다. 특히 한국어 소통이 가능한 Amazon Q Developer를 통해 코드 작성부터 문서화, 시각화, 현대화까지 개발 생산성을 획기적으로 높일 수 있습니다. 실전 데모를 통해 Q Developer가 제공하는 코드 분석, 자동 문서화, 다이어그램 생성, 레거시 코드 현대화 등 다양한 기능을 직접 확인하실 수 있습니다. 이 세션을 통해 더욱 스마트하고 효율적인 클라우드 개발 환경을 구축하는 방법을 습득하실 수 있습니다.

서버리스 컴퓨팅의 핵심은 개발자가 인프라 관리에서 벗어나 비즈니스 로직 구현에 집중할 수 있게 하는 것입니다. 이번 세션에서는 Amazon Q Developer를 활용해 서버리스 애플리케이션 개발을 더욱 가속화하는 방법을 소개합니다. Q Developer CLI를 통해 자연어로 요구사항을 입력하면, 최적의 아키텍처와 모범 사례를 제안받고 IaC(Infrastructure as Code) 템플릿까지 자동으로 생성할 수 있습니다. 더불어 잠재적인 운영 이슈에 대한 인사이트도 함께 제공받아, 개발에서 운영까지 전체 라이프사이클을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 서버리스와 AI의 결합으로 어떻게 개발 생산성을 극대화할 수 있는지 실제 사례와 함께 확인해보세요.

Amazon Q Developer와 함께 현대적인 컨테이너 기반 애플리케이션을 구축하는 전체 과정을 살펴봅니다. 애플리케이션의 컨테이너화부터 Infrastructure as Code(IaC) 작성, CI/CD 파이프라인 구축까지 전체 개발 여정을 다룹니다. Amazon Q Developer의 IDE 통합 기능과 CLI를 활용해 확장 가능하고 유지보수가 용이한 클라우드 네이티브 애플리케이션을 더욱 효율적으로 개발하는 방법을 실습과 함께 배우실 수 있습니다. 컨테이너 개발의 복잡성을 AI의 도움으로 어떻게 극복할 수 있는지 경험해보세요.

신규 출시된 Amazon Q Developer CLI가 제공하는 생성형 AI 코드 어시스턴트와의 자연스러운 대화를 통해 웹 애플리케이션 개발을 획기적으로 간소화할 수 있습니다. 코드 자동 생성은 물론, 필요한 명령어 실행과 파일 탐색까지 CLI 환경에서 한 번에 처리할 수 있어 개발 효율성이 크게 향상됩니다. CLI로 프로젝트의 기초를 빠르게 구축하고, IDE에서 제공되는 지능형 어시스턴트의 도움을 받아 개발 생산성을 극대화하는 방법을 실전 데모와 함께 소개합니다. 적은 개발 인력으로도 고품질 웹 애플리케이션을 신속하게 구축하는 방법을 확인해보세요.

소프트웨어 개발에서 보안은 처음부터 함께 고려해야 합니다. 이 세션에서는 개발과 보안을 통합하는 DevSecOps의 기본 개념과 비즈니스 가치를 소개합니다.

코드 작성부터 배포까지 발생할 수 있는 보안 위험과 AWS 서비스를 활용한 해결책을 알아봅니다. AWS Secrets Manager로 코드와 중요 정보를 안전하게 관리하는 법을 배우고, Amazon Q Developer를 활용해 코딩 단계에서부터 실시간으로 보안 취약점을 발견하는 방법을 살펴봅니다. 또한 CodeBuild, Amazon ECR, GuardDuty, Amazon Inspector 등을 통해 개발 과정 전반에 보안을 통합하는 방법을 간단한 데모로 확인합니다. 작은 팀에서도 쉽게 적용할 수 있는 실용적인 DevSecOps 방법론을 통해 개발 속도와 보안 요구사항 사이의 균형을 찾아보세요.

분석과 AI 활용을 위한 현대적인 데이터 인프라 구축 방안을 종합적으로 살펴봅니다. 성공적인 데이터 현대화를 위한 조직의 마인드셋 변화부터 시작하여, 사람과 프로세스의 혁신, 그리고 기술적 구현까지 단계별 접근 방법을 소개합니다. 특히 효율적인 데이터 아키텍처 설계의 모범 사례와 데이터를 조직의 핵심 자산으로 활용하는 전략을 중점적으로 다룹니다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 데이터에 쉽게 접근하고, 이를 기반으로 더 나은 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있는 강력한 데이터 기반을 구축하는 방법을 배우실 수 있습니다.

