AWS의 새로운 AI 어시스턴트, Amazon Q로 10시간을 절약한 경험

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

AWS 사용자, 클라우드 개발자, DevOps 엔지니어

난이도: 중급~고급 (AWS 서비스 이해 필요)

핵심 요약

• Amazon Q는 CloudFormation, Lambda, Cost Explorer 등의 문제를 5분 내에 해결해 시간 절약
• CloudTrail 로그 분석, EC2 비용 최적화, Boto2→Boto3 코드 전환 등 다양한 AWS 문제 해결 기능 제공
• AWS Well-Architected Guide와 연동된 서비스 선택 추천 기능으로 아키텍처 설계 효율성 향상

섹션별 세부 요약

1. 문제 상황: AWS 과부하 경험

• CloudFormation 스택 배포 실패로 3시간 소요
• IAM 오류보다 VPC 설정 문제가 원인
• Amazon Q 도입 후 5분 내 해결

2. CloudTrail 로그 분석 효율화

• JSON 로그 수동 검토 대신 "사용자 X의 24시간 내 AccessDenied API 호출" 질문
• 필터링된 CloudTrail 쿼리 생성 및 차단 정책 확인 지원

3. EC2 비용 최적화

• Cost Explorer CSV 파일 업로드 후 t2.medium 인스턴스 4대의 5% 미만 CPU 사용 지적
• Spot 인스턴스 또는 인스턴스 축소 권장

4. Lambda 타임아웃 해결

• 29초 타임아웃 원인 분석: VPC RDS 프록시 호출 및 Cold Start 지연
• 타임아웃 증가 또는 프로비저닝 병렬성 활성화 제안

5. 예비 문서 코드 전환

• Boto2 구문의 오래된 GitHub 저장소를 Boto3로 재작성 및 에러 핸들링 추가

6. 서비스 선택 추천

• SQS vs EventBridge 비교 시 트루스스루프트 요구사항 고려
• AWS Well-Architected Guide 링크 제공

7. 한계점

• 복잡한 아키텍처의 크로스-서비스 의존성 누락 가능성
• Beta 기능으로 일부 질문에 "지원 불가" 답변 발생

결론

• Amazon Q는 AWS 전문 지식이 부족한 경우에도 즉각적인 문제 해결을 제공
• DevOps 프로세스 자동화 및 비용 절감에 효과적
• Stack Overflow보다 먼저 Amazon Q로 질문 시 시간 절약 효과 기대