데브옵스
Amazon MWAA와 Bedrock AgentCore로 MCP 기반 클라우드 정책 에이전트 구축하기
두줄요약
Amazon MWAA와 S3 Vectors, Bedrock AgentCore로 클라우드 정책 수집과 검색을 자동화했습니다. 역할별 Strands Agent와 MCP 도구로 DevOps, SecOps, Compliance, FinOps 분석을 분리했습니다.
문제 상황
- 여러 계정과 리전에 분산된 IAM 정책, 보안 그룹, 스토리지, 네트워크 설정의 교차 분석 어려움
- 팀별로 CLI, 스크립트, 별도 도구를 사용해 동일 데이터를 각기 수집하는 운영 비효율
- 정책 수집, 변경 이력 추적, 역할별 접근 제어를 수동으로 처리하기엔 한계
구조와 흐름
- Amazon MWAA로 정책 수집을 자동화하고 S3에 날짜별 저장
- 수집 데이터를 Titan Embed v2로 벡터화해 Amazon S3 Vectors에 저장
- Strands Agent를 MCP 도구와 연결해 역할별 질의 응답 제공
선택 이유
- MWAA의 DAG 기반 스케줄링, 재시도, 모니터링으로 부분 실패 복원력 확보
- S3 Vectors로 별도 클러스터 없이 비용 효율적 시맨틱 검색 구현
- MCP 표준으로 도구 재사용성과 프레임워크 독립성 확보
성능/운영 포인트
- 카테고리별 독립 DAG로 병렬 실행과 장애 격리
- 벡터 차원과 임베딩 모델 출력 일치 필요
- AgentCore Runtime으로 서버리스 배포와 자동 확장, 운영 부담 완화