Amazon Bedrock AgentCore로 구축하는 멀티 에이전트 기반 SRE AI 도우미

사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE)을 위한 멀티 에이전트 AI 도우미 구축: Amazon Bedrock AgentCore 활용 가이드

인트로

현대의 분산 시스템 환경에서 사이트 신뢰성 엔지니어링(Site Reliability Engineering, SRE)은 점점 더 복잡한 과제에 직면하고 있습니다. 각종 로그, 메트릭, Kubernetes 이벤트, 운영 런북 등 다양한 소스를 분석해 인프라 장애의 근본 원인을 파악하고 해결하는 작업은 시간 소모적이며 반복되는 프로세스입니다. 이번 포스팅에서는 Amazon Bedrock AgentCore, LangGraph, Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 이러한 과제를 해결하는 멀티 에이전트 기반 SRE 도우미 시스템을 어떻게 구축하고, 운영 환경에 자동 배포하며, 관찰 가능성과 개인화된 분석 기능을 극대화할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

본론

1. 멀티 에이전트 기반 아키텍처 개요

Amazon Bedrock AgentCore는 다양한 역할을 담당하는 에이전트들을 조율하는 슈퍼바이저 패턴 기반의 아키텍처를 제공합니다. 이 시스템은 총 5개의 전문 에이전트로 구성되어 있으며, 각각 Kubernetes, 로그, 성능 메트릭, 운영 런북 등 특정 인프라 도메인에 특화되어 있습니다. 슈퍼바이저 에이전트는 사용자의 자연어 질의에 대해 조사 계획을 구성하고, 관련 에이전트에게 작업을 배분한 뒤 통합된 분석 리포트를 제공합니다.

2. 자연어 인프라 질의 자동화 및 정보 종합

사용자는 “API 응답 지연의 원인은?” 또는 “데이터베이스 Pod가 왜 CrashLoop 상태인가요?” 같은 자연어 질문을 통해 인프라 상태, 로그 분석 결과, 메트릭 변동, 해결 절차 등 종합적인 분석 정보를 받아 볼 수 있습니다. 이는 전통적인 접근 방식과는 달리 맥락 기반의 수평적 분석을 가능하게 해 SRE의 대응 속도를 비약적으로 단축합니다.

3. Amazon Bedrock AgentCore의 주요 구성 요소 활용

• AgentCore Gateway: 백엔드 API(Kubernetes, 로그, 메트릭, 런북 등)를 Model Context Protocol(MCP) 형식의 도구로 변환하여 AI 에이전트가 사용할 수 있는 표준화된 인터페이스를 제공합니다.
• AgentCore Identity: Amazon Cognito 기반 인증을 통해 안전하고 이중 인증된 API 접근을 보장합니다.
• AgentCore Runtime: 무서버 기반 실행 환경에서 SRE 에이전트를 자동 확장 및 분리된 세션별로 실행하여 운영 효율성과 보안을 동시에 강화합니다.
• AgentCore Memory: 사용자 선호도, 인프라 지식, 조사 이력 등을 기억하여 개인화된 분석 및 지속적인 학습을 지원합니다.

4. 관찰 가능성과 자동화된 운영 대응

OpenTelemetry 기반 통합 모니터링을 설정하면 Amazon CloudWatch 대시보드를 통해 다음과 같은 지표를 실시간으로 시각화 할 수 있습니다:

• LLM 호출 통계 및 성능
• 도구 실행 추적 및 성공률
• 메모리 요청 이력 및 저장 효율
• 전체 요청 트레이싱

이를 통해 운영 중 발생하는 각종 이슈를 사전에 탐지하고 즉각 대응할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

5. 단계별 자동 배포 가이드

Amazon Bedrock AgentCore는 개발에서 프로덕션까지 일관된 배포 파이프라인 제공하여 자동화된 전환을 지원합니다.

• Docker 기반 ARM64 이미지 구축
• AgentCore Runtime에 컨테이너 배포
• Secure Token 및 환경 변수 기반 구성
• invoke_agent_runtime API를 통한 실시간 호출 및 응답 분석

개별 개발 환경 및 클러스터 설정 변화 없이도 동일한 에이전트를 다양한 환경에 배포할 수 있어 전사적 일관성을 유지할 수 있습니다.

6. 실제 활용 사례 및 사용자 맞춤 조사 경험

SRE 팀 내부 기술 엔지니어 Alice와 비기술 임원 Carol이 동일한 이슈에 대해 에이전트를 호출하면 각각의 역할과 선호도에 맞춰 서로 다른 형식의 결과를 제공합니다:

• Alice: 상세 로그 분석, Pod 상태, 리소스 사용, 힙 덤프, 코드 레벨 검사
• Carol: 일반 사용자 영향도, 재무 손실 추산, 경영진 보고 포맷

이는 AgentCore Memory가 사용자 ID 별로 저장한 선호도와 과거 이력 기반으로 수행한 자동화된 개인화 결과입니다.

7. 활용 및 확장 방향

구축된 기본 구조는 다양한 분야로 확장 가능합니다.

• 보안 에이전트: 침해 탐지 및 보안 로그 분석
• 데이터베이스 에이전트: SQL 튜닝 및 테이블 상태 추적
• 네트워크 에이전트: 대역폭 분석 및 지연 원인 분석

또한 데모용 모의 API 대신 실제 Kubernetes, 로그 수집기(예: CloudWatch Logs, Prometheus), 지식 저장소(Git, Notion 등)와 접속하여 실시간 운영 환경에 바로 적용할 수 있습니다.

결론

Amazon Bedrock AgentCore를 중심으로 한 멀티 에이전트 기반 SRE 지원 시스템은 인프라 관리 및 운영 대응을 획기적으로 변화시키고 있습니다. 자연어 기반 자동 질문 응답, 중앙화된 MCP 도구 접근, 조사 이력 학습 기능, 개발-운영 환경 간 자동화된 배포 및 관찰 가능성 확보까지 폭넓은 활용성과 확장성을 보여줍니다.

특히 ‘개인화된 SRE 도우미’의 구현은 단순한 자동화가 아닌, 팀 내 조사 표준화와 지식 분산의 효과를 통해 장기적인 운영 안정성과 지식 축적을 동시에 달성할 수 있는 방법임을 보여줍니다. 실제 운영에서 기존 인시던트 분석 시간이 3045분 소요되던 것을 510분으로 단축시킨 사례는 그 자동화 가치의 진면목을 보여주는 사례입니다.

SRE 팀을 위한 차세대 AI 자동화 도구를 찾고 있다면, 지금 바로 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 구축 시나리오를 검토해 보시길 추천드립니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-multi-agent-site-reliability-engineering-assistants-with-amazon-bedrock-agentcore/