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

Kiro IDE를 활용하여 RDS/Aurora 장애 분석을 자동화하는 KIDA(Kiro Database Analyzer)를 소개하며, DBA의 수동 분석 과정을 혁신

Steering 파일을 통해 분석 가이드를 정의하고, MCP 서버를 통해 AWS API를 호출하여 데이터 수집 및 분석 수행

Hook 자동화를 통해 버튼 클릭 한 번으로 분석부터 HTML 보고서 생성까지 자동화하여 분석 시간 30분 이상 절감 효과

Tailwind CSS 기반의 시각적 보고서 자동 생성 및 브라우저에서 바로 확인 가능

실제 슬로우 쿼리 발생 시나리오를 통해 Cross Join Full Scan을 근본 원인으로 자동 식별하는 과정을 시연

Kiro IDE 아키텍처: 자동화의 핵심 요소

Kiro IDE는 Steering 파일(Steering File), MCP 서버(MCP Server), Hook 자동화(Hook Automation)를 핵심 요소로 하여 RDS/Aurora 장애 분석을 자동화한다. Steering 파일은 분석 가이드를 정의하고, MCP 서버는 AWS API를 호출하여 데이터를 수집하며, Hook은 버튼 클릭으로 전체 파이프라인을 실행한다.

Steering 파일: 분석 컨텍스트(Context) 정의, MCP 도구 및 메트릭 지정, 보고서 구조 설정

MCP 서버: AWS API 호출, CloudWatch 메트릭 조회, 로그 분석, AWS 문서 검색

Hook 자동화: userTriggered 이벤트로 분석 파이프라인 실행, HTML 보고서 생성 및 브라우저 오픈

이러한 구성 요소들의 유기적인 결합을 통해 DBA의 반복적인 작업을 자동화하고, 분석 시간을 단축한다.

MCP 서버의 역할: AWS 리소스 접근 및 분석

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

aws-mcp: RDS API, CloudTrail, Database Insights (PI API) 호출

cloudwatch-mcp: CloudWatch 메트릭 조회, 로그 분석, 알람 임계값 추천

aws-knowledge-mcp-server: AWS 공식 문서 검색

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 파일: 분석 가이드 및 보고서 구조 정의

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.

Persona: AWS Database 전문가 역할 정의, 데이터 기반의 실행 가능한 솔루션 제시

MCP Tool Usage Guide: cloudwatch-mcp, aws-mcp, aws-knowledge-mcp-server 사용 방법 명시

Analysis PHASE: 리소스 검증, 시간 범위 설정, 데이터 수집, 근본 원인 분석, 보고서 구조 정의

REPORT STRUCTURE: Daily Check 및 Issue Analysis 리포트 레이아웃 정의, 심각도 색상 코딩 적용

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

Hook 자동화: 버튼 클릭으로 시작하는 분석 파이프라인

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.

RDS 일일 점검 보고서 Hook: RDS/Aurora 리소스 조회, 인스턴스별 분석, HTML 보고서 생성

RDS 이슈 원인 분석 Hook: 시간대 설정, 인스턴스별 분석, 근본 원인 및 권장 조치 포함 HTML 보고서 생성

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 테스트 시나리오: 슬로우 쿼리에 의한 CPU 스파이크 분석

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.

슬로우 쿼리 실행: Cross Join 쿼리 실행으로 Reader CPU 61.6% 스파이크 발생

Kiro의 원인 분석 결과: Cross Join Full Scan이 Reader CPU 스파이크의 직접적인 원인

Kiro의 권장 조치: Cross Join 쿼리에 JOIN 조건 추가, 파라미터 그룹 통일, CPUUtilization 알람 설정

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