AWS14 클라우드 컨택센터의 표준 아키텍처 분석: Amazon Connect와 Zendesk 연동 모델 현대 비즈니스 환경에서 고객 경험은 기업의 성장을 좌우하는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 특히 팬데믹 이후 고객들은 시간과 장소에 구애받지 않는 즉각적이고 일관된 지원을 기대하며, 이는 기업의 컨택센터에 전례 없는 도전을 안겨주고 있습니다. 하지만 확장성이 부족한 레거시 인프라, 채널별로 분리된 데이터, 그리고 새로운 기술 도입이 어려운 경직된 시스템 연동 구조는 이러한 고객의 기대를 충족시키는 데 큰 장벽이 되어 왔습니다.오늘 이 시간에는 이러한 문제들을 해결하기 위한 검증된 청사진, 즉 AWS(Amazon Web Services)의 클라우드 서비스와 Zendesk CRM을 결합한 클라우드 네이티브 컨택센터 아키텍처에 대해 심층적으로 분석해보고자 합니다. 본 포스트는 특정 아키텍처 다이어그램을 기반.. 2025. 10. 16. 클라우드 현대화의 두 축: AWS Transform과 Amazon Q Developer transform 심층 비교 디지털 트랜스포메이션의 여정에서 클라우드 마이그레이션과 애플리케이션 현대화는 더 이상 선택이 아닌 필수 과제가 되었습니다. 하지만 이 과정은 단순히 인프라를 이전하는 '리프트 앤 시프트(Lift and Shift)'를 넘어, 비즈니스 민첩성과 운영 효율성을 극대화하는 방향으로 진화해야 합니다. AWS는 이러한 복잡하고 다층적인 요구사항을 해결하기 위해 광범위한 도구와 서비스를 제공하고 있으며, 그중에서도 AWS Transform과 Amazon Q Developer의 transform 기능은 현대화 전략의 양대 축을 담당하는 핵심적인 역할을 합니다.하나는 거시적인 관점에서 전체 시스템의 전환을 지휘하는 '전략가'의 역할을, 다른 하나는 미시적인 관점에서 코드 레벨의 혁신을 이끄는 '개발 전문가'의 역할을 .. 2025. 9. 19. 생성형 AI를 통한 EKS 장애 분석 가속화: Amazon Q기반 컨트롤 플레인 지연 현상 분석 서론: 예측 불가능한 EKS 장애, 어떻게 대응하고 계신가요?오늘날 많은 기업이 애플리케이션의 민첩성과 확장성을 위해 Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)를 핵심 인프라로 채택하고 있습니다. EKS는 Kubernetes 클러스터의 관리 부담을 덜어주지만, 그 내부의 복잡성까지 사라지는 것은 아닙니다. 특히 장애가 발생했을 때, 수많은 컨트롤 플레인 로그와 시스템 이벤트를 분석하여 근본 원인을 찾아내는 과정은 숙련된 엔지니어에게도 상당한 시간과 노력을 요구하는 힘든 작업입니다.기존의 장애 분석 방식은 주로 CloudWatch Logs와 같은 서비스를 통해 방대한 양의 텍스트 로그를 수동으로 필터링하고, 패턴을 찾고, 시간 순서에 따라 재구성하는 과정을 거칩니다. 이 과정은 .. 2025. 8. 24. Amazon Q와 Confluence 완벽 연동 가이드: AI로 문서 작업 자동화하기 개발자 또는 IT실무 종사자에게 문서 작업은 때로는 코드 작성만큼이나 많은 시간과 노력이 필요한 일입니다. 특히 팀 단위로 지식을 관리하는 Confluence는 매우 강력한 도구이지만, 반복적인 페이지 생성, 검색, 업데이트 작업은 생산성을 저해하는 요인이 되기도 합니다. 만약 터미널에서 대화형 AI를 통해 이런 Confluence 작업을 처리할 수 있다면 어떨까요?이 글에서는 AWS의 생성형 AI기반 어시스턴트인 Amazon Q Developer를 Model Context Protocol(MCP) 서버와 연동하여 Confluence의 문서 관리 작업을 자동화하는 방법을 소개합니다. 