AWS 기술 블로그

Category: Artificial Intelligence

AWS Transform for migrations, 이제 13개 언어에 대한 현지화 지원

이 글은 AWS Blog의 “AWS Transform for migrations now supports localization for 13 languages” by Jamie Vinciguerra and Jason Amaya 게시글을 번역한 글 입니다. 마이그레이션 프로젝트를 수행하는 조직이 항상 하나의 공통 언어로 운영되는 것은 아닙니다. 마이그레이션 팀은 여러 지역에 걸쳐 있으며, 워크로드에 가장 가까운 사람들이 종속성, 비즈니스 컨텍스트, 운영 리스크를 가장 잘 이해하고 있는 경우가 […]

AWS 환경에서 프로덕션-레디 확산 언어 모델(DLM) 검증하기

확산 언어 모델(Diffusion Language Model, 이하 DLM)은 일반적인 자기회귀(Autoregressive, 이하 AR) 모델과 다른 방식으로 텍스트를 생성하는 언어 모델입니다. 최근 AR 모델과 동일한 사이즈의 DLM 모델들이 공개되고 있으며, 벤치마크 결과에서 AR보다 낮은 응답 지연(latency)을 보이며 주목을 받고 있습니다. 다만 AR과 완벽히 동일한 구조의 모델이 아니기 때문에 워크로드에서 모델을 변경하기 앞서 검증을 통해 기존 워크로드의 응답 품질에 […]

분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (1편: 모델 규모와 하드웨어 선택)

대규모 언어 모델(LLM) 학습을 준비하는 팀이 가장 먼저 부딪히는 질문은 결국 “어떤 GPU를 얼마나, 어떻게 확보할 것인가”로 귀결됩니다. 그러나 이 질문은 H100이냐 B200이냐를 고르는 단순한 하드웨어 선택으로 끝나지 않습니다. 하나의 노드로 충분한지, 아니면 여러 노드로 확장해야 하는지, On-Demand로 그때그때 띄울지, Capacity Block으로 미리 예약할지, 평범한 EC2 클러스터로 감당이 되는지, 아니면 Amazon EC2 울트라클러스터(UltraClusters)나 Amazon EC2 […]

Amazon Bedrock 위에 사내 LLM Gateway 구축하기: Claude Code, Codex를 위한 인증·비용·거버넌스

“개발자 전원에게 Claude Code를 열어주고 싶습니다. 그런데 누가 얼마를 쓰는지, 어떤 모델에 접근하는지, 예산을 넘기면 어떻게 막을지를 모른 채로 열어도 될지 확신이 서지 않습니다.” 이 고민은 2026년 현재 거의 모든 기술 조직이 마주하는 현실입니다. 생성형 AI 코딩 도구는 더 이상 실험이 아니라 일상 도구가 되었고, Claude Code는 환경변수 하나(CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1)만으로 Amazon Bedrock 위에서 곧바로 동작합니다. 그리고 […]

Amazon Bedrock 모델 promptfoo 로 성능 평가하기

들어가며 “프롬프트를 바꿨는데, 정말 더 나아진 걸까?” 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는 엔지니어라면 누구나 한 번쯤 마주치는 질문입니다. 프롬프트 한 줄을 수정하거나 모델을 교체할 때마다 품질이 좋아졌는지 확신하기 어렵고, 여러 모델을 두고 어느 쪽이 서비스에 더 맞는지 판단하려면 같은 질문을 양쪽에 던져 결과를 일일이 눈으로 비교해야 합니다. 문제는 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)이 비결정적(non-deterministic) […]

AWS Elemental Inference를 활용한 실시간 문맥 광고(Contextual Advertising) 솔루션

AWS Elemental Inference Smart Subtitle, Amazon Bedrock, SCTE-35를 결합하여 라이브 방송 콘텐츠의 문맥을 실시간으로 이해하고, 최적의 시점에 문맥 기반 광고를 배치하는 아키텍처를 구축합니다. 이 블로그에서는 라이브 콘텐츠의 음성을 실시간으로 자막화하고, 그 자막의 문맥을 AI가 분석하여 IAB(Interactive Advertising Bureau) 카테고리로 분류한 뒤, 표준 SCTE-35 오버레이 시그널(segmentation_type_id 0x38)을 통해 AWS Elemental MediaTailor와 연동하는 전체 파이프라인을 설명합니다. 소개 […]

AWS DevOps Agent 를 활용한 성능 테스트 결과 분석

1. 개요 AWS DevOps Agent는 인시던트 대응을 위한 자율형 AI 에이전트입니다. 장애가 발생하면 AWS 리소스를 AWS Native 도구와 연결 설정 된 외부 모니터링 도구로 부터 메트릭, 로그를 자동으로 수집 및 분석하고, 근본 원인을 파악하여 우선순위가 지정된 권장사항을 제공합니다. 그런데 한 발 물러서 생각해보면, 성능 테스트 결과 분석도 본질은 같습니다 — “특정 시간대에 시스템에 부하가 가해졌을 […]

사조시스템즈의 사내 ERP 데이터 기반 Agentic AI 구축 여정 – Strands Agents SDK와 Kiro 활용기

이번 블로그는 AWS DEVCRAFT 2026 (2026.3.26 ~ 4.9, AWS 코리아 오피스) 해커톤 프로그램에 참여하여 진행한 프로젝트를 기반으로 작성되었습니다. DEVCRAFT는 AWS SA와 고객사 개발팀이 함께 실제 비즈니스 과제를 2주간 집중 개발하는 프로그램입니다. 회사소개 사조시스템즈는 사조그룹의 계열사로 그룹의 전산업무를 총괄 관리·운영하는 IT 전문 기업입니다. 사업영역은 Logistics, IT사업, PM(Project Management)사업 부문으로 구성되어 있으며, 그룹 내 ERP·그룹웨어·물류 시스템 등 […]

포스코DX의 엔지니어링 암묵지를 AI가 활용할 수 있는 지식 자산으로 전환하기

들어가며 “이 밸브 유형에는 향후 사양 변경에 대비해 예비 접점을 반드시 확보합니다.” 20년 차 시니어 엔지니어는 이 규칙을 당연하게 적용합니다. 하지만 이 판단 기준은 어떤 매뉴얼에도 적혀 있지 않고, 어떤 교과서에도 나오지 않으며, 인터넷 어디에서도 검색할 수 없습니다. 오직 수십 년의 현장 경험을 통해, 사람에서 사람으로 전승되어 온 지식입니다. 이 문제는 한 조직만의 이야기가 아닙니다. […]

하나투어의 Amazon Neptune과 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 여행상품 기획 에이전트 구축기

“오사카 3박 4일, 벚꽃 시즌, 예산 150만 원.” 이 조건 한 줄로 여행 패키지 기획 초안을 만들 수 있다면 어떨까요? 하나투어는 상품기획자(MD, Merchandiser)가 수작업으로 2~3일에 걸쳐 만들던 패키지 일정 초안을, 지식 그래프 기반의 AI 에이전트로 2~3분 만에 생성하는 시스템을 구축했습니다. 이 글에서는 하나투어가 두 번의 시행착오 끝에 Amazon Neptune 기반 GraphRAG(그래프 기반 검색 증강 생성)와 Amazon Bedrock AgentCore에 도달하기까지의 […]