2년 연속 1위를 차지했습니다 🏆
안녕하세요, 카카오뱅크 클라우드엔지니어링팀에서 일하고 있는 Ritchie, Celine, Mason, Mindy입니다.
이 글에서는 지난 4월 10일, 저희 키키404팀이 참가한 제5회 금융사를 위한 AWS GameDay 2026에서 1위🥇를 차지한 이야기를 공유하려고 합니다. 24개 금융사가 참가한 이 대회에서 최종 26만 점을 기록하며 우승을 하였는데요. 2025년 카카오뱅크 걸스쿠베 팀의 우승에 이어, 카카오뱅크는 같은 대회에서 2년 연속 우승이라는 쾌거를 달성하였습니다.
특히 이번 우승이 더 의미 있었던 점은, 작년 우승팀과 단 한 명도 겹치지 않은 완전히 새로운 멤버들로 이뤄진 팀이었다는 점입니다. 대회의 내용도 작년과는 달랐는데요. 작년이 AWS EKS 클러스터를 직접 다루며 인프라 운영 역량을 평가하는 형태였다면, 올해는 AWS가 새롭게 선보인 AI 도구인 Amazon Q Developer와 Kiro CLI를 활용해 실제 운영 장애를 얼마나 빠르고 정확하게 해결할 수 있는지를 겨루는 방식이었습니다.
클라우드 운영의 패러다임이 AI로 어떻게 변화하고 있는지, 그 가능성을 대회 현장에서 직접 체감할 수 있었던 귀한 경험이었습니다. 이 글에서는 대회 당일 3시간 동안 저희 팀이 어떤 장애를 마주했고, 어떤 판단과 기술로 점수를 쌓아 올렸는지 생생하게 전달해드리려 합니다. 성공적인 전략뿐 아니라 저희가 겪은 시행착오도 솔직하게 담았으니, AI를 활용한 실전형 클라우드 대회가 궁금하신 분들이나 다음 AWS GameDay 참가를 고민하는 분들께 조금이나마 도움이 되었으면 합니다.
AWS GameDay 2026
AWS GameDay는 2022년부터 매년 전국의 금융사들이 한자리에 모여 실력을 겨루는 대회로, 올해로 벌써 5년째를 맞이했습니다. 기업이 IT를 운영하는 과정에서 실제로 발생할 수 있는 다양한 문제 상황을 게임화하고, 이를 AWS 솔루션 기반으로 해결하는 컨테스트형 이벤트입니다. 대회는 팀 단위로 진행되며, 각 팀은 미션을 해결하며 획득한 포인트를 합산해 최종 우승 팀을 가리게 됩니다.
올해 대회에는 금융사 24개 팀이 참가했으며, 팀당 최대 4명이 구성되어 3시간 동안 실력을 겨뤘습니다. 게임의 시나리오는 “핵심 개발자가 도망가버린 서비스 장애 상황"이었는데요. 참가자들은 가상의 ‘유니콘 렌탈 서비스’에서 발생한 장애를 AWS의 AI 도구를 활용해 해결해야 했습니다. 이번 대회의 핵심 도구였던 두 가지를 간단히 소개하면 다음과 같습니다.
- Amazon Q Developer: AWS에서 제공하는 AI 코딩 어시스턴트
- Kiro CLI: 터미널에서 자연어로 AWS 환경과 애플리케이션 구조를 탐색하고 분석할 수 있는 AI 기반 명령줄 도구
대회 일정
대회는 역삼 센터필드 EAST 18층에 있는 AWS Korea 트레이닝룸에서 오프라인으로 진행되었습니다. 등록부터 시상식까지, 당일 일정은 아래와 같이 구성되어 있었습니다.
2025년과 달라진 점
올해 대회는 작년과 비교했을 때 문제의 성격과 접근 방식에서 결이 꽤 달랐습니다. 작년 대회는 Amazon EKS 클러스터 환경에서 발생한 인프라 장애를 얼마나 빠르고 안정적으로 복구하는가에 초점을 맞췄다면, 올해 대회는 인프라 장애 대응과 개발·운영 이슈를 AI 도구와 함께 해결하는 구조였습니다. 단순히 AI 도구를 쓰는 것이 아니라, 코드 분석·인프라 점검·원인 추적의 흐름에 AI를 빠르게 연결하고, AI가 제시하는 결과에서 필요한 단서를 찾아내는 것이 핵심이었습니다. 개개인의 실력도 중요하지만 AI 도구를 얼마나 잘 활용하는지가 중요한 대회였다는 생각이 들었습니다.