클라우드 최적화 데이터베이스인 Amazon Aurora의 다양한 서비스 옵션을 심층적으로 살펴보는 세션입니다. Provisioned, Serverless, Limitless, DSQL 등 Aurora가 제공하는 각 옵션의 특징과 장단점을 비교 분석하고, 실제 워크로드 특성과 비즈니스 요구사항에 따른 최적의 선택 기준을 제시합니다. 데이터베이스 규모, 트래픽 패턴, 비용 효율성, 관리 편의성 등 다각도의 관점에서 Aurora 서비스를 평가하여, 여러분의 프로젝트에 가장 적합한 Aurora 구성을 결정하는 방법을 알아봅니다.

Windows 기반 .NET Framework 애플리케이션을 클라우드 시대에 맞게 혁신하는 종합적인 현대화 방안을 소개합니다. Amazon Q Developer의 생성형 AI 기능을 활용하여 코드 리뷰와 호환성 분석을 자동화하는 방법부터 시작합니다. 이어서 AWS Microservice Extractor for .NET을 통해 기존의 모놀리식 애플리케이션을 유연한 마이크로서비스 아키텍처로 전환하는 과정을 상세히 다룹니다. 마지막으로 AWS App2Container를 활용해 애플리케이션을 현대적인 컨테이너 환경으로 마이그레이션하여 운영 효율성을 극대화하는 방법까지, .NET 애플리케이션의 전체 현대화 여정을 단계별로 살펴봅니다.

생성형 AI의 힘으로 VMware 환경의 AWS 마이그레이션을 획기적으로 간소화하는 방법을 소개합니다. AWS Transform의 지능형 마이그레이션 기능을 활용하여, VMware 워크로드의 발견부터 AWS 이전까지 전 과정을 효율적으로 수행하는 방법을 다룹니다. 특히 워크로드 디스커버리, 마이그레이션 계획 수립, 목표 환경 구성, EC2 배포까지 이어지는 전체 프로세스를 실제 데모를 통해 상세히 살펴봅니다. .NET, 메인프레임, Java 등 다양한 워크로드에도 적용 가능한 AWS Transform의 생성형 AI 기반 마이그레이션 도구로, 복잡한 마이그레이션 프로젝트를 어떻게 가속화할 수 있는지 확인해보세요.

SAP 환경에 생성형 AI를 도입하여 비즈니스 프로세스를 혁신하는 방법을 종합적으로 살펴봅니다. 이 세션에서는 SAP 시스템에 Amazon Bedrock과 Amazon Q를 통합하여 고객 경험을 향상시키고, 업무 효율성을 높이며, 데이터 기반의 인사이트를 도출하는 실제 사례를 소개합니다. SAP Generative AI Hub를 활용해 Amazon Bedrock의 다양한 AI 모델을 SAP 워크플로우에 효과적으로 접목하는 구체적인 방법론과 아키텍처를 제시합니다. SAP와 AWS의 생성형 AI 기술이 만나 어떻게 기업의 핵심 비즈니스 프로세스를 재정의하고 혁신할 수 있는지, 실용적인 접근 방식과 구현 전략을 통해 확인해보세요.

Amazon Bedrock과 함께 생성형 AI 개발의 첫걸음을 시작해보세요. Playground에서 간단한 프롬프트 작성으로 시작하여, Anthropic Claude와 Amazon Nova 등 다양한 AI 모델을 실험하며 여러분의 아이디어를 실현해봅니다. Prompt Flow를 활용해 텍스트 생성부터 이미지 출력까지 복잡한 작업들을 유기적으로 연결하고, Prompt Management로 체계적인 버전 관리와 품질 보증을 구현합니다. 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 실용적인 예제들을 통해 프로덕션 수준의 AI 애플리케이션 개발 방법을 마스터하실 수 있습니다. 생성형 AI 개발, 더 이상 어렵지 않습니다.

