AI
Amazon Bedrock Agents와 AWS Support 자동화 워크플로우(SAW)를 통한 AWS 리소스 문제 해결 간소화
두줄요약
AWS Bedrock Agent와 Support Automation Workflows를 결합해 AWS 리소스 문제를 자연어로 진단·자동화하는 방법을 소개했습니다. EKS 워커 노드 조인 실패 사례를 중심으로 런북 실행, 결과 해석, 조치 안내 흐름을 설명했습니다.
문제 상황
- 복잡한 AWS 환경에서 리소스 문제를 수동으로 조사·해결하기 어려운 상황
- 특히 Amazon EKS 워커 노드의 클러스터 조인 실패처럼 반복적인 진단이 필요한 사례
구조와 흐름
- Amazon Bedrock Agent가 자연어 문의를 받아 문제 맥락을 파악하고 필요한 매개변수 수집
- Lambda가 AWS Support Automation Workflows 런북을 실행해 진단 결과를 JSON으로 반환
- 에이전트가 결과를 해석해 근본 원인 설명과 단계별 조치 안내 생성
선택 이유
- AWS Support Automation Workflows의 표준화된 진단 런북을 재사용해 문제 해결 자동화
- Bedrock Agents와 OpenAPI 작업 그룹, Lambda, IAM을 결합해 유연한 통합 구조 구성
- Claude 3.5 Sonnet 기반 추론으로 자연어 상호작용과 기술적 응답 품질 확보
적용해볼 점
- EKS 워커 노드 조인 실패처럼 자주 발생하는 장애에 자동 진단 흐름 적용
- 다른 AWS Support Automation Workflow 런북에도 동일한 패턴으로 확장 가능