발표 내용과 자료를
한 곳에서

AWS Lattice와 Cilium을 활용하여 사이드카 없이 EKS 다중 클러스터 환경에서의 네트워킹 전략을 구현하는 방법에 대한 발표입니다. 솔루션 아키텍트의 전문적인 관점에서 설명합니다.

Terragrunt를 활용하여 Amazon EKS 환경에서 멀티테넌시 거버넌스를 구현하는 방법에 대한 발표입니다. DevOps 엔지니어의 실무 경험을 바탕으로 한 사례를 공유합니다.

Claude Code의 대안을 찾는 과정에서 발견한 Gemini를 활용한 에이전트 기반 코딩 워크플로우에 대한 발표입니다. Xcode와 Gemini를 결합한 현대적인 개발 방법론을 소개합니다.

Claude Code의 대안을 탐색하다가 발견한 Gemini의 활용 방법을 소개합니다. 실제 시도해본 경험을 바탕으로 무엇이 효과적이었고 무엇이 그렇지 않았는지, 그리고 Gemini가 Xcode와 함께하는 현대적인 에이전트 코딩 워크플로우에 어떻게 활용될 수 있는지를 공유합니다.

보안조직이 없는 곳에서 어떻게 일을 해야하는가? 그리고 보안 조직이 커지면서 잘 성장하기 위해서는 그 조직의 리더와 팔로워는 무엇을 중요하게 지키면서 성장시켜 나가야할지에 대해서 얘기합니다. 처음부터 다 갖춰진 보안조직에서 일할 기회는 생각보다 없기 때문에 실무적인 조직 관리와 성장 전략을 다룹니다.

버전 관리 도구가 없던 조직에 GitHub를 처음 도입하며 겪었던 시행착오와, 그 과정에서 보안을 어떻게 내재화했는지에 대한 실무적인 경험을 공유합니다. GitHub 보안 설정부터 Secret Scanning, SAST, SCA 등 핵심 보안 스캔 도구의 파이프라인 연동 및 실제 운영 노하우를 단계별로 다룹니다.

Strands Agents를 이용하여 몇 줄의 코드만으로 AI 에이전트를 구축하고, 간단한 상호작용부터 복잡한 다중 에이전트 협업에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 지능형 에이전트를 실습하는 핸즈온 랩입니다.

단일 Docker Compose 환경에서 실행되는 Agentic Data Stack을 활용한 실습 프로젝트를 단계별로 살펴봅니다. ClickHouse, MCP, LibreChat, Langfuse가 어떻게 함께 작동하여 에이전틱 AI 시스템을 구축하는지 즉시 실행 가능한 환경에서 확인할 수 있습니다.

와트니는 ClickHouse Cloud 위에 HyperDX, Langfuse, ClickPipes를 통합하여 하나의 데이터 스택으로 운영하고 있습니다. 데이터가 한 곳에 모이자 AI 에이전트가 스스로 데이터를 찾아 활용하기 시작한 실제 경험을 공유합니다.

모든 AI 혁신의 뒤에는 방대한 데이터가 존재하며, 진짜 도전 과제는 이 데이터를 충분히 빠르게 이동시키고, 가공하고, 쿼리하는 것입니다. 대규모 언어 모델이 어떻게 학습되고, 파인튜닝되며, 서비스되는지를 심층적으로 살펴보고, 이를 가능하게 하는 데이터 파이프라인과 아키텍처에 초점을 맞춥니다.

컨테이너 기반 워크플로우를 실제 조직에 적용하며 겪은 경험을 공유하는 세션입니다. 단순 기능 소개를 넘어, 왜 내부 플랫폼으로 확장했는지와 운영하면서 마주한 현실적인 문제들까지 함께 다룹니다.

Amazon EKS 환경에서 발생하는 IP 부족 문제를 Kiro AI 개발도구를 활용하여 해결하는 방법을 소개합니다. AWS Cloud Support Engineer의 실무 경험을 바탕으로 한 실용적인 솔루션을 제시합니다.