2026 AWS Summit DAY 1(수) Industry Day 후기!
과장님께서 컨퍼런스의 존재를 알려주셔서 AWS 알못이지만, 홀로 연차 쓰고 다녀와봤다 ^__^
진짜 가봤던 컨퍼런스 중 가장 규모가 컸고, AWS 기술 스펙트럼이 정말 넓다는 걸 체감하고 왔다.
앱 개발자로서 그동안 AWS를 단순히 “서버를 올리는 클라우드 플랫폼” 정도로만 생각했는데,
직접 세션을 들으며 인프라, 데이터, AI, 운영 자동화 등 정말 다양한 영역에서 활용되고 있다는 걸 체감하게 됐다.
세상은 진짜 빠르게 변하는 구나... 그리고 정말 ... 세상은 넓다...
처음 가봐서 .. 이렇게 사람이 많을 줄 몰랐다.
오전 9시 20분에 도착했는데, 뱃지 픽업 줄만 해도 사람이 정말 많았고 막 기조연설이 시작하고 있었다.다음에 간다면 무조건 더 일찍 갈 것...
가서 팔찌받고 1층으로 내려가니 시간이 10시,,, ^_^ㅜㅜ
스탬프 투어라는 걸 하는데, 이걸 다 하면 선물 준다 해서ㅎㅎ (랜덤 돌림판 돌려서 크레딧 30 달러 받았습니다ㅎㅎ)
1층 그랜드볼룸 로비 부스 싹 돌고, 3층 Hall C Expo 가서 부스 싹 돌았다!!! 다 돌고 나니 12시 반이었다.
시간 분배를 잘못해서....!! 들으려고 했던 세션도 못듣고 .. 제대로 들은 거라고는 2개 ? 듣고 왔다. 하하
기억에 남았던 회사 부스를 정리해보려고 한다.
DATADOG
SaaS 기반 데이터 분석 플랫폼을 통해 서버, 데이터베이스, 도구 및 서비스 모니터링을 제공하는 클라우드 규모 애플리케이션에 대한 관찰 서비스를 제공하는 미국 회사
Datadog 부스가 진짜 기억에 남았다.
LLM 서비스에서 1) 어떤 요청이 들어왔고, 2) 어디서 에러가 발생했는지, 3) 토큰을 얼마나 사용했는지 같은 흐름을 전부 시각화해서 보여주는데 생각보다 훨씬 인상 깊었다.
특히 AI agent가 어떤 툴을 호출했고 어떤 과정으로 동작했는지 trace 형태로 이어서 보여주는 게 신기했다.
AI 서비스를 운영/관측의 영역으로 보니 너무 신선했다.....
뒤에서는 AWS Bedrock 기반으로 AI 자동화 관련 이야기도 이어졌는데 사람이 많아서 못 들은 게 아쉽다 ㅜㅜ
그리고 발표해주시던 분 피칭 실력이 진짜 좋아서 잘 모르지만 홀린 듯이 듣고 왔다!!!
SmileShark
AWS 기반 클라우드 + AI 구축/운영해주는 회사
야구 아이콘에 이끌려서 줄을 섰는데, ‘야구단 포지션 테스트’를 활용한 클라우드 서비스 추천 콘텐츠와 맞춤형 굿즈 제작을 했다.
클라우드 기술을 일상적 맥락으로 풀어냈으며, 부스에는 이틀간 4000여 명의 방문객이 찾았다고 한다. ㄷㄷ
스마일샤크 장진환 대표는 “이번 AWS 서밋에서는 기술 전문성뿐 아니라 고객이 클라우드를 쉽고 친근하게 경험할 수 있는 접점을 만드는 데 집중했다”며 “AI 도입을 고민하는 기업들이 실질적으로 참고할 수 있는 사례와 운영 노하우를 지속적으로 공유하며 AI MSP로서의 역할을 확장해 나가겠다”고 밝혔다.
KBS - VVERTIGO
유명한 AI 직캠
KBS X AWS 부스에서 소개된 ‘VVERTIGO’ 사례가 인상 깊었다.
AWS Inferentia 기반 AI를 활용해 단 1대의 8K 카메라만으로 인물 자동 추적과 버티컬 영상 제작을 지원하는 방식이라고 한다.
단순 편집 보조 수준이 아니라 실제 방송 제작 프로세스 자체가 AI 중심으로 바뀌고 있었다.
