aws·2026년 5월 27일·3분 읽기큐레이션 요약

새로운 AWS 히어로를 만나보세요 – 2026년 5월 | Amazon Web Services

2026년 5월 AWS Heroes로 네 명의 커뮤니티 리더가 새롭게 선정되었습니다. 이들은 AI·서버리스·클라우드 아키텍처 지식을 공유하고, 사용자 그룹과 커뮤니티 행사를 운영하며, 교육과 멘토링으로 AWS 생태계의 성장을 돕고 있습니다. 특히 AWS re:Invent 도구 개발, 라틴아메리카 최대 규모 커뮤니티 운영, AI/ML 인증 기여 등 각자의 전문성을 바탕으로 활동해 왔습니다. ## AWS Heroes 선정의 의미 - AWS Heroes는 기술 전문성뿐 아니라 커뮤니티에 대한 기여와 지식 공유를 인정받은 리더들입니다. - 선정된 인물들은 블로그, 팟캐스트, 컨퍼런스, 사용자 그룹, 교육 행사 등을 통해 다른 개발자와 클라우드 실무자를 지원해 왔습니다. - 이번에는 이탈리아, 캐나다, 아르헨티나에서 AI, 서버리스, 클라우드 아키텍처 분야의 리더들이 선정되었습니다. ## Damiano Giorgi: AI 기반 re:Invent 세션 추천 도구 - 이탈리아 파비아 출신의 **Artificial Intelligence Hero**입니다. - 온프레미스 시스템 엔지니어에서 AWS 클라우드 솔루션 아키텍트로 전환했으며, 현재 AI의 발전과 활용에 집중하고 있습니다. - AWS User Group Pavia와 AWS User Group Milan의 운영을 돕고 있습니다. - 개인 블로그 **“Bass and Bytes”**를 통해 기술 콘텐츠를 공유합니다. - Amazon Bedrock과 Amazon Nova를 활용해 관심사에 맞는 AWS re:Invent 세션을 찾도록 돕는 **“Unofficial post:Invent Session Suggester”**를 개발했습니다. - AWS Summit Milan을 비롯해 이탈리아, 아드리아 지역, 그리스, 네덜란드 등 유럽의 다양한 컨퍼런스에서 발표하고 있습니다. ## Darryl Ruggles: 서버리스와 AI/ML 아키텍처 전파 - 캐나다 오타와 출신의 **Serverless Hero**입니다. - 소프트웨어 개발자로 오랜 기간 일한 뒤 AWS 애플리케이션 및 AI/ML 아키텍처 분야로 전문성을 확장했습니다. - 서버리스, 컨테이너, AI/ML, FinOps를 주제로 블로그, LinkedIn, 공개 프로젝트에서 지식을 공유합니다. - **“Believe In Serverless”**를 포함한 여러 온라인 AWS 커뮤니티에서 활발히 활동합니다. - 온라인과 오프라인 행사를 가리지 않고 다른 개발자들과 교류하며 서버리스 기술의 실제 활용을 돕고 있습니다. ## Ricardo Daniel Ceci: 라틴아메리카 클라우드 커뮤니티 확장 - 아르헨티나 부에노스아이레스 출신의 **Artificial Intelligence Hero**입니다. - 약 2,400명의 회원을 보유한 아르헨티나 최대 AWS 커뮤니티인 **AWS User Group Buenos Aires**를 이끌고 있습니다. - **AWS Community Day Argentina**의 수석 조직자로 활동했습니다. - 2025년 **LATAM AWS Community Leader of the Year**로 선정되었습니다. - 라틴아메리카의 클라우드 전문가, AWS Heroes, 개발자 애드보킷과 대화하는 팟캐스트를 운영합니다. - 15년 이상의 클라우드 및 웹 개발 경험을 바탕으로 스페인어권 개발자들이 클라우드와 AI에 쉽게 접근하도록 지원하고 있습니다. ## Matias Kreder: AWS 인증과 머신러닝 커뮤니티 기여 - 부에노스아이레스 출신의 **Artificial Intelligence Hero**입니다. - AWS 인증 시험의 Subject Matter Expert(SME)로 참여했으며, **AWS Certified AI Practitioner**를 포함한 여러 AI/ML 인증 개발에 기여했습니다. - AWS DeepRacer에서 세 차례 결승 진출자로 선정된 경험을 계기로 커뮤니티 활동을 시작했습니다. - 이후 지역 내 DeepRacer 대회와 머신러닝 발표·행사를 조직했습니다. - AWS User Group Buenos Aires의 리더로서 2025년 AWS Community Day Argentina를 조직했습니다. - 라틴아메리카 전역의 커뮤니티 행사에서 AI, 머신러닝, AWS 관련 주제로 발표하고 있습니다. ## 실용적인 시사점 - AWS 기술을 학습할 때 공식 문서뿐 아니라 사용자 그룹, 커뮤니티 행사, 팟캐스트, 공개 프로젝트를 함께 활용하면 실무 관점을 얻을 수 있습니다. - Amazon Bedrock·Nova 같은 생성형 AI 서비스를 실제 개발 도구에 적용한 사례는 AWS 서비스 학습과 프로토타이핑에 참고할 만합니다. - 관심 지역의 AWS Heroes나 사용자 그룹에 참여하면 발표, 멘토링, 자격증 준비, 네트워킹 기회를 얻을 수 있습니다.

