AWS 기술 블로그
AWS AI Day Hackathon 고객 사례 1부: 카카오스타일의 AI 기반 체형 맞춤 스타일 추천 시스템
지난 11월 진행된 AWS AI Day Hackathon 2024에서 13개 기업들이 선보인 혁신적인 프로젝트들을 시리즈로 소개해 드리고자 합니다. 해커톤 고객 사례 시리즈를 통해 각 기업들이 Amazon Bedrock을 활용해 실제 비즈니스 과제를 어떻게 해결했는지, 기술적 접근 방식과 구현 과정에서의 인사이트를 심층적으로 다뤄보고자 합니다. 본 시리즈가 생성형 AI 도입을 고민하시는 분들께 실질적인 참고 사례가 되길 바랍니다. 해커톤의 전반적인 […]
Amazon S3 데이터 레이크와 기계학습을 위한 Snowflake 통합 파이프라인 플랫폼 구축하기
인공지능과 기계학습 기술의 상용화로, 기업들은 대량의 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 관리할 필요성을 점차 인식하고 있습니다. 데이터 레이크(Data Lake)는 이러한 필요성에 부응하여, 다양한 소스로부터 대규모의 데이터를 실시간으로 수집하고 저장함으로써 기업의 의사결정과 혁신을 지원합니다. 이제 데이터 레이크는 기업이 데이터 자산을 최대한 활용하고 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 정형, 반정형, 비정형 데이터 등 다양한 유형의 […]
버드뷰가 이끄는 화해의 K-뷰티 글로벌화: Amazon Bedrock 기반 글로벌 번역 서비스 구축 여정
버드뷰(Birdview) & 화해(Hwahae) 소개 화해(Hwahae)는 2013년 버드뷰(Birdview)가 출시한 이후 국내 뷰티 시장의 혁신을 주도하고 있는 대표적인 뷰티 플랫폼입니다. 현재 월간 130만 명 이상의 활성 사용자를 보유하고 있으며, 특히 20-30대 여성의 80% 이상이 사용하는 필수 뷰티 서비스로 자리잡았습니다. 화해는 뷰티 소비자의 똑똑한 선택을 통해 인디 브랜드의 성장 기회를 제공함으로써 뷰티 시장의 성장을 선도하는 서비스입니다. 실 사용자의 […]
티오더 DevOps팀의 Amazon Bedrock을 활용한 AWS 자원 감시 사례
티오더는 ‘테이블 오더’ 서비스를 시작으로, F&B 시장의 새로운 패러다임을 만들어나가고 있는 기업입니다. 누적 25만 대 이상의 태블릿 설치 대수와 매월 2,500만 명 이상의 사용자를 보유하며 태블릿 메뉴판 시장 점유율 1위의 위치에서 업계를 선도해 나가고 있습니다. 압도적인 시장 점유율을 기반으로 사용자의 데이터를 수집 및 가공하여 F&B 시장에 꼭 필요한 정보를 추출하고, 가공한 데이터를 다시 매장의 사장님께 […]
Amazon Bedrock Knowledge Bases로 멀티테넌트 RAG 구성하기
이 글은 AWS Machine Learning 블로그에 게시된 글 (Multi-tenant RAG with Amazon Bedrock Knowledge Bases)를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 조직들은 지속적으로 자사의 독점적 지식과 도메인 전문성을 활용하여 경쟁 우위를 확보하는 방법을 모색하고 있습니다. 기초 모델(Foundation Model, FM)과 그들의 놀라운 자연어 처리 능력의 출현으로, 데이터 자산의 가치를 실현할 수 있는 새로운 기회가 생겼습니다. 조직들이 생성형 AI를 […]
생성형 AI로 혁신하는 법률 서비스: Amazon Bedrock으로 구현한 법무법인대륜의 서면 작성 AI 시스템
주식회사 대륜은 대륜법무그룹의 일원으로, ‘고객이 가장 쉽고 편리하게 찾을 수 있는 로펌이자 가장 명쾌한 솔루션을 제시하는 세계적인 로펌’을 목표로 단기간에 법무법인 대륜을 국내 10대 대형 로펌으로 성장시킨 기업입니다. 대륜은 각 분야 전문 변호사들과 함께 고객의 상황에 맞는 최고의 법률 서비스를 제공하고 있으며, 어렵고 낯설게 느껴질 수 있는 법률 서비스를 더욱 편리하게 이용할 수 있도록 리걸테크 […]
AWS AI Day Hackathon에서 GenAI로 미래를 창조하기
지난 2024년 11월 15일, AWS Korea가 위치한 센터필드 18층에서는 해커톤 ‘AWS AI Day Hackathon 2024’가 진행되었습니다. AWS Korea는 2024년 처음으로 대고객 해커톤 행사를 주최했습니다. 뜨거운 참여 열기 속에 13개 팀이 최종 참가팀으로 선별되었으며, 총 59명의 참가자가 각 산업군에서 발생하는 기술 과제를 식별하고 AI를 통해 해결해 나가는 시간을 가졌습니다. 접수 마감 이후 결과물 발표까지 3주간의 시간 […]
Amazon S3 Metadata를 Amazon Athena와 Amazon Quicksight로 분석하기
이 글은 AWS Storage Blog에 게시된 Analyzing Amazon S3 Metadata with Amazon Athena and Amazon QuickSight by Lokesh AP, Tom Bailey, Huey Han, Lee Kear, Fabio Lattanzi, and Roohi Sood를 한국어 번역 및 편집하였습니다. 오브젝트 스토리지는 사실상 무제한의 확장성을 제공하지만 수십억 개, 심지어 수조 개의 오브젝트를 관리하는 데는 상당한 어려움이 따를 수 있습니다. 어떤 데이터가 있는지 어떻게 알 수 […]
AWS re:Invent 2024, EC2 인스턴스 RECAP 살펴보기
AWS가 매년 주최하는 세계 최대 규모의 클라우드 컴퓨팅 컨퍼런스인 AWS re:Invent가 2024년도에도 미국 라스베이거스에서 성황리에 개최되었습니다. Re:Invent를 통해 새롭고 다양한 서비스 및 기술들이 매년 쏟아지고 있습니다. 이번 블로그에서는 AWS re:Invent 2024 를 전후로 출시된 EC2 인스턴스 관련 새로운 기술 중, 특히 머신 러닝 용 가속기 관련 내용들을 중심으로 소개하고자 합니다. 이 블로그는 단순히 신규 출시된 […]
Aurora MySQL와 MS-SQL의 성능 비교 직접 해보기
이 글은 SQL Server to Amazon Aurora MySQL in Game Development 시리즈 블로그의 일부로 작성되어 있습니다. 시리즈의 모든 글들은 아래 링크들을 따라가시면 읽어보실 수 있습니다. 저장 프로시저 중심 아키텍처에서 벗어나 클라우드 데이터베이스 적응하기 Aurora MySQL 성능 검증 직접 해보기 Amazon Aurora MySQL을 사용하여 MMORPG를 개발할 때 고려해야할 점들 Amazon Aurora MySQL을 활용한 클라우드 답게 데이터베이스 […]