이 가이드를 통해 여러분은 터미널을 벗어나지 않고도 Confluence 페이지를 자유자재로 다룰 수 있게 될 것입니다.Am.. 2025. 7. 18. AWS Bedrock을 이용한 음성 텍스트 변환 및 요약 시스템 구축 배경최근 회사 내부에서 보안상의 이유로 외부 API 기반 회의록 생성 서비스(예: Otter.ai, Notta 등)를 사용 제한하는조치가 있었습니다. 특히 중요한 고객 미팅, 전략 회의 등은 외부로 관련 데이터가 유출되는 것을 엄격히 제한하고 있습니다.이에 따라 AWS Bedrock을 이용하여 회사에서 업무용으로 사용 할 수 있는 음성 → 텍스트 변환(STT) → 요약 → 이메일 발송하는 내부 시스템을 구축하게 되었습니다. 본 글에서는 해당 구축 사례를 소개하며, 특히 Bedrock 기반 LLM 활용 방식과 Amazon Transcribe를 통한 음성 인식, 요약 처리, 최종 결과 자동 배포 방식에 대해 중점적으로 설명하겠습니다.아키텍처 개요시스템은 아래와 같은 단계로 구성됩니다.사용자가 S3 버킷에 .. 2025. 6. 19. AWS Health Event(PHD) 멀티 리전 실시간 알림 시스템 구축 들어가며AWS 환경에서 안정적인 인프라 운영을 위해서는 장애를 조기에 인지하고 빠르게 대응하는 체계를 갖추는 것이 핵심입니다. 그중에서도 AWS Personal Health Dashboard(PHD)는 내 계정에 영향을 줄 수 있는 시스템 이벤트(예: 서비스 중단, 보안 이슈, 유지보수 등)를 알림 형태로 제공하는 유용한 서비스입니다.하지만 PHD 알림은 기본적으로 이메일 또는 콘솔에 국한되어 있어, 멀티 리전 환경에서는 실시간 대응이 어렵고 이벤트 관리가 번거로워질 수 있습니다.때문에, 본 게시물에서는 AWS에서 발생하는 Health 이벤트를 보다 효과적으로 모니터링하고, 모니터링된 결과를 MegazoneCloud의 SpaceOne SaaS서비스와 연동하여 모니터링과 더불어 실시간 으로 Slack 알림.. 2025. 6. 13. AWS Lambda를 이용한 RDS 모니터링 1. RDS 모니터링의 필요성AWS RDS는 관리형 데이터베이스 서비스로, 운영의 복잡성을 줄이고 고가용성을 제공합니다. 그러나 실시간 서비스 환경에서는 예상치 못한 세션 과다 발생이나 데이터베이스 락으로 인한 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 사전에 감지하고 대응하기 위해서는 주기적인 모니터링이 필수적입니다.본 글에서는 AWS Lambda, EventBridge, Secrets Manager, CloudWatch를 활용하여 RDS의 Active Session 수와 Lock Count를 자동으로 수집하고 모니터링하는 방법을 소개합니다.2. 아키텍처 개요아래 다이어그램을 통해 전체 아키텍처를 시각적으로 이해할 수 있습니다. 이 솔루션의 구성 요소는 다음과 같습니다:Amazon EventBri.. 2025. 5. 27. AWS DMS를 이용한 Oracle to RDS for Oracle Migration 이 글에서는 AWS DMS(Database Migration Service)를 활용하여 Oracle 11g (On-Premise)에서 RDS for Oracle 19c로 데이터베이스 마이그레이션을 수행한 실제 프로젝트에서 구성했던 내용과 더불어 실제 Case들을 공유합니다.1. AWS DMS란?AWS DMS는 관계형 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, NoSQL DB 등 다양한 데이터 소스를 AWS 클라우드로 마이그레이션할 수 있도록 지원하는 서비스입니다.2. Oracle 권한 설정소스 Oracle 데이터베이스에서 사용될 계정에 필요한 권한은 다음과 같습니다. (ASIS_DMS계정은 예시)grants 예시:GRANT CREATE SESSION TO 'ASIS_DMS계정';GRANT SELECT ANY TR.. 2025. 