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aws·2026년 2월 16일원문

사용자 정의 Amazon Nova 모델 (새 탭에서 열림)

Amazon SageMaker Inference에서 사용자 정의 Amazon Nova 모델 지원이 정식 출시되었습니다. 이를 통해 고객은 Nova Micro, Nova Lite, Nova 2 Lite 등 맞춤형으로 학습된 모델을 운영 환경에 최적화된 형태로 배포하고, 인스턴스 유형과 오토스케일링 정책 등을 유연하게 제어할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 지연 시간과 비용, 정확도 간의 균형을 맞춘 고성능 추론 환경을 관리형 서비스 기반으로 손쉽게 구축할 수 있게 되었습니다. **맞춤형 Nova 모델 지원과 비용 최적화** * Nova Micro, Nova Lite, Nova 2 Lite 모델의 맞춤형 버전(Full-rank)을 SageMaker Inference 인프라에 원활하게 배포 가능합니다. * 고가의 P5 인스턴스 외에도 Amazon EC2 G5 및 G6 인스턴스를 활용할 수 있어, GPU 활용도를 높이고 추론 비용을 효과적으로 절감합니다. * 5분 단위의 사용 패턴에 기반한 오토스케일링(Auto-scaling) 기능을 통해 프로덕션 워크로드의 변동성에 유연하게 대응합니다. * 계속 사전 학습(Continued pre-training), 지도 미세 조정(SFT), 강화 학습 미세 조정(RLHF)을 거친 다양한 맞춤형 모델 아티팩트를 지원합니다. **유연한 인프라 및 추론 설정 제어** * 모델 체급별로 최적화된 인스턴스 선택권을 제공합니다. * **Nova Micro:** g5/g6(12xl, 24xl, 48xl) 및 p5.48xlarge 지원 * **Nova Lite:** g5.48xlarge, g6.48xlarge, p5.48xlarge 지원 * **Nova 2 Lite:** p5.48xlarge 지원 * 컨텍스트 길이(Context length), 최대 동시성(Max concurrency), 온도(Temperature), Top-P 등 상세 파라미터를 환경 변수로 설정하여 모델 성능을 미세 조정할 수 있습니다. * 특히 `reasoning_effort`(low, high) 옵션을 통해 복잡한 추론 작업에 대한 모델의 사고 과정을 제어할 수 있는 기능을 포함합니다. **통합된 개발 환경 및 배포 워크플로** * SageMaker Studio의 UI를 통해 클릭 몇 번으로 모델 아티팩트 선택부터 엔드포인트 생성까지 전 과정을 시각적으로 관리할 수 있습니다. * SageMaker AI SDK를 사용하여 모델 생성, 엔드포인트 구성, 배포 자동화 코드를 작성할 수 있으며, 컨테이너 이미지 URI와 S3 모델 경로를 직접 지정하는 구조를 가집니다. * 실시간 추론 시 스트리밍(Streaming) 및 비스트리밍 모드를 모두 지원하여 사용자 경험을 개선하며, 대량의 데이터 처리를 위한 비동기 엔드포인트 구성도 가능합니다. * 배포 완료 후에는 SageMaker Playground 탭에서 채팅 모드로 즉시 모델 성능을 테스트하고 프로토타이핑할 수 있습니다. 도메인 특화 데이터로 Nova 모델을 미세 조정하여 실제 서비스에 적용하려는 팀은 SageMaker Inference를 통해 관리 부담을 줄이면서도 최적의 가성비를 확보할 수 있습니다. 특히 비용 효율성이 중요한 경우 G6 인스턴스를 우선적으로 검토하고, 대규모 트래픽 처리가 필요한 경우 5분 단위 오토스케일링 정책을 결합하여 운영 효율을 극대화할 것을 추천합니다.

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