Kiro IDE로 RDS/Aurora 장애 분석 자동화! 30분 이상 절감

MCP 서버는 AWS 리소스에 접근하여 데이터를 수집하고 분석하는 역할을 수행하며, aws-mcp, cloudwatch-mcp, aws-knowledge-mcp-server의 세 가지 서버로 구성된다.

특히, cloudwatch-mcp의 analyze_metric은 시계열 데이터의 트렌드 및 시즌성을 자동 분석하며, aws-knowledge-mcp-server는 문제 해결을 위한 관련 문서를 검색하여 근본 원인 분석(Root Cause Analysis)을 지원한다.

Steering 파일은 Kiro AI Agent에게 분석 가이드라인을 제공하며, 분석에 필요한 메트릭 수집, 보고서 구조, 근본 원인 분석 등을 정의한다. 이 파일은 inclusion: manual 설정을 통해 Kiro IDE 채팅에서 # 키를 사용하여 수동으로 적용하거나, auto 설정을 통해 모든 대화에 자동 적용할 수 있다.

Steering 파일은 일관된 품질의 보고서 생성을 보장하며, 분석 과정의 자동화를 가능하게 한다.

Hook 자동화는 Kiro IDE에서 버튼 클릭 한 번으로 RDS/Aurora 장애 분석을 시작하는 기능을 제공하며, RDS 일일 점검 보고서 Hook과 RDS 이슈 원인 분석 Hook을 예시로 제시한다.

Hook의 prompt에서 “생성해줘” 대신 “수행해줘”, “분석해줘”와 같은 동사를 사용하여 Kiro가 즉시 실행 모드로 동작하도록 유도한다. 이로써 DBA는 복잡한 분석 과정을 자동화하고, 신속하게 문제 해결에 집중할 수 있다.

실제 Aurora MySQL 클러스터에서 슬로우 쿼리를 실행하여 Reader CPU 스파이크를 발생시키고, KIDA가 이를 자동으로 감지하고 근본 원인을 분석하는 과정을 보여준다. 테스트 환경은 kida-test 클러스터, Writer/Reader 인스턴스, Database Insights advanced mode 활성화, CloudWatch Logs error, slowquery로 구성되었다.

이 시나리오는 KIDA가 슬로우 쿼리로 인한 성능 저하 문제를 신속하게 진단하고, 실행 가능한 해결책을 제시할 수 있음을 보여준다.

Steering 파일은 Kiro AI Agent의 분석 능력을 극대화하기 위한 핵심 요소이며, 다음과 같은 팁을 통해 효율적인 분석 가이드를 구성할 수 있다.

이러한 팁을 통해 Kiro IDE의 자동화 기능을 최대한 활용하고, RDS/Aurora 장애 분석 효율성을 극대화할 수 있다.