Category: Compute

Lambda로 서버리스 워크로드를 설계하다 보면 비슷한 고민을 반복해서 만나게 됩니다. 15분 한도를 넘는 장기 워크 플로우는 어떻게 처리할지, 호출 사이에 실행 환경이 멈추는 freeze(일시 정지) 동작이 상시 트래픽 서비스에 맞는지, 사용자나 AI가 생성한 코드를 어디서 안전하게 실행할지 같은 질문입니다. 지금까지는 이 답을 Lambda 외부에서 찾는 경우가 많았습니다. 워크 플로우는 AWS Step Functions로 옮기고, 상시 워크로드는 […]

본 블로그는 LG CNS 와 AWS 가 공동 작성하였습니다. 품질보증 담당자가 QMS, LIMS, SAP, EDMS를 오가며 자료를 모으고 APQR 리포트 한 건을 완성하는 데는 약 12시간이 걸렸습니다. 종근당과 LG CNS는 Agentic AI로 이 시간을 약 1시간으로 줄였습니다. LG CNS는 AWS 프리미어 파트너로, 다수의 대규모 엔터프라이즈 고객을 대상으로 SM(운영 유지보수)/AM(현대화)/Migration 서비스를 제공하고 있습니다. 이 글은 1941년 […]

실리콘투는 한국의 뷰티 브랜드를 전 세계 고객에게 유통하는 글로벌 플랫폼 기업입니다. 수많은 브랜드와 상품, 국가별 물류가 실시간으로 맞물려 돌아가고, 이 방대한 흐름을 CMS, WMS, OMS를 비롯한 여러 사내 시스템이 나눠 맡습니다. 사업이 커질수록 업무 규칙도 함께 불어났고, 그 규칙은 저장 프로시저(SP, Stored Procedure. 데이터베이스에 넣어 두고 불러 쓰는 SQL 로직 묶음), 소스 코드, 그리고 여기저기 […]

Amazon Bedrock 앞에 LLM 게이트웨이(이하 게이트웨이)를 두면 편의와 통제를 얻지만, 그 대가로 Amazon Bedrock이 보는 호출자 신원과 모델별 관측 지점이 게이트웨이 뒤로 흐려지는 사각지대가 생깁니다. 이 글은 잘 알려진 레퍼런스 아키텍처를 출발점으로, 그 사각지대를 Amazon Bedrock 네이티브 기능으로 보완하는 방법 (호출자 감사 추적과 모델별 관측 및 거버넌스)을 다룹니다. <Claude Code → LLM 게이트웨이 → Amazon Bedrock> […]

1편에서 모델 규모에 맞는 인스턴스 타입과 인터커넥트 기술을, 2편에서 Amazon EC2 UltraClusters(울트라클러스터) 및 Amazon EC2 UltraServer(울트라서버)와 고성능 GPU 인스턴스 확보 전략을 다뤘습니다. 무엇을 고르고 어떻게 확보할지가 정해졌다면, 이제 실제로 클러스터를 구성하고 운영할 차례입니다. 이번 3편에서는 컨테이너 기반 환경 구성, 클러스터를 구성하기 전 점검사항, 온프레미스 환경과의 비교, GPU와 Trainium의 선택, 그리고 현장에서 자주 마주치는 문제의 해결까지 […]

이 블로그는 한화솔루션 분석/AI팀과 AWS의 협업으로 작성되었습니다 한화솔루션은 사내 임직원과 개발자가 Claude 기반 도구(Claude Cowork, Claude Code)를 안전하고 통제 가능한 방식으로 사용할 수 있도록, Amazon Bedrock 위에 단일 사내 LLM Gateway를 구축했습니다. 특히 Claude Cowork를 AWS 기반으로 전사에 안정 배포한 것은 국내 첫 사례입니다. 이 게이트웨이는 계열사별로 분리된 여러 인증 체계를 하나로 수용하는 멀티테넌트 인증에서 […]

이 글은 AWS Physical AI Blog에 게시된 Training World Models on Scene Semantics, Not Pixels을 번역 및 편집한 글입니다. 사전학습된 AI 모듈과 고전 컴퓨터 비전을 조합하여, 도메인 데이터나 합성 프레임 없이 일반 단안(monocular) 영상에서 장면 의미론(scene semantics)을 추출하는 새로운 로봇 월드 모델 학습법을 소개합니다. 소개 오늘날 로봇 AI 학습은 어디를 가나 같은 레시피를 따릅니다. 거대 […]

1편에서는 모델 규모에 맞는 GPU 인스턴스와 인터커넥트, 병렬화 전략, 그리고 모델 메모리 계산까지 ‘무엇을 고를까’를 다뤘습니다. 이번 2편에서는 그 선택을 수천 장 규모로 확장합니다. 수천에서 수만 개의 GPU를 하나의 학습으로 묶는 울트라클러스터와 울트라서버 아키텍처, 그리고 이런 고성능 인스턴스를 실제로 확보하는 ODCR 및 Capacity Block 전략을 다룹니다. 시리즈 블로그 보기 분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 […]

해당 포스트는 당근의 최용환님, 조승환님, 오현준님과 함께 작성했으며, AWS Summit Seoul 2026에서 발표한 세션 내용을 기반으로 합니다. 이 시리즈의 1부에서는 서명키 보안의 중요성과 당근이 하이브리드 전략을 선택한 과정을, 2부에서는 CloudHSM 아키텍처와 다계층 접근 제어 전략을 다루었습니다. 이번 마지막 글에서는 이 인프라 위에서 서명 시스템을 어떻게 구현했는지, PKCS#11 기반 시스템 운영에서 겪은 트러블슈팅, 그리고 수천만 개의 […]

해당 포스트는 당근의 최용환님, 조승환님, 오현준님과 함께 작성했으며, AWS Summit Seoul 2026에서 발표한 세션 내용을 기반으로 합니다. 이 시리즈의 1부에서는 서명키 보안의 중요성과 당근이 AWS CloudHSM과 AWS KMS를 비교하여 하이브리드 전략을 선택한 과정을 다루었습니다. 이번 글에서는 CloudHSM 아키텍처를 어떻게 설계했는지, 그리고 서명키에 대한 접근을 어떻게 다계층으로 보호했는지 공유합니다. CloudHSM 아키텍처 개요 다음 다이어그램은 당근이 구성한 […]