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DevOps183

CloudWatch 로그 비용이 부담될 때, OpenSearch를 직접 구성하는 선택은 맞을까? AWS 환경에서 로그를 수집하다 보면 처음에는 대부분 CloudWatch Logs를 사용합니다.설정이 쉽고, AWS 서비스와 자연스럽게 연동되며, 알람이나 Logs Insights 같은 기능도 바로 사용할 수 있기 때문입니다.하지만 로그량이 늘어나기 시작하면 이야기가 달라집니다.특히 애플리케이션 로그, 컨테이너 로그, 웹 서버 access log, VPC Flow Log, WAF 로그처럼 대량으로 쌓이는 로그를 모두 CloudWatch Logs에 넣으면 비용 부담이 빠르게 커질 수 있습니다. 현업에서 “CloudWatch 로그 비용 때문에 OpenSearch를 따로 쓴다”는 이야기가 나오는 이유도 바로 이 지점입니다. CloudWatch에서 비싸게 느껴지는 부분많은 사람이 CloudWatch 비용을 “보.. 2026. 6. 20.
EC2 Image Builder 이해하기: 골든 AMI를 자동으로 만들고 관리하는 AWS 서비스 EC2를 운영하다 보면 반복되는 작업이 있습니다.운영체제를 설치하고, 보안 패치를 적용하고, 에이전트를 설치하고, 로그 설정을 하고, 회사 표준 보안 설정을 반영한 뒤 AMI를 만들어 배포하는 일입니다. 규모가 작을 때는 수동으로도 가능하지만, 계정과 리전, 운영 환경이 늘어나면 이미지 관리 자체가 하나의 운영 부담이 됩니다. 이 문제를 해결하기 위한 AWS 서비스가 EC2 Image Builder입니다. EC2 Image Builder는 사용자 정의 AMI 또는 컨테이너 이미지를 자동으로 생성, 테스트, 배포, 관리할 수 있도록 도와주는 완전관리형 서비스입니다. AWS 공식 문서에서도 “customized, secure, and up-to-date server images”의 생성과 배포를 자동화하는 .. 2026. 6. 9.
🤖 한 명의 분신술 vs 여러 전문가의 합주 — 멀티 에이전트와 다중 세션 에이전트 관리 방법론 에이전트 한 명을 굴릴 때는 프롬프트만 잘 써도 됐다. 그러나 에이전트가 둘이 되는 순간, 그것은 분산 시스템이 된다.🎯 이 글에서 다루는 것멀티 에이전트(Multi-Agent)와 다중 세션 에이전트(Forked / Parallel Session)의 본질적 차이5가지 핵심 오케스트레이션 패턴 — Orchestrator-Worker, Swarm, Mesh, Hierarchical, Pipeline실무에서 부딪히는 함정 — 핸드오프 루프, 토큰 폭증, 컨텍스트 충돌관리 방법론 5가지 축 — 컨텍스트, 상태, 통신, 관찰성, 보안📌 왜 지금 이 이야기를 해야 하는가2024년이 "AI 에이전트가 등장한 해"였다면, 2025~2026년은 에이전트를 운영(Operate) 하는 해가 되었습니다. 단일 에이전트로 .. 2026. 5. 7.
Claude로 짓고 Codex로 의심하라 🛠️🔍 — 2026년 AI 듀얼 코딩의 새로운 표준 AI가 짠 코드를 같은 AI에게 리뷰시키는 건, 학생에게 자기 시험지를 채점하라는 것과 같다.🎯 이 글에서 다루는 것왜 단일 AI 코딩 도구로는 부족한가 — 아첨 편향(sycophancy bias) 의 함정Claude Code(작성) + Codex(검증) 듀얼 워크플로우의 작동 원리공식 출시된 OpenAI Codex Plugin for Claude Code 사용법일반 리뷰 vs 적대적 리뷰(adversarial review) 의 결정적 차이강사·실무자 관점에서 본 도입 전략과 비용 효율 포인트📌 도입 — "혼자 쓰고 혼자 검증하는" 시대의 종말지난 1~2년간 우리는 한 가지 도구에 의존하는 코딩에 익숙해졌습니다. Cursor, Copilot, Claude Code, Codex — 어느 것이든 하나만 .. 2026. 5. 4.
🐢 올릴 땐 즉각, 내릴 땐 머뭇거리는 오토스케일러 — HPA의 비대칭 철학 "올리는 건 0초, 내리는 건 5분." 쿠버네티스 HPA가 스케일 다운에 일부러 지연시간을 걸어두는 이유를 파헤쳐 봅니다.🎯 이 글에서 다루는 것HPA가 Scale Up과 Scale Down을 왜 비대칭으로 설계했는가지연시간(Stabilization Window)을 두지 않으면 터지는 실제 문제들 — 플래핑, 콜드 스타트, 잔여 요청K8s HPA v2의 behavior 필드로 실무에서 튜닝하는 방법AWS Auto Scaling Group, GCP MIG 등 다른 클라우드도 같은 철학을 따르는 이유📌 도입 — "트래픽이 줄었는데 파드가 안 줄어요?"처음 HPA를 운영해본 분이라면 한 번쯤 겪어봤을 장면입니다.트래픽이 순간적으로 치솟으면 HPA는 번개처럼 파드를 늘립니다. 10초도 안 돼 새 파드가 뜨죠.. 2026. 4. 24.
🏗️ Kiro vs Claude Code, Terraform 파트너로 누가 더 좋을까? "AI와 함께 Terraform을 쓴다"는 말이 이제는 흔해졌다. 그런데 어떤 AI와 함께 쓰느냐가 결과를 가른다. AWS가 키운 신예 Kiro와, 전 세계 개발자가 선택한 범용 강자 Claude Code. Terraform을 위한 파트너로는 누가 더 어울릴까?🎯 이 글에서 다루는 것Kiro와 Claude Code의 근본 철학 차이 (Spec-driven vs Prompt-native)각자의 Terraform 통합 방식 (Kiro Powers vs MCP Server)AWS 네이티브 통합 vs 멀티 클라우드/벤더 중립의 트레이드오프실전 시나리오별 선택 가이드AI 기반 IaC 작성 시 흔히 빠지는 함정📌 왜 지금 이 비교가 중요한가불과 1~2년 전만 해도 Terraform을 작성한다는 것은 Regist.. 2026. 4. 18.
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