여기서 사용된 AWS Inferentia는 AWS가 자체 개발한 AI 추론(Inference) 전용 반도체 칩이다.
쉽게 말하면, 학습이 완료된 AI가 실제 서비스 환경에서 실시간으로 판단하고 동작할 수 있도록 도와주는 AI 전용 칩이라고 볼 수 있다.
예를 들어 영상 속 인물을 자동으로 추적하거나, 객체를 인식하거나, LLM이 응답을 생성하는 과정처럼 AI가 실제로 결과를 만들어내는 단계에서 사용된다.
기존에는 이런 작업을 대부분 NVIDIA GPU 기반으로 처리했다면, AWS는 Inferentia를 통해
- AI 추론 비용 절감
- 대규모 요청 처리 효율화
- 실시간 AI 서비스 운영 최적화
를 목표로 하고 있다고 한다.
그뿐만 아니라, 옆에는 농구 중계 라이브 영상을 다양한 각도로 실시간으로 보여주고 있었는데, 이는 ALIVE 라는 기술이라고 한다.
ALIVE는 AWS 엘리멘탈(AWS Elemental)과 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 기반 AI를 통해 실시간 방송 영상 분석, 하이라이트·자막 생성, 멀티모달 아카이브 검색 등을 제공한다. 이를 통해 방송 콘텐츠 제작과 운영 효율성을 높이고, 대규모 영상 아카이브를 보다 효과적으로 활용할 수 있는 AI 기반 미디어 혁신 사례를 선보였다.
AWS Elemental Live는 비디오 공급자가 대규모 선형 채널 및 라이브 이벤트를 쉽고 안정적으로 제공할 수 있는 라이브 비디오 인코딩 어플라이언스라고 한다.
참고 기사 : https://www.elec4.co.kr/contents/article_detail?article_idx=36890
[현장] AWS 서밋 서울 2026, 에이전틱 AI 및 피지컬 AI 직접 체험한다
아마존웹서비스(이하 AWS)는 5월 20일부터 21일까지 서울 코엑스에서 열리는 'AWS 서밋 서울 2026(AWS Summit Seoul 2026)’에서 에이전틱 AI 및 피지컬 AI 기술을 직접 체험할 수 있는 엑스포를 운영한다.
www.elec4.co.kr
아모레퍼시픽은 피부과학 데이터와 AWS가 제공하는 생성형 AI 모델을 결합한 체험형 뷰티 상담 서비스를 선보였다. 관람객은 피부 진단, 피부톤 분석, 두피·헤어 진단, 퍼스널 컬러 분석 등을 체험할 수 있으며, AI 에이전트가 진단 결과를 기반으로 피부 관리 가이드와 제품 추천을 제공한다. 해당 데모는 아마존 베드록(Amazon Bedrock), 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker), AWS 람다(AWS Lambda) 등을 기반으로 구현됐다.
기억은 남는 부스고 이러했고, 강연 내용은 다음과 같이 들었다!
정말 많은 세션을 동시에 진행하고 있었고, 그 중에 관심 있는 강연에 네모를 쳤었다.
뒤에 일정이 있어서 3가지 강연만 들었다.
여태까지 컨퍼런스를 좀좀따리 가봤지만, 정리를 하지 않은 것 같아 정리해보려고 한다.
1번 세션은 밥 먹느라 급하게 중간부터 들어가서 들었다. ㅜ_ㅜ (다음엔 무조건 간단하게 점심을 챙겨갈 것!!!)
1. [놀유니버스] AWS Transform 을 통한 놀유니버스의 .NET 현대화
2. [Sponsored by DataDog] 책임감 없는 AI에이전트, 주인은 누구인가?
AI+자동화가 커질 수록 당신의 역할도 커집니다. -
도와주는 도구였다가, 사람을 대체하는 도구로 변한 것 같다.
ai는 여전히 나를 도와주는 도구.
3. [당근] CloudHSM/KMS 기반 대규모 서명키, 관리 시스템 구축기
1. [놀유니버스] AWS Transform 을 통한 놀유니버스의 .NET 현대화
테크 블로그 : https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/nol-universe-dot-net-modernization/?utm_source=chatgpt.com
관련 강의 링크
2. https://www.youtube.com/watch?v=EjcrflGtRzs
AWS Transform for .NET: 레거시 .NET Framework에서 크로스 플랫폼 .NET으로 현대화 - .NET Universe
AWS Transform for .NET은 Agentic AI 기반으로 레거시 .NET Framework 애플리케이션을 크로스 플랫폼...
dotnetuniverse.net
콘서트를 좋아하다보니 NOL 이라는 회사에 궁금해졌다.