생성형 AI의 정확도를 높이는 핵심 기술인 RAG(Retrieval Augmented Generation)를 Amazon Bedrock Knowledge Base와 함께 쉽게 시작하는 방법을 소개합니다. RAG의 기본 원리부터 시작하여, Bedrock Knowledge Base의 강력한 기능을 활용해 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 응답을 생성하는 방법을 단계별로 살펴봅니다. 특히 실제 현업에서 자주 마주치는 RAG 구현의 세 가지 주요 과제와 이를 해결하는 고급 기법들을 실전 예제와 함께 다룹니다. 기법 적용 전후의 응답 품질을 비교 분석하며, 여러분의 비즈니스에 최적화된 RAG 시스템을 구축하는 방법을 터득하실 수 있습니다.

Amazon Bedrock Agent의 강력한 기능을 활용해 누구나 쉽게 지능형 AI 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개합니다. 'AI의 사고력(Reflection)', '도구 활용(Tool Use)', '단계별 계획(Planning)', '협업 AI(Multi Agent)'라는 네 가지 핵심 패턴을 실전 예제와 함께 차근차근 학습합니다. 복잡한 코딩 없이도 Bedrock Agent의 직관적인 도구들을 활용하여 강력한 AI 서비스를 구축하는 방법을 마스터할 수 있습니다. 특히 현업에서 바로 활용 가능한 실용적인 사례들을 중심으로 구성하여, AI 개발 경험이 없는 분들도 쉽게 따라할 수 있습니다. 네 가지 패턴의 기본 개념부터 실제 구현까지, 비즈니스에 필요한 맞춤형 AI 애플리케이션을 만드는 전체 과정을 상세히 살펴봅니다.

본 세션에서는 Amazon Bedrock을 통해 생성형 AI 애플리케이션을 구성하기 위한 다양한 기능들을 소개합니다. 여러 프롬프트의 병렬 처리를 위한 Batch Inference, 비용 최적화 및 응답 성능 향상을 위한 Prompt Cache, AWS의 Global Resource를 활용하여 추론 성능을 높이는 Cross-Region Inference, 마지막으로 생성형 AI 기반 애플리케이션의 보안 및 거버넌스 준수를 위한 Amazon Bedrock Guardrails를 소개합니다. 이 중 비용과 추론 속도 향상에 직접적인 영향을 줄 수 있는 Prompt Cache에 대한 데모와 실습을 활용 방안과 함께 상세히 소개합니다.

Amazon Q Business의 강력한 워크플로우 자동화 기능으로 업무 효율을 높이는 방법을 소개합니다. PDF, 엑셀, PPT 등 다양한 형식의 문서를 자동으로 분석하고 요약하며, 핵심 정보를 추출하는 과정을 실습과 함께 배워봅니다. 특히 실무자가 쉽게 따라 할 수 있도록 데모 사례를 단계별로 상세히 설명하며, 각자의 업무 환경에 맞게 워크플로우를 구성하는 방법을 안내합니다. 문서 작업에 소요되는 시간을 대폭 줄이고, 데이터에 기반한 신속한 의사결정을 지원하는 실용적인 자동화 솔루션을 직접 구현해보세요. 이제 Amazon Q Business와 함께라면 누구나 일 잘하는 직장인이 될 수 있습니다.

Builders Online Series는 온라인으로 진행되는 행사입니다. 등록 안내에 따라 절차를 완료하시면 확인 이메일을 받으실 수 있으며, 2025년 7월 31일 행사에 참여하실 수 있습니다.

클라우드를 처음 접하는 사용자부터 이미 클라우드를 접한 사용자 모두 AWS Builders Online Series에서 새로운 것을 배울 수 있습니다. AWS Builders Online Series는 인프라 및 애플리케이션의 설계, 배포 및 운영에 적절한 기술을 개발하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

5개 이상의 세션을 시청하시면 참석 인증서를 받으실 수 있습니다. 인증서는 행사 종료 후 2025년 8월 29일까지 등록하신 이메일로 발송됩니다.

이 온라인 시리즈는 한국어를 비롯해 영어, 일본어, 인도네이사어, 베트남어로도 제공되오니, 한국 참석자 분들께서는 컨퍼런스 당일 컨퍼런스 플랫폼에서 꼭 한국어를 선택해주십시오.

등록 안내에 따라 절차를 완료하시면 확인 이메일을 보내드리며, 2025년 7월 31일 행사에 참여하실 수 있습니다.