Tech Insights

Claude Code 비용/사용량을 한눈에: AWS에 Observability 플랫폼 구축하기

이 글은 Claude Code AI 코딩 에이전트의 사용량, 비용, 성능 등을 분석하기 위한 Observability 플랫폼 구축 방법을 소개합니다. AWS 관리형 서비스(ADOT, AMP, Athena, Managed Grafana)를 활용한 이중 파이프라인 아키텍처를 통해 메트릭은 실시간으로, 이벤트는 심층 분석이 가능하도록 구성하여 Claude Code 운영에 대한 종합적인 가시성을 제공합니다.

BigDataInfraAI

2026년03월05일

Claude Code 비용/사용량을 한눈에: AWS에 Observability 플랫폼 구축하기

AWS

Agentic AI 기반 플랫폼 – Part2 : AgentCore Gateway, Identity로 구현하는 MCP Registry

이 글은 Agentic AI 플랫폼의 MCP Registry를 Amazon Bedrock AgentCore(Runtime, Gateway, Identity)를 활용하여 구현한 과정을 다룹니다. External MCP, Internal MCP(Container), Internal MCP(API) 세 가지 유형의 MCP를 AgentCore Gateway를 통해 통합 관리하며, Semantic Search 기능과 Cognito 기반의 인증 및 보안 체계를 활용하여 효율적이고 안전한 AI 도구 관리 플랫폼을 구축했습니다.

InfraArchitectureAI

2026년03월01일

Agentic AI 기반 플랫폼 – Part2 : AgentCore Gateway, Identity로 구현하는 MCP Registry

AWS

Physical AI: 자율 지능의 차세대 기반 구축

Physical AI는 AI, 엣지 컴퓨팅, 로보틱스 등을 융합하여 물리적 세계를 인식하고 행동하는 자율 시스템을 구축하는 핵심 기술입니다. AWS는 6가지 역량과 클라우드-엣지 통합 프레임워크를 통해 자율 운영의 안전한 배포와 지속적인 개선을 지원합니다.

InfraArchitectureAI

2026년02월26일

AWS

Amazon Connect AI Agent로 우리 회사만의 Agentic AI 컨택센터 구축하기

Amazon Connect AI Agent는 Model Context Protocol(MCP) 통합, 시각적 구성, 강력한 보안 및 관찰성 기능을 통해 컨택센터의 시스템 사일로를 해소하고 실질적인 조치를 자동화합니다. 이를 통해 고객 경험을 향상시키고 운영 효율성을 증대시킬 수 있습니다.

InfraArchitectureBackEndAI

2026년02월26일

Amazon Connect AI Agent로 우리 회사만의 Agentic AI 컨택센터 구축하기

AWS

Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 이용한 롯데백화점의 AI 컨시어지 구축기

롯데백화점은 Amazon Bedrock과 Strands Agents를 활용하여 AI 컨시어지 '더스틴'을 구축했습니다. 이 시스템은 자연어 처리, 개인화된 쇼핑 정보 제공, 데이터 파이프라인 자동화, 토큰 사용량 최적화 등을 통해 고객 경험을 혁신하고 운영 효율성을 증대시켰습니다.

AIBackEndInfraArchitecture

2026년02월20일

Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 이용한 롯데백화점의 AI 컨시어지 구축기

AWS

Amazon Bedrock 사용량 관리 및 최적화 하기

Amazon Bedrock 사용량 관리 및 최적화를 위해 Regional, Geo CRIS, Global CRIS 엔드포인트 활용법, Service Quotas를 통한 Limit 증설 방법, CloudWatch Metrics 및 Invocation Logging을 이용한 모니터링, 그리고 프롬프트/시맨틱 캐시, 지능형 라우팅, AgentCore 메모리 등의 최적화 기법을 소개합니다.

InfraAI

2026년02월19일

AWS

LG유플러스, Bedrock AgentCore를 활용한 손쉬운 클라우드 Agent 구현 사례

LG유플러스는 대규모 클라우드 관리 플랫폼 UCMP에 AI Agent를 도입하며 Amazon Bedrock AgentCore Runtime을 선택했습니다. AgentCore Runtime은 세션별 microVM 격리, 소비 기반 과금, AWS 서비스 통합 용이성 등의 장점으로 복잡한 Agent 배포 및 운영 요구사항을 충족시켰습니다. Strands-Agents SDK와 AWS MCP Server를 활용하여 개발 생산성을 높이고, CloudWatch Observability로 안정적인 운영을 지원하며, 비용 분석, 변경 이력 추적 등 다양한 클라우드 관리 업무를 자동화했습니다.

InfraArchitectureAI

2026년02월05일

LG유플러스, Bedrock AgentCore를 활용한 손쉬운 클라우드 Agent 구현 사례

AWS

Amazon SageMaker HyperPod의 오토스케일링 알아보기

Amazon SageMaker HyperPod가 Karpenter 기반의 관리형 노드 오토스케일링을 지원하여, GPU 노드의 자동 확장 및 축소를 가능하게 합니다. 이 기능은 완전 관리형 수명 주기, 적시 프로비저닝, 제로 스케일링, 지능형 노드 선택 등을 제공하며, KEDA와 통합하여 더욱 정교한 ML 워크로드 오토스케일링을 구현할 수 있습니다.

BigDataInfraAI

2026년02월04일

AWS

Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 멀티에이전트 운영과 접근제어

Amazon Bedrock AgentCore는 N×N 연결 복잡도, 분산된 인증 관리, 접근 제어 부재 등 멀티 에이전트 시스템 운영의 복잡성을 해결합니다. AgentCore Gateway, Identity, Runtime을 통해 통합된 인터페이스, 중앙화된 인증, 효율적인 실행 환경을 제공하며, Strands-Agents SDK 및 CloudWatch Observability와 결합하여 개발 생산성과 운영 효율성을 높입니다.

InfraAIArchitecture

2026년02월03일

Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 멀티에이전트 운영과 접근제어

AWS

Agentic AI로 구현하는 대화형 대기오염·기후변화 예측 애플리케이션 구축

EHRNC는 Agentic AI와 AWS Bedrock, Amazon Q Developer를 활용하여 복잡한 대기오염 예측 대시보드 'CMAQ Canvas'를 개발했습니다. 이 시스템은 자연어 인터페이스를 통해 사용자 경험을 혁신하고, 개발 시간을 78% 단축하며, 의사결정 속도를 향상시켰습니다.

ArchitectureAIBackEnd

2026년01월30일

Agentic AI로 구현하는 대화형 대기오염·기후변화 예측 애플리케이션 구축

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