Category: Artificial Intelligence

– 박경수(AWS Solutions Architect), 장현태(AWS Solutions Architect), 백승연 (LG에너지솔루션, Product Owner), 최수아 (LG에너지솔루션, Data Scientist) “실시간으로 가격이 바뀌는 전력시장에서 최대 수익을 내려면 얼마에 입찰해야 할까? 그 가격을 예측하고 입찰 전략까지 분석해주는 에이전트가 있다면?” LG에너지솔루션 전력거래솔루션은 이 한 문장에서 출발했습니다. LG에너지솔루션은 배터리 셀부터 ESS(Energy Storage System)까지 아우르는 글로벌 배터리 기업입니다. 하지만 배터리의 가치는 배터리를 만드는 것에서 […]

지난 1부에서는 삼성계정 서비스의 멀티 에이전트 AIOps 시스템을 어떤 구조로 설계했고, 그 구조를 안정적으로 운영하기 위해 무엇을 뒷받침했는지, 그리고 그 위에서 자율성을 어떻게 조금씩 넓혀왔는지를 다뤘습니다. 이 글에서는 그 시스템이 실제 운영 현장에서 어떻게 쓰이고 있는지, 도입 전후로 업무가 어떻게 달라졌는지, 그리고 더 높은 수준의 자율운영으로 나아가기 위해 무엇을 준비하고 있는지를 다룹니다. 이 글은 2부작으로 […]

삼성계정(Samsung Account)은 전 세계 약 21억 사용자에게 삼성 디바이스와 서비스를 연결하는 통합 인증 시스템입니다. Samsung Wallet, Bixby, SmartThings, Samsung Health를 비롯한 수많은 서비스가 삼성계정으로 사용자와 연결되며, 글로벌 대규모 트래픽을 365일 24시간 무중단으로 처리합니다. 이런 초대규모 서비스를 운영한다는 것은, 그만큼 방대한 인프라와 끊임없는 운영 업무를 동반한다는 뜻입니다. 멀티 리전·다계정 환경에 걸친 수많은 마이크로서비스, 매일 쏟아지는 모니터링 […]

Claude Code를 조직에 도입하면 개인의 습관만으로는 답할 수 없는 질문이 남습니다. 자리를 비웠다 돌아오면 첫 응답이 왜 유난히 느리고 비싼지, Amazon Bedrock으로 사용하는 조직에서는 누가 얼마나 쓰는지를 어디서 확인할 수 있는지 같은 질문입니다. 이 글은 Claude Code 토큰 비용 최적화 시리즈의 2부입니다. 1부(비용 구조와 세션 습관)에서는 비용이 컨텍스트 크기에 비례하고 실제 지불 단가는 프롬프트 캐싱(prompt […]

Claude Code를 팀에 도입하고 나면 비슷한 질문들이 찾아옵니다. 짧은 한 문장의 질문만 했는데 토큰 사용량이 왜 이렇게 높은지, 하루가 끝날 때쯤이면 세션이 왜 이렇게 무거워져 있는지 같은 의문입니다. Claude Code는 메시지를 보낼 때마다 시스템 프롬프트, 프로젝트 컨텍스트, 지금까지의 전체 대화 이력을 다시 전송하고, 비용은 그 컨텍스트 크기에 비례합니다. 그리고 실제로 지불하는 토큰 단가는 프롬프트 캐싱(prompt […]

젭(ZEP) 소개 젭은 온라인 메타버스 플랫폼 ZEP을 운영하는 스타트업입니다. ZEP은 사용자들이 온라인 공간에서도 자연스럽게 만나고 소통할 수 있는 경험을 제공하며, 오프라인의 물리적 제약을 넘어 다양한 활동이 이루어질 수 있는 환경을 만들어가고 있습니다. ZEP은 400만 MAU 규모의 서비스 환경에서 WebRTC 기술을 내재화해 안정적인 동시 스트리밍 경험을 제공하고 있으며, 대규모 동시 접속과 상호작용을 처리하는 게임 서버, 웹 […]

본 글은 AWS Summit Seoul 세션 “200개국 삼성 스마트 TV 앱 데이터를 자연어로 묻다: 에이전틱 AI on AWS”의 내용을 기반으로 작성되었습니다. 개요 생성형 AI는 실험적 프로토타입에서 벗어나, 이제 프로덕션 환경에서 대규모로, 실제 성능 제약 속에서 안정적으로 동작할 것을 요구받고 있습니다. Strands Agents SDK, LangGraph, CrewAI, LlamaIndex 같은 오픈소스 프레임워크의 등장으로 누구나 하루 만에 인상적인 에이전트 […]

이 글은 AWS Frontier Agents 시리즈의 세 번째이자 마지막 편입니다. 1편에서 배포 전 릴리스 리스크를 차단하고, 2편에서 배포 후 보안을 검증했다면, 이번 글은 운영 중인 워크로드의 비용 이상을 자동으로 조사하는 AWS FinOps Agent를 다룹니다. 비용 급증 알림은 받지만 “왜 올랐고 누구 책임인지”를 찾는 데는 며칠이 걸립니다. 이 글에서는 AWS FinOps Agent(Preview)가 AWS Cost Anomaly Detection […]

AI 코딩 도구의 확산으로 Pull Request가 만들어지는 속도는 폭발적으로 빨라졌지만, 이를 검토하고 테스트하는 속도는 여전히 사람의 손에 머물러 있습니다. 이 글에서는 AWS Frontier Agents의 개념과 구성을 소개하고, AWS DevOps Agent에 새로 추가된 Release Management(Preview) 기능으로 코드 변경이 프로덕션에 도달하기 전에 릴리스 리스크를 자율적으로 검증하는 방법을 단계별로 살펴봅니다. > 블로그 시리즈 보기 Part [1]: DevOps Agent […]

이 글은 AWS Frontier Agents 시리즈의 두 번째 편입니다. 1편에서 다룬 배포 전 릴리스 검증에 이어, 이번 글은 배포된 애플리케이션의 보안을 검증하는 AWS Security Agent에 대한 내용을 다룹니다. 일반적으로 연 1~2회 수행하는 외주 침투 테스트만으로는 매일 배포되는 애플리케이션의 보안 변화를 따라가기 어렵습니다. AWS Security Agent는 이 문제를 해결하기 위해 소스 코드와 문서를 사전에 분석한 뒤, […]