AWS 클라우드 엔지니어 에이전트 개발 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• AWS 인프라 자동화 및 클라우드 관리 도구를 개발/운영하는 개발자 및 DevOps 엔지니어
• 중급~고급 수준의 AWS CLI, CDK, MCP 프로토콜 경험 보유자
• AI 에이전트 개발에 관심 있는 소프트웨어 개발자

핵심 요약

• AWS 클라우드 엔지니어 에이전트는 Strands Agents SDK를 사용해 AWS 인프라 모니터링/최적화/도큐먼트 검색/아키텍처 다이어그램 생성을 자동화
• MCP 프로토콜을 통한 AWS 문서 검색 서버 및 다이어그램 생성 서버 연동
• Bedrock 모델 기반의 Model Context Protocol(MCP) 지원으로 AWS CLI 명령 직접 실행 가능

섹션별 세부 요약

1. 에이전트 기능

• AWS 리소스 모니터링 (보안 취약점 탐지, 비용 절감 기회 분석)
• AWS CLI 명령 직접 실행 (MCP 프로토콜 기반)
• AWS 아키텍처 다이어그램 생성 (문자열 입력 기반)
• AWS 문서 검색 (MCP 서버 연동)

2. Strands Agents SDK 특징

• Model-first 아키텍처 (LLM이 작업 흐름 결정)
• MCP 프로토콜 내장 (AWS 도큐먼트/다이어그램 생성 서버 자동 연동)
• Bedrock, Anthropic, Meta 모델 지원 (사내 모델도 호환 가능)
• OTEL 관찰성 지원 (에이전트 실행 로그 추적, 성능 최적화)

3. 코드 구현 예시

from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel
bedrock_model = BedrockModel(
    model_id="us.amazon.nova-premier-v1:0",
    region_name="us-east-1",
    temperature=0.1
)
agent = Agent(
    tools=[use_aws],
    model=bedrock_model,
    system_prompt="AWS 클라우드 엔지니어 전문가"
)
response = agent("미연결 EBS 볼륨 탐지")

4. 인프라 배포 아키텍처

• AWS CDK로 구성 (ECR, ECS Fargate, ALB, IAM 역할 자동 생성)
• Serverless 설계 (ECS Fargate 컨테이너 기반 확장성 제공)
• MCP 서버 연동 (도큐먼트/다이어그램 생성 기능 확장)

5. 배포 단계

1. AWS CDK 설치 및 Docker 환경 구성
2. GitHub 리포지토리 클론 (git clone)
3. 의존성 설치 (pip install -r requirements.txt)
4. CDK 프로젝트 빌드 (npm run build)
5. 스택 배포 (cdk deploy)

6. 주요 혜택

• 보안 취약점 탐지 (자동 분석 및 개선 권장)
• 비용 최적화 (미사용 리소스 식별)
• AWS 전문 지식 공유 (도큐먼트 검색 기능)
• 복잡한 인프라 시각화 (문자열 기반 다이어그램 생성)

결론

• Strands Agents SDK를 활용한 AWS 클라우드 엔지니어 에이전트는 AWS 인프라 자동화와 보안/비용 관리에 강점을 가지며, MCP 프로토콜을 통해 도큐먼트 검색 및 다이어그램 생성을 간편하게 구현 가능
• AWS CDK 기반의 Serverless 배포로 확장성과 비용 효율성을 동시에 달성
• Bedrock 모델과 MCP 서버 연동이 핵심 기술 포인트로, AI 에이전트 개발 시 참고할 것