AgentCore는 Policy, Evaluation, Observability로 기업 운영 체계를 만드는 방법을 소개했다.
ARMIQ가 Subagent와 Custom Skill을 결합한 AI-DLC로 AETL과 ACMS를 병행했다.
뷰컴즈는 Amazon ElastiCache for Valkey의 CESC로 타닥 v2 이미지 응답을 100ms 미만으로 줄이고 생성 비용도 35% 낮췄다.
GameLift Servers 출시 전 한도 상향, 부하 테스트, Blue/Green 배포를 준비해야 한다.
Amazon GameLift Servers 도입 전 서버 테스트·세션·관측 기준을 정리했다.
Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm과 pgvector를 RRF로 결합한 한국어 하이브리드 검색법을 소개했다.
딜라이트룸은 EKS Auto Mode로 5개 클러스터를 전환해 운영 부담을 크게 줄였다.
AWS EFA 위에서 NCCL이 GPU 집합 통신을 최적화하는 방식을 설명했다.
Amazon EKS Auto Mode와 Bifrost, Langfuse로 Agentic AI 운영을 자동화했다.
GraphRAG Toolkit이 문서를 문장·개체·사실로 추출해 지식 그래프와 벡터 인덱스를 구축한다.
AWS가 AgentCore 위에 7개 전문가 에이전트를 묶은 동적 스웜을 구현했다.
V-FRONT를 SBT로 3개월 만에 멀티테넌트 SaaS와 AWS Marketplace로 전환했다.
Deep Insight는 AgentCore Runtime과 Fargate 분리로 에이전트 실행과 코드 실행을 격리했다.
미리캔버스가 Amazon DocumentDB 전환 과정에서 겪은 인덱스 최적화 문제와 해결 방안을 공유한다.
미리캔버스가 MongoDB Atlas를 버리고 DocumentDB로 p50 지연시간을 절반으로 줄이고 비용도 30% 낮췄다.
Bedrock Agent에 새 SAW runbook을 붙여 CloudWatch Agent 문제를 자동 진단한다.
EFS 유지보수 시 새 서버의 RST가 Outbound에서 막히면 NFS I/O가 1~2분 멈춘다.
AWS의 ENI 구조와 할당 규칙을 이해해야 EFA 성능을 제대로 끌어낼 수 있다.
Aurora PostgreSQL의 pgvector 0.8.0은 필터링된 벡터 검색의 속도와 재현율을 크게 높였다.
AMOREPACIFIC이 Kiro IDE와 MCP·Steering으로 레거시 SAP 개발에 AI를 붙였다.
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