About
AWS와 AI 에이전트 시스템을 설계하고 있습니다
AWS Solutions Architect로서 클라우드 아키텍처를 설계하고, AI 에이전트를 실제 서비스와 운영 환경에 연결하는 방법을 탐구하고 있습니다.
단순히 새로운 기술을 적용하는 것보다 왜 이 구조가 필요한지, 운영 단계에서 어떤 문제가 생기는지, 비용과 복잡도를 감수할 가치가 있는지를 함께 판단하는 데 관심이 많습니다.
이 블로그는 실무와 PoC에서 얻은 경험을 정리하고, 비슷한 기술적 결정을 내려야 하는 분들과 설계 과정과 시행착오를 공유하기 위한 공간입니다.
Focus Areas
AI Agent Engineering
- AI 에이전트의 도구 연결, 메모리, 실행 환경과 관측성
- MCP 기반 개발 도구와 코드베이스 탐색 방식
- 관리형 에이전트 플랫폼과 직접 구축 방식의 트레이드오프
- 반복 가능한 에이전트 워크플로우와 개발 자동화
AWS & Cloud Architecture
- Serverless 및 event-driven architecture
- Lambda, API Gateway, SQS, EventBridge를 활용한 분산 시스템
- 대규모 요청 처리, 장애 격리, 비용과 운영 복잡도 최적화
- PoC에서 production으로 전환할 때 필요한 설계 기준
Software & Platform Engineering
- Java/Spring과 Node.js/TypeScript 기반 백엔드 개발
- Go와 PowerShell을 활용한 시스템 도구 및 에이전트 구현
- 배포, 업데이트, 모니터링을 포함한 운영 자동화
- 성능, 보안, 유지보수성을 고려한 기술 선택
What I Write About
- AI — 에이전트 아키텍처, 도구 연결, 메모리와 런타임
- AWS — 서버리스, 이벤트 기반 시스템, 클라우드 운영
- Architecture — 시스템 설계와 기술 선택의 근거
- Engineering — 백엔드, 프론트엔드, 성능과 구현 경험
- Security — 취약점 분석과 안전한 운영 방식
- Troubleshooting — 문제의 원인, 재현 과정과 해결 방법
- Commands — Git, Docker, Kubernetes, 터미널 명령어 모음
- Thoughts — 기술과 엔지니어링 방식에 대한 생각
Writing Principles
기능이나 사용법만 나열하기보다 다음 질문에 답할 수 있는 글을 지향합니다.
- 어떤 문제를 해결하려고 했는가?
- 왜 이 아키텍처와 기술을 선택했는가?
- 고려했던 대안과 포기한 것은 무엇인가?
- 실제 운영 환경에서는 무엇을 주의해야 하는가?
- 다시 설계한다면 무엇을 다르게 할 것인가?
Background & Interests
- Current focus: AWS solutions architecture, AI agent engineering
- Engineering background: Java/Spring, Node.js/TypeScript backend development
- Interests: cloud architecture, agent systems, event-driven systems, serverless, developer tools