AWS Support Companion 구축 가이드

AWS Support Companion 구축 가이드

소개
AWS 인프라 관리 시 다양한 콘솔 전환은 물론 문서를 검색하고 지원 케이스를 생성하는 작업들이 필요합니다. 이러한 복잡한 과정을 자동화하고 효율성을 높이기 위해 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 AWS Support Companion을 구축합니다. 이 글에서는 이 에이전트를 구축하는 방법과 각 구성 요소의 활용 방법에 대해 알아보겠습니다.

본문
AWS Support Companion은 여러 도구와 AWS 서비스들을 통합하여 하나의 대화형 인터페이스를 제공합니다. 엔지니어는 문제 식별부터 지원 케이스 생성까지 콘솔 전환 없이 진행할 수 있습니다. 이 솔루션은 AWS CloudFormation을 사용해 하나의 스크립트로 배포되며, AWS Amplify를 기반으로 한 웹 프론트엔드를 제공합니다.

1. 베드록 에이전트 코어의 활용
Amazon Bedrock AgentCore는 운영 복잡성을 관리하여 AI 에이전트를 손쉽게 구동할 수 있게 합니다. 세션 격리, 자동 확장, 보안 및 관찰성을 제공합니다. Strands Agents를 활용하여 Python을 기반으로 한 에이전트 런타임 환경을 구축하며, 다양한 AWS 서비스를 지원합니다.

2. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
MCP 서버는 AWS 문서, 지원 API, 서비스 API에 접근할 수 있게 하며, 외부 도구로부터 에이전트가 컨텍스트를 받을 수 있도록 표준 프로토콜을 제공합니다. 이를 통해 AWS의 다양한 자료와 커뮤니티 지식에 실시간으로 접근할 수 있습니다.

3. 보안과 관찰성 추가
Cognito 인증 및 AWS WAF를 통한 레이트 리미팅, 프롬프트 인젝션 공격 방지 및 PII(개인 식별 정보)의 편집 등을 포함하는 보안 계층이 기본으로 설정되어 있습니다. 이러한 보안 기능을 통해 민감한 정보를 효과적으로 보호합니다.

결론
이 글에서 소개한 AWS Support Companion 구축 방법은 엔지니어의 워크플로우를 단순화하고 효율성을 높입니다. 대화형 인터페이스를 통해 단일 공간에서 문제 해결과 케이스 생성을 통합함으로써 종합적인 운영 자동화를 구현할 수 있습니다. 이 솔루션을 기반으로 다양한 표준화 작업을 진행하고 더욱 발전된 AI 에이전트를 개발할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-ai-powered-aws-support-companion-with-amazon-bedrock-agentcore/