

Part 3: Kiro로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화하기 — 매일 자동으로 보고서 받기
EC2와 cron으로 Kiro 기반 RDS/Aurora 점검 보고서 자동화 구성을 설명했습니다. S3 Presigned URL과 SES, Slack 연동으로 매일 링크를 받아보는 방법을 다뤘습니다.
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EC2와 cron으로 Kiro 기반 RDS/Aurora 점검 보고서 자동화 구성을 설명했습니다. S3 Presigned URL과 SES, Slack 연동으로 매일 링크를 받아보는 방법을 다뤘습니다.


Kiro CLI와 Custom Agent로 RDS/Aurora 장애 분석을 터미널에서 자동화하는 방법을 소개했습니다. Aurora MySQL Replication Lag 사례로 실제 원인 분석과 보고서 생성 과정을 확인했습니다.


Kiro IDE와 MCP 서버, Hook을 이용해 RDS/Aurora 장애 분석과 HTML 보고서 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. 실제 Aurora MySQL 슬로우 쿼리로 인한 Reader CPU 스파이크를 자동 식별한 사례도 함께 다뤘습니다.


AWS Advanced JDBC Wrapper의 Blue/Green 플러그인으로 RDS/Aurora 전환 시 다운타임을 줄이는 방법을 설명했습니다. 전환 단계별 라우팅과 모니터링, 롤백 감지 설정도 함께 다뤘습니다.

Aurora에서 DELETE 후에도 스토리지 비용이 줄지 않는 원인과 파편화 문제를 설명했습니다. 스냅샷 복구로 클러스터를 재생성해 비용을 크게 절감한 사례를 공유했습니다.


Amazon Q Developer CLI와 MCP로 RDS Aurora 일일 점검 리포트를 자동화한 사례를 소개했습니다. 자연어 기반 분석, Confluence 기록, cron 연계를 통해 운영 효율을 높인 구성입니다.


CloudWatch Database Insights로 RDS와 Aurora 문제를 진단하는 실제 사례를 정리했습니다. 인덱스 부재, 스토리지 부족, 메모리 부족 상황에서 원인 파악과 조치 흐름을 보여줍니다.


RDS MySQL에서 Aurora로 이전할 때 다운타임을 줄이는 절차를 정리했습니다. 스냅샷 마이그레이션과 복제 동기화, binlog 관리가 핵심이었습니다.


Aurora Serverless v2의 동작 방식과 Aurora MySQL 대비 특징, 성능 및 비용 차이를 정리했습니다.\n트래픽 변동성이 큰 서비스에 적합하지만, 고정 부하에서는 비용 효율을 다시 검토해야 했습니다.


AWS re:Invent 2024에서 소개된 S3, Aurora DSQL, Bedrock, SageMaker, Nova 등의 신규 기능을 정리했습니다.\n대규모 데이터 관리, 글로벌 DB, AI 모델 경량화와 GPU 효율화 관점의 참고 포인트를 담았습니다.


Aurora MySQL의 밸런싱 편중과 RDS Proxy의 운영·비용 제약을 해결하기 위해 MaxScale 전환을 검토하고 적용했습니다. Autoscaling과 failover까지 고려한 자동화 구성으로 CPU와 connection 분산을 안정화했습니다.

AWS re:Invent 2023에서 관심 세션을 중심으로 Aurora DB와 Amplify 관련 내용을 소개했습니다. 행사 참여를 통해 느낀 점도 함께 공유했습니다.