AI
2025 re:Invent 여정
두줄요약
AWS re:Invent 2025에서 Agentic AI와 EKS 기반 AI 운영 전략을 살펴봤습니다. 실시간 데이터 접근, 비용 통제, 보안 자동화의 중요성을 정리했습니다.
구조와 흐름
- AWS re:Invent 2025 전반의 AI 네이티브 플랫폼 전환과 Agentic AI 중심 메시지
- Slack 알림 감지, 과거 해결책 검색, MCP 기반 EKS 실시간 상태 조회로 이어지는 운영 에이전트 흐름
- Orchestrator·Specialist·Memory Agent의 역할 분리와 A2A 협력 구조
선택 이유
- RAG의 사전 저장·검색 한계를 보완하는 MCP 기반 실시간 운영 데이터 접근
- Managed EKS MCP server의 IAM 기반 연결과 별도 MCP 서버 운영 부담 완화
- Kubernetes 기반 이식성, 인프라 제어, 서비스·추론·파인튜닝 통합 운영 필요성
성능/운영 포인트
- Nova Micro 기반 사전 의도 분류로 불필요한 에이전트 실행과 비용 절감
- S3 Vectors에 축적한 Tribal Knowledge의 재사용
- Auto Mode와 Karpenter 사이의 설정 편의성 및 제어권 균형
적용해볼 점
- EKS 운영 환경에 실시간 데이터 접근, 지식 축적, 역할 분리를 결합한 에이전트 패턴 실험
- Bedrock AgentCore와 Kiro를 활용한 CI/CD·보안 스캐닝·코드 리뷰 자동화 검토
- Policy 컨트롤과 Evaluations 기반 에이전트 비용·정확도·안전성 관리