위기의 🦄 유니콘 렌탈을 구하라! - 미션과 실전 기록
우리의 고득점 비결
이번 대회를 어떻게 진행했는지에 대해 설명 드리기 앞서, 저희가 좋은 성적을 거두기 위해 사전에 준비했던 전략들을 먼저 소개합니다.
1. AI 프롬프트는 게임 전에 준비하고, 실행은 게임 시작과 동시에
AWS GameDay는 같은 문제라도 먼저 해결한 팀이 더 높은 점수를 얻는 구조입니다. 대응 속도가 곧 점수인 만큼, 게임이 시작한 뒤 환경을 파악하는 시간을 최소화해야겠다고 판단하였습니다. 그래서 당일 대회 시스템에 접속하자마자 본 게임에서 바로 실행할 수 있는 프롬프트를 준비하는 데 집중하였습니다. 구체적으로 준비한 프롬프트 항목은 다음과 같습니다.
✔️ 서비스 이상 요소 탐지 프롬프트: Security Group 미설정, 비정상 프로세스, 잘못된 환경변수 등 서비스 장애를 일으킬 수 있는 설정을 빠르게 스캔하기 위한 프롬프트
✔️ CloudWatch 대시보드 배포 프롬프트: ALB (Application Load Balancer) 요청량, 5xx 에러율, Lambda 에러 등 핵심 지표를 한눈에 볼 수 있는 대시보드를 생성하기 위한 프롬프트
본 게임이 시작되자마자 준비해 둔 프롬프트들을 실행하였습니다. CloudWatch 대시보드를 빠른 시간 내 구성하였고, 이상 요소 탐지 프롬프트를 통해 Security Group 오류를 발견하여 문제 해결에 곧바로 착수할 수 있었습니다. 이러한 준비 덕분에 Ops 트랙 문제 1, 2번을 빠르게 해결하여 대회 초반에 약 12만점을 획득하였고 순위 1등에 오를 수 있었습니다. 해당 시점에서 이미 2위와의 점수 격차가 꽤 벌어진 상태였습니다.
2. AI 도구에 미리 익숙해지기
속도만큼 중요했던 것이 하나 더 있었는데, 바로 AI 도구에 대한 사전 숙련도였습니다. 올해는 기존과 다르게 Amazon Q Developer와 Kiro CLI를 사용해야 했기 때문에, 사전에 이 도구들에 익숙해지는 시간이 필요했습니다. 이번 대회를 준비하면서 두 차례 정도 모의 환경과 예상 문제를 만들어 아직 사용 경험이 많지 않았던 Kiro CLI로 인프라 문제를 분석하고 해결하는 흐름을 직접 연습했습니다. 대회에서 처음 쓰는 도구임에도 망설임 없이 실행할 수 있었던 것도 이 사전 연습 덕분이었습니다.
3. Dev와 Ops의 역할을 명확히 분리한 것
이번 대회의 문제 구성은 Dev 트랙과 Ops 트랙으로 나뉘어 있어 효율적인 대응을 위해서 역할분담이 필요하다고 생각하였습니다. Dev 트랙에서는 레거시 코드 현대화, 난독화된 코드 해독, 결제 취약점 수정 등 애플리케이션 코드를 다루는 문제가, Ops 트랙에서는 서비스 복구, 성능 이슈, 보안 설정 등 인프라를 다루는 문제가 출제됐습니다.
저희 팀은 대회 전에 개발 경험이 많은 Ritchie와 Celine을 Dev 트랙 담당으로, 인프라 장애를 빠르게 대응할 수 있는 Mason과 Mindy를 Ops 트랙 담당으로 구분하여 역할분담을 해두었습니다. Dev 트랙 담당자는 소스 코드 분석과 수정 작업에 전념했고, Ops 트랙 담당자는 AWS 리소스와 인프라 설정 점검에 집중하였습니다.
이러한 역할 분리는 한 문제를 여러 명이 동시에 붙잡고 고민하는 병목 시간을 줄여주었으며, 서로의 영역을 넘나들지 않다 보니 커뮤니케이션도 필요한 순간에만 짧고 정확하게 이루어졌습니다. 3시간 동안 각자 맡은 트랙에 온전히 몰입할 수 있었고, 제한된 시간을 효율적으로 쓰는 데 도움이 됐습니다.
