AWS 기술 블로그

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 […]

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 […]

AI Agent를 만드는 것 자체는 이제 어렵지 않습니다. 오픈소스 프레임워크와 클라우드 서비스 덕분에 에이전트 구축 자체는 수일 내에 가능해졌고, 툴 호출 몇 개, 프롬프트 몇 줄이면 그럴듯한 에이전트를 만들 수 있습니다. 그러나 파일럿을 넘어 실제 비즈니스에 적용하려는 순간, 많은 팀들이 비슷한 벽에 부딪힙니다. Agent를 프로덕션에 적용하려다가 막힌 분들이라면 다음 고민들에 공감하실 것입니다. “왜 에이전트가 우리 비즈니스 […]

부제 : LLM Top 10 (2025)과 Agentic Top 10 (2026)을 활용한 체크리스트 들어가며 생성형 AI(Generative AI) 워크로드의 양상이 빠르게 변화하고 있습니다. 현재 많은 프로덕션 환경에서 이미 멀티 에이전트 기반의 AI 워크로드가 수행되고 있으며, 이는 AI 애플리케이션의 주요 특징으로 자리잡아 가고 있습니다. 여러 에이전트가 목표를 분담하고, 도구를 호출하며, 서로 협업하고, 독립적으로 의사결정을 내리는 환경에서는 기존 단일 […]

2025년 하반기부터 AWS에서 GPU 기반 분산 트레이닝 환경을 구축하는 고객이 급증하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 많은 고객분들이 기존에 온프레미스 환경에서 사용되는 대표적인 인터커넥트 기술인 인피니밴드(Infiniband)와 AWS의 인터커넥트 기술의 차이점에 대해 명확히 이해하지 못하는 상황을 지켜보면서 이 블로그를 작성하게 되었습니다. 이번 블로그 시리즈에서는 AWS 클라우드 환경에서 분산 트레이닝 환경을 구축하고 운영하는데 필수적인 AWS의 인터커넥트 기술에 대해 소개하고자 […]

본 블로그는 Olivier Sutter, Geoff Van Natter, Mikhail Yurasov, Amrith Prabhu, Steven DeVries, Wonsik Han이 작성한 Building an End-to-End Physical AI Data Pipeline for Autonomous Vehicle 3.0 on AWS with NVIDIA를 번역, 편집하였으며, 이해를 돕기 위해 Note를 추가했습니다. 도입 자율주행(AV) 개발은 아키텍처 관점에서 명확한 세대 전환이 진행 중입니다. AV 1.0: 인지(Perception), 예측(Prediction), 계획(Planning), 제어(Control)로 이어지는 […]

소개 미디어, 광고, 교육 산업에서 비디오 콘텐츠는 폭발적으로 증가하고 있습니다. Cisco의 예측에 따르면 2022년 기준으로만 전체 인터넷 트래픽의 82%가 비디오가 될 것이라고 전망하였습니다.[1] 하지만 이 방대한 영상 자산에서 원하는 장면을 찾고, 콘텐츠를 분류하고, 인사이트를 추출하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 기존의 비디오 검색은 수동으로 입력한 메타데이터나 파일명에 의존했습니다. “2024년 마케팅 캠페인 영상”이라는 제목만으로는 그 안에 어떤 […]

본 게시글은 AWS Database Blog에 게시된 ‘Introducing the GraphRAG Toolkit by Ian Robinson and Abdellah Ghassel’을 한국어 번역 및 편집하였습니다. Amazon Neptune이 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 워크플로를 누구나 더 쉽게 구축할 수 있도록, Neptune 기반의 오픈 소스 Python 라이브러리 GraphRAG Toolkit을 선보였습니다. 이 툴킷은 비정형 데이터에서 자동으로 벡터 임베딩이 포함된 그래프를 구축하고, […]

본 블로그는 Domenico di Salvia와 Andrea Filippo La Scola가 작성한 블로그인 Automating vector embedding generation in Amazon Aurora PostgreSQL with Amazon Bedrock를 번역, 편집하였습니다. 벡터 임베딩은 생성형 AI를 활용하여 애플리케이션에서 비정형 데이터를 다루는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 임베딩은 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠의 본질을 머신이 효율적으로 처리할 수 있는 형태로 변환하는 수학적 표현 방식으로, 시맨틱 검색, […]

소개 지난 1부에서는 ‘클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 1부 – VoD환경에서의 비디오 분석 파이프라인 구축하기’라는 주제를 다루었습니다. 2부에서는 영상의 분석과 의사결정이 빠르게 요구되는 환경에서 준실시간으로 비디오 분석 파이프라인을 구축하는 방안에 대해 다루겠습니다. 영상 데이터는 초 단위로 쌓이지만, 그 안에서 의미 있는 이벤트를 찾아내는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 기존의 감시/모니터링 시스템은 […]