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🌱 인프라에 쏟는 시간, 줄일 수 있다면? — 잇그린의 AWS MSP 도입 사례

서비스가 성장할수록 인프라는 점점 복잡해지고, 개발팀은 인프라 관리에 더 많은 시간을 쓰게 되는 경우가 많습니다. 혹시 지금도 인프라 때문에 개발 속도가 느려지고 있지는 않으신가요?

이번 사례에서는 잇그린이 AWS MSP 도입을 통해 인프라 운영 방식을 어떻게 개선했는지 소개합니다. ECS(Fargate) 기반으로 인프라를 전환하고 운영 구조를 재정비하면서, 보다 효율적인 개발 환경을 구축해나갔는데요. 그렇다면 AWS MSP 도입 이후, 잇그린의 인프라 운영은 어떻게 달라졌을까요?

🤖 AWS 키노트, 이제 AI는 ‘도와주는 존재’가 아닙니다

“AI가 여기까지 한다고?”

이번 AWS 유니콘데이 2026 키노트에서 가장 인상적이었던 건, AI가 더 이상 보조 역할이 아니라 직접 일을 처리하는 단계로 넘어가고 있다는 점이었습니다.

단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 판례를 찾고 문서를 작성하고, 실제 업무 흐름을 끝까지 수행하는 모습이 소개됐는데요. 이른바 ‘Agentic AI’, AI가 스스로 판단하고 실행하는 방식입니다.

이제 중요한 건 “AI를 쓸까?”가 아니라 “AI에게 어디까지 맡길 것인가”가 되고 있었습니다.

👉 그래서, 실제 키노트에서는 어떤 사례들이 나왔을까요?

👻 AI 개발, 아직도 모델 성능만 보고 계신가요?

AI 기능을 만들 때, 더 좋은 모델을 쓰는 것에 집중하고 있지는 않으신가요?

하지만 실제 서비스 환경에서는 모델보다 더 중요한 요소가 따로 있습니다. 이번 세션에서는 Kiro, Strands Agents, AgentCore를 기반으로 Production-ready 음성 비서를 만드는 구조와 함께, AI 개발 방식이 어떻게 변화하고 있는지를 다뤘습니다.

핵심은 단순했습니다. AI 결과를 계속 수정하는 것이 아니라, AI가 잘 작동할 수 있는 ‘환경과 구조’를 설계하는 것입니다. 사람이 코드를 직접 작성하던 방식에서 벗어나 이제는 사람은 방향을 제시하고, 에이전트가 실행하는 Agent 중심 개발 패러다임으로 전환되고 있었는데요.

그렇다면 실제로 AI 에이전트를 활용한 개발은 어떤 구조로 설계되고, 어떻게 운영되어야 할까요?

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