소개 AI 에이전트의 도구 접근 통제를 위한 아마존 베드록 에이전트코어 게이트웨이(Amazon Bedrock AgentCore Gateway)가 최근 많은 기업에서 주목받고 있습니다. 특히, 기업 내부에서 사용되는 AI 에이전트가…
데이터 엔지니어링 속도 혁신: AWS에서의 ADOP 활용 가이드 AWS에서의 Agentic Data Operations Platform (ADOP)은 데이터 엔지니어링의 효율성을 크게 개선하여 개발 시간과 비용을 절약할 수 있는…
Amazon Bedrock에서 OpenAI GPT-5.6 모델의 지역 간 추론 아마존 Bedrock은 이제 25개 이상의 AWS 리전에서 OpenAI GPT-5.6 모델을 지역 간 추론 기능과 함께 지원합니다. Sol,…
Amazon Quick Sight를 활용한 AI 기반 대시보드 구축 가이드 들어가며디지털 시대의 정보 과다 속에서, 데이터는 이제 기업의 주요한 자산으로 자리 잡았습니다. 이를 효과적으로 활용하기 위해,…
AWS SageMaker Canvas를 활용한 데이터 준비 및 모델 구축 가이드 인공지능 기술의 발전은 점점 더 많은 비즈니스 현장에서 데이터 분석 및 예측 모델링의 중요성을 강조하고…
소개 AWS의 혁신적인 무코드 머신러닝(ML) 워크플로우를 통해 Snowflake와 Amazon SageMaker Canvas 및 Amazon Quick를 활용한 데이터 통합과 예측 분석을 구현하는 방법을 알아봅니다. 이번 문서에서는 데이터…
AWS 벡터 솔루션을 통한 AI 혁신적 활용 방법 오늘날 AI는 기업 운영에 커다란 변화를 가져오고 있으며, AWS는 이와 관련한 다양한 솔루션을 통해 데이터를 효과적으로 활용할…
AWS 베드록 AgentCore를 활용한 대규모 클라우드 마이그레이션 스케일링 소개 클라우드 마이그레이션은 대규모 애플리케이션 포트폴리오를 가진 기업들에게 필수적인 과제입니다. 전통적인 방법으로는 시간이 오래 걸리고, 각 단계에서…
AWS의 프레임워크 독립 확장: 기업 환경에서의 에이전틱 AI 활용 기업의 규모가 커짐에 따라 에이전틱 AI를 효과적으로 확장하면서도 벤더에 얽매이지 않는 유연성을 확보하기 위한 건축 패턴이…
AWS 에이전트코어에서 도그우드(Dogwood) 정책 활용하기 도입 AI 에이전트는 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있지만, 적절한 통제가 이루어지지 않으면 조직의 정책이나 규제 제약에 어긋날 수 있습니다. 이에…