CDK(AWS Cloud Development Kit) 배포처럼 두 트랙이 동일한 리소스를 공유하는 지점에서만 다같이 소통했고, 나머지 시간에는 각자의 문제 풀이에 온전히 집중할 수 있었습니다.
시간순으로 돌아보는 3시간의 주요 문제 풀이 ⏰
사전에 준비해 두었던 CloudWatch 대시보드의 지표를 참고하며, 게임 시작부터 종료까지의 진행 과정을 시간순으로 살펴보겠습니다.
[13:35] - 게임 시작 직후, Security Group 복구로 첫 득점
첫 득점은 Ops 트랙 #1번 문제 - 애플리케이션을 온라인 상태로 복구하기를 해결하면서부터였습니다. Security Group 설정 오류로 인해 UnicornSystems라는 애플리케이션에 트래픽이 도달하지 못하고 있었고, 사전에 준비해 둔 서비스 이상 요소 탐지 프롬프트를 게임 시작과 동시에 실행하여 해당 오류를 빠르게 발견하고 곧바로 신규 정책을 등록하여 해결하였습니다.
아래 지표에서 게임이 시작되고 매우 짧은 시간 내에 UnicornSystems의 ALB HealthyHostCount가 회복되고 ALB 5xx 오류가 해소되는 것을 확인할 수 있습니다. 해당 조치를 통해 대회 초반에 빠르게 득점하여 게임 시작 직후 1위에 오르게 되었습니다.
[13:50~14:20] - Lambda 감점과 성능 이슈 오판
Ops 트랙 #2번 문제에서는 시크릿 매니저에서 사용자 자격증명을 가져와 애플리케이션에 로그인하고 스크립트를 실행하여 유니콘 이름을 알아내는 문제가 있었는데, 이 과정에서 얻은 정보가 이후 다른 문제를 푸는 데 중요한 단서가 되었습니다. Ops 트랙 #3번 문제를 해결하는 과정에서는 생각지도 못한 감점이 발생하였습니다. 게임 시나리오상 유니콘 라이더에게 알림을 보내는 Lambda 함수가 제대로 동작하지 않고 있었고, 이를 정상화하는 것이 목표였습니다. 그런데 테스트 과정에서 잘못된 환경변수를 입력하고 실행하여 500점이 차감되었습니다. 이후로는 추가적인 감점이 되지 않기 위해 침착하게 코드를 분석하고, Ops 트랙 #2번 문제에서 찾은 유니콘 이름을 환경변수로 주입하여 무사히 해결할 수 있었습니다.
Ops 트랙 #4번 문제는 또 다른 난관이었습니다. 서비스의 응답 시간이 비정상적으로 느려지는 이슈가 발생하였고, 실무 경험에 비추어 서버 스케일 아웃(Scale-out)으로 대응하면 되겠다고 넘겨짚어 ASG(Auto Scaling Group)의 설정값을 변경하였습니다. 결과적으로는 문제에서 의도한 답안과는 거리가 있었고, 오히려 잘못 적용한 설정을 되돌리는 데 시간을 더 소모하였습니다. 실제로는 FIS(Fault Injection Service)로 인한 장애 주입이 원인이었고, FIS 설정을 무효화하는 것이 해결책이었습니다.
💡 서버 스케일 아웃(Scale-out)이란?
서버의 처리 능력을 높이기 위해 하나의 고성능 서버를 구축하는 대신, 비슷한 사양의 서버 여러 대를 추가하여 나누어 처리하는 방식(수평 확장)을 의미합니다.
[14:00~14:30] - 결제 애플리케이션 문제 해결 및 정상화
Dev 트랙 #3번 문제는 UnicornPayment의 서버 로직에 있는 버그를 찾아 수정하는 문제였는데, 결제 애플리케이션의 성능 이슈와 데이터 유효성 검증 로직의 오류를 함께 해결해야 했습니다. 전체 애플리케이션에서 버그로 의심되는 부분을 신속하게 찾아내는 점이 중요하다고 생각하였고, Kiro CLI를 활용하여 개선할 부분을 효율적으로 확인할 수 있었습니다.