몇년 간 수십 번의 티켓팅을 하면서 어느 티켓 플랫폼 보다도 NOL티켓(구 인터파크티켓)은 앱 UI/UX 확실히 달라진 게 느껴졌기 때문이다.
28년 .NET 레거시 코드를 4주 만에 코드 변환을 성공했다고 한다.
바로바로 AWS Transform for .NET과 Amazon Q Developer를 활용하여 .NET 현대화 를 했다고 한다.
설명글은 이러하다.
AWS Transform for .NET은 레거시 .NET Framework 애플리케이션을 현대적인 크로스플랫폼 .NET 환경으로 자동 변환해주는 AI 기반 마이그레이션 도구입니다. 복잡한 의존성 분석부터 코드 변환, 컨테이너화 준비까지 전체 현대화 프로세스를 자동화하여 수개월이 걸리던 작업을 수주 내로 단축시킵니다. 특히 대규모 엔터프라이즈 애플리케이션의 경우 수백만 라인의 코드도 병렬 처리를 통해 효율적으로 변환할 수 있어, 기존 수동 마이그레이션 대비 3-5배의 생산성 향상을 제공합니다.
Amazon Q Developer는 AWS에서 제공하는 AI 기반 개발 어시스턴트로, 코드 생성, 테스트 작성, 버그 수정, 코드 최적화 등 개발 전 과정을 지원합니다. IDE 플러그인과 CLI를 통해 개발자의 워크플로우에 자연스럽게 통합되어 실시간으로 코드 제안과 문제 해결 방안을 제공하며, 특히 AWS 서비스와의 통합 개발 시 최적화된 코드 패턴 과 보안 모범 사례를 자동으로 적용해줍니다. 런타임 오류 분석부터 성능 최적화 제안까지, 개발자가 고품질 코드를 빠르게 작성할 수 있도록 포괄적인 AI 지원을 제공 합니다.
Amazon ECS(Elastic Container Service)는 AWS에서 제공하는 완전 관리형 컨테이너 오케스트레이션 서비스로, Docker 컨테이너를 쉽게 배포, 관리, 확장할 수 있게 해 줍니다. 기존 IIS 기반 애플리케이션과 달리 컨테이너 단위로 애플리케이션을 격리하여 배포할 수 있어 무중단 배포, 자동 스케일링, 장애 복구 등이 가능하며, AWS의 다른 서비스들과 긴밀하게 통합되어 로드밸런서, 보안 그룹, IAM 등을 통한 엔터프라이즈급 보안과 네트워킹을 제공합니다. 특히 크로스플랫폼 .NET 애플리케이션의 경우 Linux 컨테이너로 실행하여 라이선스 비용을 절감하고 성능을 향상시킬 수 있어 레거시 Windows 환경에서 벗어나는 현대화 전략의 핵심 구성 요소입니다.
.NET이란?
: 마이크로소프트가 만든 개발 플랫폼, C#으로 서버/앱/게임/웹을 만들고 실행하게 해주는 생태계
- 앱 만들 때 사용하는 개발 도구 + 실행 환경
- Java의 JVM, Android의 Android SDK 같은 느낌
- C# 언어랑 가장 많이 같이 사용된다.
STEP 1. 10시간에 끝낸 대규모 병렬 전환
의존성 그래프 분석 > Code Group 분할 > 변환 계획 자동 생성 > 병렬 변환 실행
빌드 성공을 했다고 프로덕션 투입은 아니라고 한다.
AWS Transform이 해주지 못한 것은 다음과 같이 3가지라고 한다.
1. View / 정적 파일 - cshtml 문법 변환, wwwroot 이동
2. 모델 바인딩 /라우팅
3. 인프라 / Docker
에러 발견 > kiro CLI 분석 > 패턴 수정
Playbook 을 강조하셨다. ver 1에서 ver 2로 가면서 생산성이 향상 되었따.
그렇습니다. 성공했다고 하시네요.
배포 : 공포 > 일상.. 이라는 단어가 좀 신기했다. 매번 티켓팅 창이 나갔던 적인 한 두번이 아니었거늘.... 최근들어... 그래도 사이트가 먹통되고 그랬던 적은 없는 듯하다.
요즘 핫한 Harness (하네스)
이렇게 했다고 한다.
