GCP

Gemini Enterprise로 만드는 No Code Agent – 개발 없이 AI 업무 비서 만들기
10월12

Gemini Enterprise로 만드는 No Code Agent – 개발 없이 AI 업무 비서 만들기

5/5 - (평가 개수 : 2)

안녕하세요. GS Neotek 김준용 입니다.업무에서 AI를 쓰다 보면 질문하고 답을 받는 데서 한 걸음 더 나아가, 반복되는 일을 AI가 대신 처리해 주면 좋겠다는 생각이 들 때가 있습니다.Google의 Gemini Enterprise에서는 이런 역할을 하는 Agent를 코딩 없이, 말로 설명하는 방식으로 만들 수 있습니다.이번 글에서는 Gemini Enterprise 사용자 가이드를 따라 Agent와 Workflow를 직접 만들어 본 과정을, 처음 접하시는 분도 따라오실 수 있도록...

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AWS EC2에서 Google Agent Platform 안전하게 호출하기 – Workload Identity Federation 실전 가이드
10월12

AWS EC2에서 Google Agent Platform 안전하게 호출하기 – Workload Identity Federation 실전 가이드

5/5 - (평가 개수 : 1)

안녕하세요. GS Neotek 김준용 입니다.2026년 10월, Google이 공개한 Agent Platform(Gemini API)을 AWS EC2에서 호출하는 프로젝트를 진행하면서, 키 파일 없이 안전하게 인증하는 방법을 찾게 되었습니다.보통은 Google 서비스 계정 JSON 키 파일을 EC2에 저장하지만, 이 방식은 키 유출 시 전체 권한 노출, 주기적 키 순환의 번거로움, “누가 언제 어디서” 호출했는지 추적의 어려움이 있습니다.Google의 Workload Identity Federation(WIF)을 쓰면 AWS Instance Profile의 임시...

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AWS Well-Architected Agent(프리뷰) 직접 써 보기 – IaC 아키텍처 검토부터 계정 스캔 결과까지
10월07

AWS Well-Architected Agent(프리뷰) 직접 써 보기 – IaC 아키텍처 검토부터 계정 스캔 결과까지

5/5 - (평가 개수 : 2)

안녕하세요. GS Neotek 조길상 입니다.2026년 10월 1일, AWS가 AWS Well-Architected Agent를 프리뷰로 공개했습니다. 지금까지 Well-Architected Review는 아키텍트가 질문지에 답하며 워크로드를 하나씩 점검하는 방식이었다면, 이 에이전트는 계정의 리소스 구성·사용률·애플리케이션 구조를 AI가 직접 분석해 비용·보안·성능·복원력 4개 영역의 개선안을 우선순위와 함께 제시합니다. 이번 글에서는 테스트 계정에서 에이전트를 직접 설정하고, 배포 전 IaC 템플릿을 올려 아키텍처 검토를 받아 본 과정을 정리했습니다. 한눈에 보기...

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[re:Invent 2025] “스피릿 에볼루션!” AWS 프론티어 에이전트 AI 3총사 (Preview)
12월16

[re:Invent 2025] “스피릿 에볼루션!” AWS 프론티어 에이전트 AI 3총사 (Preview)

5/5 - (평가 개수 : 3)

어렸을 때 봤던 ‘디지몬 프론티어’를 기억하시나요? 주인공들이 파트너 디지몬 뒤에 숨는 게 아니라, 직접 스피릿을 이용해 디지몬으로 ‘진화’해서 싸우는 내용이었죠. 이번 AWS re:Invent 2025의 핵심 발표였던 Frontier Agents AI(preview)를 보며 딱 그 생각이 들었습니다. 지금까지의 AI가 내가 시키는 것만 도와주는 ‘도구(Assistant)’였다면, 이제는 AI가 직접 문제를 해결하고 업무를 수행하는 ‘자율적 요원(Agent)’으로 진화했기 때문입니다. 그동안 우리는 AI를 ‘무엇이든 물어보세요’ 식의 똑똑한...

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[re:Invent 2025] Amazon S3 Vectors: AI 시대를 위한 AWS의 첫 서버리스 대규모 벡터 스토리지
12월15

[re:Invent 2025] Amazon S3 Vectors: AI 시대를 위한 AWS의 첫 서버리스 대규모 벡터 스토리지

5/5 - (평가 개수 : 2)

생성형 AI(Generative AI) 애플리케이션 구축에 있어 벡터 검색(Vector Search)과 RAG(검색 증강 생성)은 필수로 자리잡고 있습니다. 하지만 전용 벡터 데이터베이스를 구축하고 관리하는 것은 높은 비용과 복잡한 인프라 관리를 수반했습니다. 오늘 소개드릴 Amazon S3 Vectors는 이러한 고민을 해결해 줄 혁신적인 서비스입니다. 클라우드 오브젝트 스토리지인 S3가 이제 벡터 데이터를 네이티브로 저장하고 쿼리할 수 있게 되었습니다. 올해 정식 출시(General Availability)된 S3 Vectors의 핵심...

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