[reinvent 2025] Kiro를 활용한 DevOps 워크플로우 재구상

AWS re:Invent 2025 Tech Blog written by MegazoneCloud

Kiro를 활용한 지능형 자동화로 DevOps 워크플로우 혁신하기

세션 개요

이번에 참석한 Kiro 세션은 지능형 자동화를 활용하여 DevOps 워크플로우, 특히 운영과 트러블슈팅을 개선함으로써 다운타임을 최소화하고 문제 해결 시간을 단축하는 방법을 다뤘습니다. Kiro는 AI 기반의 에이전트 중심(Agentic) 개발 환경으로, IDE와 CLI를 모두 제공하며 이번 세션에서는 CLI를 중심으로 실제 문제 해결 과정을 보여줬습니다.

현대 애플리케이션의 복잡성 문제

세션은 Example Corp라는 가상의 회사를 예로 들어 시작했습니다. 처음에는 간단한 작업 처리 애플리케이션(Job Application)으로 시작했지만, 곧 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스가 연결된 복잡한 구조가 되고, 더 나아가 예약 서비스, 결제 서비스, 미터링 서비스 등 수많은 마이크로서비스로 확장됩니다.

애플리케이션이 복잡해질수록 각 컴포넌트는 자체 메트릭, 로그, 텔레메트리를 가지게 됩니다. 조직은 수백, 수천 개의 서비스를 운영하게 되고, 인시던트가 발생하면 문제를 파악하는 데만 엄청난 시간이 소요됩니다. 여러 팀이 협력해야 하고, 누가 적절한 담당자인지 파악하는 것도 시간이 걸립니다. 일부는 자동화되어 있고, 일부는 반수동, 일부는 완전 수동으로 처리되는 등 일관성이 없습니다.

핵심 문제는 전체 시스템을 한곳에서 실시간으로 볼 수 있는 가시성이 부족하다는 점입니다. 이로 인해 문제 해결보다 문제 파악에 더 많은 시간을 소비하게 되고, 결국 다운타임이 증가하고 고객에게 영향을 미칩니다.

개발자 시간의 73%는 트러블슈팅에 소비

이것이 바로 Kiro가 해결하려는 문제입니다. Kiro는 스펙 기반 개발이라는 새로운 개념을 도입하여 프로토타입부터 프로덕션까지 애플리케이션을 빠르게 이동시킬 수 있도록 돕습니다.

Kiro CLI를 활용한 실제 트러블슈팅

세션에서는 실제 데모를 통해 Kiro CLI의 강력함을 보여줬습니다. Kiro CLI는 자연어로 질문하면 적절한 명령어를 생성하고 실행합니다. 예를 들어 “현재 헬스 체크에 실패하는 마이크로서비스가 무엇인지 찾아줘”라고 입력하면 Kiro는 AWS CLI를 호출하여 관련 정보를 찾고 분석합니다.

Kiro의 강력한 점은 컨텍스트를 이해한다는 것입니다. 이전 대화 내용을 기억하고 있어서 “그 서비스의 로그를 보여줘”라고 하면 어떤 서비스를 말하는지 알고 있습니다. 또한 Git 저장소, 애플리케이션 구조, 설정 파일 등 프로젝트의 전체 컨텍스트를 이해합니다.

데모에서는 마이크로서비스 하나가 헬스 체크에 실패하는 시나리오를 보여줬습니다. Kiro는 어떤 서비스가 문제인지 식별하고, 해당 서비스의 최근 로그를 분석하며, 에러 메시지에서 근본 원인을 파악하고, 관련 코드 파일을 찾아 수정을 제안하고 자동으로 적용합니다. 이 모든 과정이 자연어 대화를 통해 몇 분 안에 이루어졌습니다.

에이전트 기반 접근 및 모범 사례

Kiro는 다양한 에이전트를 정의할 수 있습니다. 개발 에이전트, QA 에이전트, 테스트 에이전트 등 페르소나별로 에이전트를 만들어 각자에게 필요한 도구와 컨텍스트만 로드할 수 있습니다. 예를 들어 디자이너 에이전트는 Figma 같은 도구에 접근하고, DevOps 엔지니어 에이전트는 운영 관련 도구에만 집중합니다. 이렇게 하면 컨텍스트 윈도우를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

세션에서는 컨텍스트 오버로드를 피하는 방법도 다뤘습니다. 모든 파일을 컨텍스트에 넣는 대신, 방향성을 제시하는 스티어링(Steering) 문서에 링크를 두고 필요할 때만 특정 파일을 로드하는 전략을 사용합니다. 팀원들이 같은 용어를 다르게 이해하는 문제도 해결할 수 있도록 용어집을 README에 포함시키는 것을 권장했습니다.