클라우드 네이티브로 구현하는 대규모 트래픽 대응과 AI 기반 시스템 안정화 전략
개발자가 인프라를 모몰라도 서비스를 배포하고 확장까지 함!
Slack 명령어 하나면, 오른쪽 Flow Wow
사람이 실수한 스텝을 걍 ChatOps 한 줄로 해버림..
최신 서비스(Fargate)만 쓰지 않고, 트래픽 특성별로 나눠서 월 AWS 비용을 줄였다.
- 중요한 서비스 : 티켓팅, 결제, 회원, 주문 -> AWS Fargate (여러 서비스가 한 서버 바라볼 때, 특정 API가 CPU 먹어버리면 나머지 API 가 느려짐. 그래서 따로 격리하도록 하는 거)
- 중간 서비스 : EC2 비교적 가벼움
- 거의 안쓰는 서비스 : ECS AnyWhere 비싼 (AWS 서버 안씀,기존 장비 재활용)
| 타입 | 예시 |
일반 EC2 (On-Demand) |
항상 사용 가능. |
|
엄청 쌈. 대신 AWS가 필요하면 뺏어감. |
예전:
서버 죽음
↓
서비스 죽음
↓
장애지금:
AWS가
2분 뒤 회수 예정 알림
↓
ECS가 감지
↓
다른 서버로 컨테이너 이동
↓
기존 서버 종료
트래픽 터진 다음에 서버 늘리지 말고, 이벤트 일정을 보고 미리 서버를 늘리자
확장성이 아닌.. 보안이 중요했음
그래서 이걸 도입함
AWS ACFP 라는 걸 사용했음. 그래서 공격 트래픽
막긴 했으나, 그래도 여전했ㅅ음..
정상유저 막고 어케 보안을 한 것인가...
이런 문제로 WAF로그 를 만들게 됨...
llm을 통해서 바꾼 것. 복잡한 붑ㄴ석 데이터를 휴먼 리더 리포트로 > 의미있는 인사이트 도출...
- 인터파크 티켓(현 NOL 티켓)은 티켓 오픈 시 수십~수백 배 트래픽과 매크로 공격을 동시에 상대해야 함.
- 이를 위해 ECS 기반 클라우드 네이티브 전환, 자동 스케일링, WAF/Shield 기반 보안 체계를 구축함.
- 최근에는 AI를 활용해 WAF 로그를 분석하고 공격 패턴을 자동 탐지·보고하는 시스템까지 개발 중임.
- EKS가 항상 정답은 아니다
- 빠른 전환이 목표면 ECS가 훨씬 현실적일 수 있음.
- 운영 자동화가 중요하다
- Slack → Terraform → ECS 자동 배포.
- 스케일링은 반응형보다 예측형이 좋다
- 티켓 오픈 시간을 이미 알고 있으니까.
- AI의 실제 활용처
- 코딩보다 로그 분석/보안 운영 자동화가 훨씬 현실적임.
- 대규모 서비스는 확장성보다 보안이 더 어려워진다
- 서버 증설은 돈으로 해결 가능.
- 매크로와 봇 탐지는 계속 진화해야 함.
참고 영상. https://www.youtube.com/watch?v=JTAHYcTmVTA
이번 AWS Summit에서 중복적으로 정말 많이 들렸던 키워드는 AWS Bedrock이랑 AWS Kiro였다.
AWS Bedrock은 여러 생성형 AI 모델(Claude, Titan 등)을 API 형태로 쉽게 사용할 수 있게 해주는 서비스인데, 직접 모델 인프라를 구축하지 않아도 돼서 기업들이 AI 기능을 붙일 때 많이 사용하는 느낌이었다.
특히 agent 기반 자동화나 사내 AI 서비스 이야기가 나올 때 거의 빠지지 않고 등장했다.
AWS Kiro는 AI agent가 여러 작업을 연결해서 자동으로 처리할 수 있도록 돕는 기술이라고 소개해주셨는데, 단순 챗봇보다는 “실제로 일을 수행하는 AI”에 가까운 방향으로 느껴졌다. > 여기서 자동 고객센터 문의 처리하는 게 신기하게 느껴졌음! 타사 서비스라도 mcp를 활용해서 처리를 할 수가 있다고 함 ㄷㄷ..
이번 행사에서는 단순히 “AI를 만든다”보다도, AI를 어떻게 운영하고 · 관측하고 · 자동화할 것인가에 대한 이야기가 정말 많았던 것 같다.