Tech Insights

AWS•2026년 6월 2일

Amazon SageMaker Unified Studio에서 Cross-Account Amazon Redshift Data Sharing 거버넌스 패턴 검증

Amazon SageMaker Unified Studio(SMUS)에서 Cross-Account Redshift Data Sharing 거버넌스를 구현하는 패턴을 검증하고, Publisher 프로젝트를 소스 계정에 배치하는 것이 핵심임을 제시합니다. 이 패턴은 소스 컴퓨트 격리, 데이터 거버넌스, Redshift 엔진 쿼리 요구사항을 동시에 충족합니다.

AIBigDataArchitecture

네이버 D2•2026년 6월 1일

AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법

NAVER Engineering Day 2026에서 발표된 내용을 요약한 글로, Karpathy Agent Loop를 적용하여 AI 에이전트가 코드를 자율적으로 수정, 빌드, 실험, 판정하는 과정을 통해 라이브 스트리밍 품질(QoE)을 17% 개선한 사례를 다룹니다.

BackEndArchitectureAI

AWS•2026년 6월 1일

RIMAN KOREA의 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용한 자연어 기반 상품 검색 시스템 구축기

RIMAN KOREA는 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용하여 기존 상품명 기반 검색의 한계를 극복하고, 자연어 기반 상품 검색 시스템을 구축했습니다. RAG 아키텍처, 청킹 전략, 하이브리드 검색, 병렬 처리 구조 등 주요 기술적 의사결정 과정을 통해 검색 정확도 95%, 평균 응답 시간 2.5초 이내를 달성했습니다.

InfraArchitectureAI

네이버 D2•2026년 5월 28일

모두의 NAVER Engineering Day! D2에서 이어집니다.

NAVER Engineering Day는 네이버의 기술 및 경험 공유 행사로, 올해는 AI 발전과 함께 전 직군이 참여하는 '모두의' 행사로 확장되어 4일간 다채로운 기술 세션, 워크숍, 해커톤 등이 진행되었습니다. 주요 세션 영상은 D2 채널을 통해 공개될 예정입니다.

AIAllBackEnd

AWS•2026년 5월 27일

Strands와 AgentCore를 활용해 Amazon RDS for SQL Server용 에이전틱 AI 구축하기

Strands Agents와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 Amazon RDS for SQL Server의 T-SQL 진단 스크립트를 AI 기반 에이전트로 전환하는 방법을 설명합니다. Deadlock 및 Blocking 분석 에이전트 구축 과정을 통해 기존 전문 지식을 자율적인 데이터베이스 관리 시스템으로 변환하는 방법을 제시합니다.

InfraArchitectureAI

AWS•2026년 5월 26일

Amazon EC2 G5/G6 인스턴스에서 GPU Tensor Parallelism으로 비용 효과적으로 LLM 서빙하기

Amazon EC2 G5/G6 인스턴스에서 Tensor Parallelism(TP)을 활용하면 GPU 메모리 제약을 극복하고 대규모 LLM을 효율적으로 서빙할 수 있습니다. vLLM 엔진과 함께 TP를 적용하여 성능 향상과 비용 효율성을 동시에 달성하는 방법을 테스트 결과를 통해 제시합니다.

AIInfra

AWS•2026년 5월 26일

GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 쿼리하기

GraphRAG Toolkit은 벡터 검색의 한계를 넘어 지식 그래프와 벡터 검색을 결합하여 복잡한 데이터 간의 관계를 이해하고 정확한 답변을 제공하는 고급 검색 시스템입니다. 엔티티 추출, 그래프 탐색, LLM 기반 답변 생성을 통해 비즈니스 인사이트를 도출합니다.

BigDataArchitectureAI

AWS•2026년 5월 22일

현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 빅데이터 클러스터 장애 대응 자동화 에이전트 구축기

현대오토에버 데이터플랫폼기술팀은 LangGraph, Amazon OpenSearch Service, Amazon Bedrock을 활용하여 빅데이터 클러스터 장애 대응을 자동화하는 AI 에이전트를 구축했습니다. 이 시스템은 병렬 RCA, 자체 반증, Human-in-the-Loop 방식을 통해 장애 대응의 MTTA 단축, 품질 표준화, 지식 자산화를 달성했습니다.

AIBigDataArchitecture

AWS•2026년 5월 22일

현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 다중 AI 에이전트: 장애 대응 시간 5분으로 단축하기

현대오토에버 ErrorWatcher 팀은 LangGraph와 Amazon Bedrock을 활용하여 다중 AI 에이전트 기반의 지능형 장애 대응 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 장애 대응 시간을 수 시간에서 5분으로 단축시키고, 일관된 품질과 지식 자산화를 가능하게 합니다.

ArchitectureInfraAI

AWS•2026년 5월 22일

현대오토에버의 GenAI Sandbox 활용 생산성 향상 Hackathon: 혁신과 협업의 성공 사례

현대오토에버는 GenAI Sandbox 환경을 구축하고 해커톤을 개최하여, 150명의 참여자가 4주간 GenAI 기반 업무 혁신 아이디어를 실험하고 프로토타입을 개발하도록 지원했습니다. Sandbox는 보안, 비용 관리, 개발 편의성을 갖춘 안전한 실험 환경을 제공하며, 이를 통해 다양한 실제 업무 자동화 사례가 발굴되었습니다.

AIBigDataArchitecture