5. 23. AWS EKS에서 Karpenter를 활용한 자동 스케일링 적용 사례 이번 포스트에서는 AWS EKS 환경에서 Karpenter를 도입해 자동 스케일링 및 비용 최적화를 달성한 실전 사례를 공유합니다. 본 내용은 실제 서비스 환경에서 적용된 경험을 바탕으로 작성되었으며, EKS 사용자 및 클러스터 운영자에게 실질적인 가이드를 제공하는 것을 목표로 합니다.1. 도입 배경특정 시간대에 워크로드가 급증하는 상황에서, 기존의 수동적인 노드 확장 방식으로는 다음과 같은 한계가 있었습니다:서비스 응답 지연 및 장애 발생과도한 리소스 예약으로 인한 비용 증가이러한 문제는 고객 경험에 부정적인 영향을 미칠 뿐만 아니라, 인프라 비용이 고정적으로 발생하게 하여 운영 효율성에 타격을 줄 수 있습니다. 수요가 일정하지 않은 환경에서 고정 노드 그룹 기반의 확장은 이상적이지 않기 때문에, 유동.. 2025. 5. 21. AWS DRS서비스를 활용한 DR(Disaster Recovery) 전략 수립 및 적용 이번 글에서는 AWS의 대표적인 DR(Disaster Recovery) 서비스인 DRS(Elastic Disaster Recovery)를 통한 전략을 수립하고 적용하는 방법에 대해 소개를 해드리려고 합니다.본 글은 AWS를 이제 막 시작하신 L100(기초) 레벨의 단계는 다소 어렵게 느껴질수 있습니다만, 재해 복구 전략이 무엇인지 기초 개념을 정립한다는 관점에서는 어느정도 도움이 될것으로 생각합니다. 하지만, 대부분의 내용은 L200(중급)정도의 지식을 가지신 분들을 기준으로 작성 되었다는 점 참고 부탁드립니다. 1. 본 글을 이해하기 위해 사전지식소개에 앞서 AWS DRS 서비스의 주 목적인 DR(Disaster Recovery)이라는 것이 무엇인지 기초적인 내용들을 알아야 합니다. 때문에, 먼저 .. 2025. 5. 12. [AWS 비용 최적화]AWS Lambda 기반 EC2 자동 중지/시작 솔루션 1. 들어가며많은 기업에서 AWS EC2 인스턴스를 사용하면서도, 업무 외 시간 동안에도 인스턴스를 계속 실행시켜 놓는 경우가 많습니다. 이로 인해 불필요한 비용이 발생하곤 하죠. 특히 개발/테스트 용도의 인스턴스라면 이러한 낭비는 더욱 심각합니다.이번 글에서는 실무에서 직접 활용한 Lambda와 EventBridge를 이용한 EC2 자동 중지/시작 솔루션을 공유하고자 합니다. 이를 통해 비용 절감뿐만 아니라 운영 효율성도 함께 도모할 수 있습니다.2. 아키텍처 개요솔루션의 구성은 다음과 같습니다:Lambda: EC2 인스턴스를 시작하거나 중지하는 역할. Python 기반의 경량 함수로 작성되며, 태그 조건에 맞는 인스턴스를 선택적으로 제어합니다.EventBridge: Lambda를 주기적으로 실행시키기.. 2025. 4. 23. [AWS 비용 최적화] 장기 미사용 자원 식별 자동화 1. 개요AWS 인프라에서 EC2는 유연한 컴퓨팅 자원을 제공하지만, 사용되지 않는 인스턴스나 연관 리소스(EBS, Elastic IP 등)가 방치될 경우 비용 낭비로 이어질 수 있습니다. 본 글에서는 AWS SDK for Python(boto3) 와 CloudWatch를 활용하여 ELB기반의 미사용 자원 식별 자동화를 구현하는 방법을 설명하도록 하겠습니다.이 솔루션은 다음과 같은 환경에 적용 가능합니다:비용 최적화를 위한 자원 스캔 자동화운영 리소스 현황 점검 및 정리2. 아키텍쳐 및 권한정책 설정2.1 구성 아키텍쳐간략히 전체적인 구조를 설명하자면 1) Python으로 개발된 자동화 Source는 Git Sever에 저장되어 있고2) 매월 1일 Jenkins에서 Build / Run 한다.3) App.. 2025. 4. 23. 이전 1 2 다음
