AWS SDMA(Spatial Data Management and Analytics)를 이용해 건물 검사 워크플로를 개선하는 레퍼런스 아키텍처를 소개한다. 기존 검사 프로그램이 생성하는 이미지·관측 데이터가 독립 파일로 흩어져 재사용이 어렵다는 문제를 "공간 참조 데이터"로 취급해 해결한다.

자율주행 로봇 300대를 RTSP + 포트포워딩으로 원격 관제하니 신규 사이트마다 20분~수시간 네트워크 설정이 필요. 운영 확장 불가.

AWS 사용자가 Claude Platform 의 Messages API, Managed Agents, MCP, 코드 실행 등 모든 기능을 별도 자격증명/계약 없이 쓰고 싶다.

Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 타닥(뷰컴즈) 이 실시간 이미지 생성 응답 3~5초, 비용 부담이 큼.

멀티플레이어 게임 출시 사전 단계에서 인스턴스 선택, 라이프사이클, 세션 배치, 관찰 가능성을 어떻게 설계해야 하나.

수백만 대 IoT 디바이스를 안전하게 연결하고 데이터 흐름까지 관리하는 인프라 설계가 복잡했다.

멀티테넌트 마이크로서비스에서 tenant metadata와 공유 설정의 갱신 주기와 접근 패턴이 달라 캐시 staleness와 병목이 생겼다.

AWS 워크로드의 재해 복구는 데이터 백업만으로 부족하며, 컴퓨트·네트워크·IAM·설정까지 복원해야 한다.

마케팅 자동화를 개발팀에 매번 의뢰하면 속도가 안 나오고, 대형 캠페인 트래픽으로 시스템이 흔들린다.

AI coding agent는 느린 배포, 강한 결합, 불투명한 코드 구조 때문에 변경 검증을 자동으로 반복하기 어렵다.

Pulumi로 관리하는 AWS 인프라에 수십 개의 코드-리소스 Drift가 쌓여 6~8주 수작업이 예상됐다.

기존 ALB는 Target Health 화면과 CloudWatch 지표만으로 헬스체크 실패 원인을 추적해야 해서, 타임아웃·응답 코드 불일치·앱 오류를 구분하기 어려웠다.

S3에 쌓인 구조화 데이터를 분석하려면 SQL과 코딩 지식이 필요해, 비전문가가 자연어로 즉시 질문하고 결과를 확인하기 어려웠다.

AWS EC2 인스턴스가 stopping 상태에서 멈춰버리는 경우, 기존의 기본 중지나 OS 종료 건너뛰기 옵션만으로는 정상 종료가 불가능했다.

ECS의 기본 배포는 롤링 업데이트만 지원해 트래픽 단절 없이 안전하게 새 버전으로 전환하기 어려웠다.

버즈빌의 DynamoDB RCU가 5월 1k에서 10월 130k/s까지 130배 폭증했고, 원인은 3월 배포된 코드가 Limit 없이 파티션 전체를 Strong Consistent로 스캔하던 패턴이었다.

Vercel이 AWS 데이터베이스(Aurora PostgreSQL, Amazon DynamoDB, Aurora DSQL)를 대시보드에서 직접 프로비저닝할 수 있는 통합을 출시했다. OIDC 기반으로 연결마다 IAM 인증 토큰을 동적 생성해 저장 비밀번호가 없으며, Vercel의 AWS 인프라 기반 덕분에 경쟁사 대비 절반 수준인 평균 1ms 라운드 트립을 기록했다.

AWS 정보를 AI 에이전트에 연결할 때 Documentation MCP(로컬)와 Knowledge MCP(관리형 원격) 중 어떤 것을 골라야 할지, 정보 범위·운영 부담·네트워크 제약이 엮여 선택 기준이 불분명했다.

기존 Kafka·MSK 운영은 CLI와 콘솔, 시스템별로 다른 API 포맷에 묶여 있어 일관된 자동화와 자연어 기반 조작이 어려웠다.

S3 정적 웹사이트 호스팅만으로는 커스텀 도메인과 HTTPS, 손쉬운 배포 파이프라인을 한 번에 갖추기 어려웠다.