AWS 기술 블로그
Category: Amazon Bedrock
Amazon Aurora PostgreSQL에서 pgvector를 프로덕션 환경으로 운영하기
이 글은 AWS Database Blog에 게시된 Running pgvector in production on Amazon Aurora PostgreSQL by Stefan Aichholzer 을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition에서 pgvector를 실행하면 이미 익숙한 데이터베이스 위에 프로덕션 수준의 벡터 스토어를 구축할 수 있으며, Amazon Aurora의 운영 도구, 고가용성, 확장 기능이 이를 뒷받침합니다. 이러한 조합 덕분에 pgvector는 개념 증명(PoC)에서 서비스 […]
Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트 GAMMA로 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 가속화하기
소개 클라우드 전환을 가속화하는 조직들은 공통된 병목에 직면합니다. 바로 핵심 비즈니스를 지탱하는 레거시 시스템의 현대화(Modernization)입니다. 기업이 Oracle에서 Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition으로 마이그레이션할 때, 테이블, 인덱스, 뷰 같은 스키마 객체는 AWS Schema Conversion Tool(SCT)과 AWS DMS Schema Conversion으로 안정적으로 변환할 수 있습니다. 실제 병목은 복잡한 비즈니스 로직이 내장된 저장 프로시저, 함수, 패키지에 있습니다. 트랜잭션 제어 패턴, […]
GS리테일의 전사 AI Gateway 구축 사례 – 2부: 실사용을 견디는 운영과 거버넌스
이 블로그는 GS리테일과 AWS의 협업으로 작성되었습니다. 이 글은 GS리테일의 전사 AI Gateway 구축 사례 1부: 인증·라우팅·계정 자동화 설계에 이어지는 두 번째 글입니다. 1부를 아직 보지 않으셨다면 먼저 읽어보시길 권해드립니다. 1부에서는 GS리테일 클라우드인프라팀이 사내 AI 도구 수요를 조직 차원에서 안전하게 받아내기 위해, 모든 AI 호출을 하나의 관문으로 모으는 전사 AI Gateway를 구축한 과정을 다뤘습니다. Claude on […]
GS리테일의 전사 AI Gateway 구축 사례 – 1부: 인증·라우팅·계정 자동화 설계
이 블로그는 GS리테일과 AWS의 협업으로 작성되었습니다. 다양한 AI 서비스를 안전하게 활용하기 위한 단일 운영 플랫폼 구축 수백 개 팀 계정의 AI 호출을 하나의 관문에서 인증·비용·쿼터 단위로 통제할 수 있을까요? 생성형 AI는 이제 기업의 업무 환경에 빠르게 자리 잡고 있습니다. 개발자는 코드 작성을 위해 AI를 활용하고, 기획자는 문서 작성과 아이디어 발굴에 AI를 사용하며, 데이터 분석가는 AI를 […]
AI Agent를 위한 OpenSearch 검색 품질 개선하기 (Part 2)
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 […]
가격 예측부터 입찰 전략까지, LG에너지솔루션의 Amazon Bedrock AgentCore 기반 ERCOT 분석 에이전트 구축기
– 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 […]
삼성 계정 AIOps: AgentCore기반 AlOps의 실전 활용과 자율성 확장
지난 1부에서는 삼성계정 서비스의 멀티 에이전트 AIOps 시스템을 어떤 구조로 설계했고, 그 구조를 안정적으로 운영하기 위해 무엇을 뒷받침했는지, 그리고 그 위에서 자율성을 어떻게 조금씩 넓혀왔는지를 다뤘습니다. 이 글에서는 그 시스템이 실제 운영 현장에서 어떻게 쓰이고 있는지, 도입 전후로 업무가 어떻게 달라졌는지, 그리고 더 높은 수준의 자율운영으로 나아가기 위해 무엇을 준비하고 있는지를 다룹니다. 이 글은 2부작으로 […]
삼성 계정 AIOps: AgentCore기반 멀티 에이전트 운영 자동화 여정
삼성계정(Samsung Account)은 전 세계 약 21억 사용자에게 삼성 디바이스와 서비스를 연결하는 통합 인증 시스템입니다. Samsung Wallet, Bixby, SmartThings, Samsung Health를 비롯한 수많은 서비스가 삼성계정으로 사용자와 연결되며, 글로벌 대규모 트래픽을 365일 24시간 무중단으로 처리합니다. 이런 초대규모 서비스를 운영한다는 것은, 그만큼 방대한 인프라와 끊임없는 운영 업무를 동반한다는 뜻입니다. 멀티 리전·다계정 환경에 걸친 수많은 마이크로서비스, 매일 쏟아지는 모니터링 […]
Claude Code 토큰 비용 최적화하기 – 2부: 캐시 경제학과 Amazon Bedrock 조직 비용 관리
Claude Code를 조직에 도입하면 개인의 습관만으로는 답할 수 없는 질문이 남습니다. 자리를 비웠다 돌아오면 첫 응답이 왜 유난히 느리고 비싼지, Amazon Bedrock으로 사용하는 조직에서는 누가 얼마나 쓰는지를 어디서 확인할 수 있는지 같은 질문입니다. 이 글은 Claude Code 토큰 비용 최적화 시리즈의 2부입니다. 1부(비용 구조와 세션 습관)에서는 비용이 컨텍스트 크기에 비례하고 실제 지불 단가는 프롬프트 캐싱(prompt […]
Claude Code 토큰 비용 최적화하기 – 1부: 비용 구조와 세션 습관
Claude Code를 팀에 도입하고 나면 비슷한 질문들이 찾아옵니다. 짧은 한 문장의 질문만 했는데 토큰 사용량이 왜 이렇게 높은지, 하루가 끝날 때쯤이면 세션이 왜 이렇게 무거워져 있는지 같은 의문입니다. Claude Code는 메시지를 보낼 때마다 시스템 프롬프트, 프로젝트 컨텍스트, 지금까지의 전체 대화 이력을 다시 전송하고, 비용은 그 컨텍스트 크기에 비례합니다. 그리고 실제로 지불하는 토큰 단가는 프롬프트 캐싱(prompt […]








