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AWS에서 AI 에이전트 실행 환경 격리하기 4부: Amazon Bedrock AgentCore Runtime, 관리형 샌드박스의 동작과 선택 기준

Amazon Bedrock AgentCore Runtime의 microVM 격리와 세션 관리 동작을 EKS 환경과 비교했습니다. 시작 지연, 자격 증명, 유휴 회수, 과금, 확장 기준과 도입 시 주의점을 측정으로 정리했습니다.

EKS Agent Sandbox와 gVisor를 결합한 AI 에이전트 코드 실행 격리 구조와 운영 검증 결과를 다뤘습니다. NetworkPolicy·DNS·Warm Pool·router 보안을 함께 설계해야 함을 제시했습니다.

EKS에서 Agent Sandbox와 gVisor로 AI 에이전트 코드 실행 환경을 분리하는 구성을 정리했습니다. Pod 보안 설정과 런타임 격리의 역할 차이 및 운영 시 점검점을 설명했습니다.

Kubernetes용 Agent Sandbox의 CRD 구성과 StatefulSet 방식 대비 관리 단순화를 설명했습니다. WarmPool 기반 콜드 스타트 대응과 gVisor·Kata 격리 시 유의점을 정리했습니다.

Kubernetes Agent Sandbox의 상태 유지형 AI 에이전트 실행 모델과 주요 CRD를 설명했습니다. WarmPool, 격리 런타임, 버전·런타임 설치 시 주의점을 정리했습니다.

사용자와 AI가 만든 코드를 운영 서버에서 안전하게 실행하기 위해 별도 Kernel 계층을 설계했습니다. 기존 서비스와 실행 환경을 분리하고 인증정보와 세션 상태를 밖으로 빼는 방향을 정리했습니다.