처음에는 성능 향상 정도에 따라 추가 점수를 획득할 수 있을 것으로 예상했습니다. 이에 따라 ‘DB 결과 페이지네이션’과 ‘기타 성능 개선 작업’까지 모두 구현하여 배포했으나, 아쉽게도 추가 점수는 나오지 않았습니다. 이를 통해 AI가 코드의 개선 지점을 폭넓게 제안하더라도, 대회에서 요구하는 유효한 핵심 범위만 빠르게 식별하여 적용하는 것이 더 유리하다는 점을 깨달았습니다. 제안된 코드 중 필요한 부분을 사람의 판단으로 선택해서 수용하는 과정이 중요했습니다.
또한 제출 전에는 테스트 코드를 작성해 정상 케이스뿐 아니라 엣지 케이스까지 검증하여 확신을 높인 뒤 배포하였고 문제에서 의도한 대로 UnicornPayment 애플리케이션의 트래픽을 정상화시킬 수 있었습니다.
[13:35~16:00] - Dev트랙 1번 문제, Java Transform 병목
이번에는 대회를 시작할 때부터 꽤 오랜 시간 동안 병렬로 진행했던 Dev 트랙 #1번 문제 이야기를 하려고 합니다.
Dev 트랙과 Ops 트랙의 문제를 대부분 일찍 해결하여 점수상 1위를 유지하고 있었지만 큰 어려움도 있었습니다. Dev 트랙 #1번 문제가 잘 해결되지 않아 경기 후반부까지 득점하지 못하고 나아가 보너스 문제를 풀지 못하고 있었기 때문입니다. 참고로, 보너스 문제는 제시된 문제를 다 풀면 주어지는 문제입니다.
해당 문제는 Amazon Q Developer의 Transform 기능을 사용하여 애플리케이션의 Java 버전을 Java 8에서 17로 변환하는 것이었는데, 단순히 코드를 수정해서 제출하는 방식이 아니었습니다. Transform 기능으로 생성된 여러 코드 및 파일들을 채점하는 구조여서, 어떤 의미에서는 가장 까다로운 문제였습니다.
Transform 작업을 한 번 수행할 때마다 10분 정도 소요되었고, 번번이 실패하였습니다. 대회에서 제공하는 Cloud IDE(Integrated Development Environment) 환경에서 Transform 관련 Job의 동시 실행 제한이 있었고, 해당 Job이 정상적으로 종료되지 않으면 Transform을 위한 재처리 또한 정상적으로 진행되지 않았습니다.
제공된 Cloud IDE에서 Transform이 계속 실패하자, 불가피하게 팀원 중 한 명의 개인 노트북에 설치된 Amazon Q Developer를 활용하여 마침내 해결할 수 있었습니다.
[16:10~] - 보너스 문제까지 해결! ⭐️
어렵게 Dev 트랙 #1번 문제를 해결하고 뒤늦게나마 보너스 문제가 오픈되었습니다. 장애로 인해 오프라인 상태가 된 UnicornStore 애플리케이션을 정상화하는 것이 목표였습니다. 역시나 Kiro CLI를 활용하여 애플리케이션 개선을 진행하였는데, 일부 라이브러리 호환 문제를 발견하여 이를 수정하고 배포하여 문제를 해결할 수 있었습니다. 해당 보너스 문제는 Dev 트랙과 Ops 트랙에서 일부 작업했던 내용이 올바르게 적용되었어야 했기에, 앞선 과정에서 놓친 부분이 없는지 꼼꼼하게 확인하며 마지막 문제까지 풀어냈습니다.
[16:35] - 최종 1위로 경기 종료!
일부 문제 풀이가 늦어졌고 보너스 문제도 지연되는 우여곡절이 있었지만, 최종 26만점을 획득하여 1위🥇를 차지하였습니다. 전체 문제를 푸는 시간이 가장 빠르지는 않았지만, 본 게임 내내 1위를 유지할 수 있었던 이유는 최초에 문제를 풀었던 속도라는 생각이 들었습니다.
Ops 트랙 대부분의 문제들을 빠르게 해결하면서 높은 점수를 획득할 수 있었고, 이것이 점수상으로 꾸준히 1위를 유지하는 데 도움이 되었던 것 같습니다. 서비스 운영 관점에서 장애를 빠르게 대응하는 것과 고득점 기준이 어느 정도 맥락이 맞닿아 있다는 생각도 들었습니다.
