Kiro를 활용한 RDS/Aurora 장애 분석 자동화 (IDE 편)

배경: RDS/Aurora 장애 분석의 어려움

• DBA는 장애 발생 시 CloudWatch 메트릭, 로그, Database Insights 등 여러 AWS 서비스를 개별적으로 확인해야 합니다.
• 기존 방식은 시간 소요, 휴먼 에러 발생 가능성, 보고서 작성 부담, 지식 재사용 어려움 등의 한계가 있습니다.
• Bash 스크립트나 boto3 자동화는 데이터 수집은 가능하나, 해석 및 근본 원인 분석 기능이 부족합니다.

Kiro IDE 기반 자동 분석 솔루션 (KIDA)

• Kiro IDE와 MCP(Model Context Protocol) 서버를 활용하여 RDS/Aurora 장애 분석을 자동화합니다.
• 핵심 구성 요소: Steering 파일(분석 가이드), MCP 서버(AWS API, CloudWatch, Knowledge Base 연동), Hook 자동화(버튼 실행), HTML 보고서 생성(Tailwind CSS 기반).
• 아키텍처: 사용자가 Hook 버튼 클릭 → Kiro AI Agent가 MCP 서버 통해 AWS 리소스 접근 → 데이터 수집 및 분석 → HTML 보고서 생성 및 브라우저 오픈.

사전 준비

• Kiro IDE 설치: 공식 사이트에서 다운로드 및 설치.
• MCP 서버 구성: ~/.kiro/settings/mcp.json에 aws-mcp, cloudwatch-mcp, aws-knowledge-mcp 서버 설정.
• Steering 파일 구성: .kiro/steering/rds-troubleshoot.md 파일에 분석 가이드라인 정의. 일일 점검 및 이슈 분석용 리포트 구조, 메트릭 수집 규칙, 검증 단계 포함.
• Hook 버튼 설정: .kiro/hooks/ 디렉토리에 rds-daily-report.kiro.hook 및 rds-issue-analysis.kiro.hook 파일 생성. IDE의 Agent Hooks 패널에서 실행.

주요 기능 및 활용

• 자동화된 데이터 수집: 15개 이상의 AWS API를 MCP 서버를 통해 자동으로 호출하여 필요한 메트릭 및 로그 수집.
• AI 기반 분석: Kiro AI Agent가 수집된 데이터를 분석하여 근본 원인 식별 및 권장 조치 제시.
• 맞춤형 보고서: Tailwind CSS 기반의 시각적인 HTML 보고서 자동 생성 (다크/라이트 테마, 섹션/탭 구성).
• 실제 시나리오: 슬로우 쿼리로 인한 Reader CPU 스파이크 분석 시, Cross Join Full Scan을 근본 원인으로 자동 식별하고 관련 권장 조치 제시.

결론

KIDA 솔루션은 Kiro IDE를 통해 DBA의 반복적인 장애 분석 작업을 자동화하고, 분석 시간을 단축하며, 정확도를 높여줍니다. Steering 파일과 Hook 설정을 통해 사용자는 자신의 환경에 맞게 분석 프로세스를 커스터마이징할 수 있습니다.