AWS 기술 블로그
Category: Learning Levels
OWASP 기반 GenAI 보안 실무 점검 가이드
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 […]
NVIDIA와 함께 AWS에서 자율주행 3.0을 위한 End-to-End Physical AI 데이터 파이프라인 구축하기
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 […]
Neptune GraphRAG Toolkit을 활용하여 정교한 비정형 데이터 검색하기
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, […]
Amazon Aurora PostgreSQL에서 Amazon Bedrock으로 벡터 임베딩 생성 자동화
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, […]
중앙 집중식 및 분산형 비밀 관리 방식 알아보기
이 글은 AWS Security 블로그에게시된 글 (Exploring common centralized and decentralized approaches to secrets management)을 한국어로 번역 및 편집하였습니다. Amazon Web Services (AWS)의 비밀 관리 전략에 관한 흔한 질문 중 하나는 조직이 비밀을 중앙 집중화해야 하는지입니다. 이 질문은 비밀을 중앙에 저장해야 하는지에 초점을 맞추는 경우가 많지만, 비밀 관리 프로세스를 중앙 집중화할 때 네 가지 측면인 […]
AWS Organizations에서 Amazon Aurora 및 Amazon RDS 자동 마이너 버전 업그레이드를 위한 업그레이드 롤아웃 정책 지원
이 글은 AWS Database Blog에 게시된 AWS Organizations now supports upgrade rollout policy for Amazon Aurora and Amazon RDS automatic minor version upgrades by Sukhpreet Kaur Bedi, Jonathan Topping, Aditya Khosla, and William Doan을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 데이터베이스 엔진을 마이너 버전 업그레이드로 최신 상태로 유지하는 것은 안전하고 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 유지하는 데 중요합니다. […]
Amazon Connect AI Agent로 우리 회사만의 Agentic AI 컨택센터 구축하기
본 블로그 게시글은 AWS Blog의 영어 원문을 한글로 번역 및 일부 수정한 포스팅 입니다. 소개 컨택센터 리더들은 점점 더 복잡한 과제에 직면하고 있습니다: 고객은 모든 채널에서 즉각적이고 개인화된 서비스를 기대하는 반면, 상담원은 문제 해결을 위해 여러 시스템, KMS(Knowledge Management System)와 같은 지식 베이스나 시스템, 워크플로우를 동시에 다뤄야 합니다. 기존 접근 방식—각 시스템에 대한 커스텀 및 […]
Amazon OpenSearch Service백프레셔와 Admission Control에 대한이해와 클러스터 복원력 향상
“이 게시글은 AWS Big Data Blog에 작성된 “Improved resiliency with backpressure and admission control for Amazon OpenSearch Service” 블로그를 번역및 편집 하였습니다.” Amazon OpenSearch Service는 AWS가 관리하는 관리형 서비스로 클라우드 환경에서 OpenSearch 클러스터를 대규모로 보안, 배포 및 운영하는 것을 간단하게 만들어주는 관리형 서비스입니다. 2022년 OpenSearch는 내부적으로 샤드 인덱싱 백프레셔와 admission control이 적용 되었고, 이 기능을 […]
Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 이용한 롯데백화점의 AI 컨시어지 구축기
오프라인 리테일의 AI 혁신 대한민국 대표 백화점인 롯데백화점은 전국 수십 개 지점에서 프리미엄 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. 롯데백화점의 오프라인 매장 및 서비스 정보를 제공하는 롯데백화점 앱은 업계 최대인 약 700만 명의 가입자를 보유하고 있으며, 월간 활성 사용자 수(MAU)는 110만 명에 이릅니다. 롯데백화점은 이러한 디지털 접점을 더욱 강화하고 고객 경험을 한 단계 끌어올리기 위해 AI 기반의 […]
AI-DLC 기반 웅진씽크빅 북큐레이터 AI 에이전트 구축
“2일 만에 AI 에이전트의 MVP를 만들 수 있을까요?” 2025년 12월, 웅진씽크빅과 함께 AWS AI-DLC 워크숍(Unicorn Gym)을 진행하면서 이 질문에 대한 답을 찾았습니다. 결론부터 말하면, 가능했습니다. AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle) 방법론을 적용하여 북큐레이터를 위한 AI 에이전트의 MVP를 단 2일 만에 완성했고, 약 한 달간의 고도화를 거쳐 2026년 1월 베타 서비스를 오픈했습니다. 이 글에서는 AI와 개발자가 협업하는 […]