AWS GameDay, 이런 부분도 챙기면 좋아요 👍🏻
AWS GameDay는 기술적인 준비도 중요하지만, 대회 당일 예상치 못한 상황에서 당황할 수 있기 때문에 몇 가지 사례를 소개드리고자 합니다.
1. 대회 접속 계정은 사전 인증 계정과 동일하게 셋팅하기
해당 대회는 AWS에서 제공하는 웹페이지에서 진행됩니다. 웹페이지는 대회 시작 전날 AWS로부터 접속 링크를 전달받게 되고, 각자가 사용하는 이메일과 인증 코드를 통해 정상적으로 접속되는지 사전 인증을 수행하게 됩니다.
문제는 대회 시작 바로 30분 전에 발생하였습니다. 팀원 중 1명의 인증이 계속해서 실패하는 바람에, 자칫하면 4명이 아닌 3명의 컴퓨터로만 대회를 치러야 할 아찔한 상황이 벌어진 것입니다. 원인을 찾기 위해 AWS 엔지니어분들과 논의해 본 결과, 대회 당일에는 최초에 사전 인증을 수행했던 동일한 메일 계정으로만 로그인해야 한다는 점을 알게 되었습니다. 카카오뱅크의 사내 메일은 사외망에서 접속이 제한되는 망분리 환경이었고, 이로 인해 팀원 1명이 외부 개인 메일을 사용하여 접속 및 인증을 한 번 더 수행했던 것이 화근이었습니다. 다행히 AWS 측에서 카카오뱅크 팀을 위해 새로운 접속 URL을 즉각 발급해 주셨고, 팀원 모두가 새로운 이메일로 일괄 재인증을 수행한 끝에 무사히 4명 모두 시스템에 접속하여 대회를 치를 수 있었습니다.
2. ScoreBoard를 실시간으로 확인하기
이번 대회에서는 Lambda 함수의 ‘Test’를 수행할 때 테스트 실패가 발생할 때마다 500점의 감점이 주어졌습니다. 이를 모르고 테스트를 실행했다가 실제로 500점 감점을 당하였습니다. 만약 여러 번 실행했다면 순식간에 수천 점이 깎일 수도 있는 상황이었습니다. 답안을 제출하거나 테스트를 실행할 때는 점수판을 실시간으로 모니터링하며 점수 변동 여부를 확인하는 습관을 가지면 좋습니다.
3. 문제를 넘겨짚지 않기
서비스 응답 시간이 느려지는 상황에서 저희는 실무 경험에 비추어 ASG 설정을 변경하여 서버를 우선적으로 증설하였습니다. 실제 운영 환경에서 응답 지연이 발생하면 서버 대수를 늘려 부하를 분산하는 방식이 자주 쓰이기 때문입니다.
하지만 실제 원인은 서버 리소스 부족이 아니었습니다. FIS가 서버에 의도적으로 부하를 주입하고 있었고, 서버를 늘려도 각 서버에 동일한 장애가 주입되는 구조였기 때문에 효과가 없었습니다. 결국 잘못 적용한 ASG 설정을 되돌리는 데 시간을 더 소모하였고, 해결책은 장애를 유발하는 FIS 설정을 찾아 무효화하는 것이었습니다.
장애가 발생했을 때 원인을 정확히 진단하지 않고 넘겨짚은 해결책을 적용하면, 시간만 소모하고 문제는 해결되지 않을 수 있다는 점을 알게 되었습니다.
대회를 마치며
이번 AWS GameDay는 인프라 관리와 장애 대응에 AI를 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 얼마나 효과적으로 대응할 수 있는지를 직접 체감한 대회였습니다. 은행권 시스템 특성상 내부적으로 AI를 활용하는 데 제약이 따르기 마련입니다. 하지만 이번 대회를 통해, AI를 활용할 수 있다면 위급한 장애 상황에서도 훨씬 더 빠른 원인 파악과 대응이 가능하겠다는 확신을 갖게 되었습니다.
카카오뱅크에서도 AI를 활용하여 많은 것들을 효율화하고 있습니다. 클라우드 엔지니어 관점에서는 인프라 설계 및 IaC(Infrastructure as Code) 코드 관리 등에 AI를 활용하고 있지만, 보안 및 규정상 제약으로 실시간 장애 대응 영역에서는 AI 활용이 아직 제한적입니다. 이번 대회에서 Amazon Q Developer와 Kiro CLI를 활용한 경험은, 향후 금융권에서도 AI 기반 장애 대응의 실제 적용 가능성을 확인할 수 있는 좋은 계기가 되었습니다.
또한 이번 대회를 준비하는 과정에서 많은 응원과 아낌없는 도움을 보내준 동료들에게도 고마움을 전하고 싶습니다. 더 좋은 결과를 만들기 위해 함께 고민해주는 동료들이 곁에 있었고, 이처럼 서로 긍정적인 영향을 주고받는 팀 문화가 GameDay 우승이라는 좋은 결과로 이어졌다고 생각합니다. 다시 한번 대회 준비와 진행 과정에서 도움을 주신 모든 분들께 감사의 말씀을 드립니다.
마지막으로, 키키404 팀원들의 소감 한마디!
🛠 Ritchie Says:
평소 인프라·운영에 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 고민해왔는데, 이번 GameDay를 통해 “이 부분은 실제로 쓸 수 있겠다"는 구체적인 감각을 갖고 돌아올 수 있었습니다. 금융 환경의 여러 제약 속에서도 활용 가능한 지점을 찾아볼 수 있었다는 것이 저에게는 가장 큰 수확이었습니다.
💻 Celine Says:
이번 GameDay는 정답을 아는 것보다, 제한된 시간 안에서 AI를 활용해 문제의 핵심을 빠르게 좁혀가는 과정이 더 중요한 대회라고 느꼈습니다. 예상과 다르게 흘러간 문제도 있었지만, 그때마다 우선순위를 다시 정리하며 끝까지 대응한 것이 좋은 결과로 이어졌다고 생각합니다. 팀원들과 함께 몰입했던 경험도 오래 기억에 남을 것 같고, 기회가 된다면 다음에도 함께 도전해보고 싶습니다.
☁️ Mason Says:
국내에서 처음 참가한 AWS GameDay였는데 좋은 결과를 얻은 것 같아 기뻤습니다. 다음번에는 AWS Re:Invent GameDay에도 참가하여 카카오뱅크의 글로벌 경쟁력을 보여주고 싶습니다.
🚀 Mindy Says:
작년 우승의 부담감도 있었지만, 평소 AI 활용 경험을 믿고 집중해서 임한 결과 좋은 성과를 낼 수 있었습니다. 특히 Kiro CLI로 인프라 결함을 빠르게 찾아내는 과정이 인상적이었고, 실무에서도 장애 원인 파악 시간을 크게 줄일 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 무엇보다 짧은 시간 안에 팀원들과 호흡을 맞추며 좋은 결과를 만들어낸 것이 뿌듯하고, 두고두고 기억에 남을 것 같습니다.
🌟 카카오뱅크 클라우드엔지니어링팀을 소개합니다! 🌟
마지막으로 저희 클라우드엔지니어링팀을 짧게 소개드립니다.
클라우드엔지니어링팀은 클라우드 네이티브 기술을 활용해 카카오뱅크의 금융 서비스와 인프라를 혁신하고, 차별화된 고객 경험을 만드는 것을 목표로 합니다. 효율적이고 확장 가능한 클라우드 인프라 및 플랫폼을 설계·운영하며, 동료들에게 클라우드가 가장 매력적인 선택지가 될 수 있도록 환경을 가꾸어 가고 있으며, 그 일환으로 인프라를 쉽고 안정적으로 제어할 수 있는 ‘셀프 서비스 플랫폼’을 함께 구축해 나가고 있습니다.
이번 AWS GameDay 우승 스토리에서 보여드린 것처럼, 저희 팀은 최신 기술 트렌드를 끊임없이 학습하고 실전에 적용하는 것을 즐기는 동료들이 함께하고 있습니다. 사내 스터디 그룹인 ‘카공족’에서 함께 공부하거나 각자 관심 있는 AI 도구를 직접 써보며 익힌 내용을 나누고, 팀 차원에서는 PoC와 유관 부서 논의를 통해 실제 운영 환경에 맞는 활용 방식을 찾아가고 있습니다.
앞으로도 금융권 클라우드의 베스트 프랙티스를 만들어가며, 카카오뱅크의 금융 기술 혁신을 리딩하는 조직으로 나아가겠습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
