# 워크샵 소개

> **Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 지능형 클라우드 운영 자동화 워크샵**

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## 모든 것을 바꾼 "새벽 3시 호출 알림"

새벽 3시, 긴급 알림이 울립니다. 미션 크리티컬한 애플리케이션이 성능 저하를 겪고 있거나, 리포팅 서버가 데이터베이스 연결을 잃었습니다. 운영팀은 근본 원인을 파악하기 위해 메트릭, 로그, 트레이스 등 여러 데이터 소스를 분석하고 있습니다.

이 워크샵은 **Amazon Bedrock AgentCore**를 활용하여 이러한 운영 문제를 **자동으로 진단하고 해결하는 AI 에이전트**를 구축하는 방법을 학습합니다.

## 4가지 핵심 역량

| 역량                            | 설명                    | 모듈         |
| ----------------------------- | --------------------- | ---------- |
| **Runtime + Identity**        | 관리형 실행 환경 + 안전한 접근 제어 | 모듈 1       |
| **CloudWatch Investigations** | AI가 근본 원인을 찾는다        | 모듈 2       |
| **Memory**                    | 에이전트가 기억하고 학습한다       | 모듈 3 \[선택] |
| **A2A**                       | 에이전트가 협업한다            | 모듈 4 \[선택] |

## 학습 여정

```mermaid
graph LR
    M1["<b>Module 1</b><br/>Runtime<br/><i>단일 에이전트<br/>배포 & 실행</i><br/>~30분"] --> M2["<b>Module 2</b><br/>Investigations<br/><i>AI 근본원인<br/>분석</i><br/>~20분"]
    M2 --> M3["<b>Module 3 [선택]</b><br/>Memory<br/><i>개인화된<br/>에이전트</i><br/>~20분"]
    M3 --> M4["<b>Module 4 [선택]</b><br/>A2A<br/><i>멀티 에이전트<br/>협업</i><br/>~30분"]

    style M1 fill:#232F3E,stroke:#FF9900,color:#fff
    style M2 fill:#232F3E,stroke:#FF9900,color:#fff
    style M3 fill:#232F3E,stroke:#FF9900,color:#fff
    style M4 fill:#232F3E,stroke:#FF9900,color:#fff
```

## 비즈니스 임팩트

| Before (수동)           | After (AI 에이전트)      |
| --------------------- | -------------------- |
| 새벽 3시 알림 → 엔지니어 수동 대응 | 에이전트가 1차 진단 & 자동 수정  |
| 매번 처음부터 문제 파악         | Memory로 이전 컨텍스트 활용   |
| 한 사람이 모든 영역 담당        | A2A로 전문 에이전트 분업      |
| MTTR: 시간 단위           | MTTR: 분 단위 (80%+ 단축) |

## 달성할 내용

이 워크샵을 마치면 다음을 수행할 수 있습니다:

* Amazon Cognito 인증 및 Gateway 통합이 포함된 안전한 AgentCore Runtime 환경 구현
* Amazon CloudWatch Investigations를 활용한 인시던트 해결 시간 단축
* 에이전트가 네트워킹 패턴을 학습하고 적응할 수 있는 고급 메모리 패턴 학습
* 전문 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템 배포

## 사전 요구 사항

{% hint style="warning" %}
**VS Code 설치 필수**: 이 워크샵은 VS Code (Code Server)를 먼저 설치한 후 진행합니다. 아래 YAML 파일을 참고하여 환경을 구성해 주세요.

👉 [vscode-server.yaml 다운로드](http://workshop-asset.aws.atomai.click/vscode-server.yaml)
{% endhint %}

* AWS 서비스 기본 이해 (VPC, EC2, RDS, Lambda, CloudWatch, Bedrock)
* Python 프로그래밍 기초
* 네트워크 문제 해결 기본 개념

## 대상 청중

| 역할                                  | 관심 포인트               |
| ----------------------------------- | -------------------- |
| **클라우드 운영 엔지니어**                    | 자동화된 문제 해결, 알림 피로 감소 |
| **SRE (Site Reliability Engineer)** | MTTR 단축, 인시던트 대응 자동화 |
| **DevOps 엔지니어**                     | CI/CD 파이프라인에 AI 통합   |
| **플랫폼 엔지니어**                        | 셀프서비스 인프라 운영 도구 구축   |
| **솔루션 아키텍트**                        | AI 에이전트 아키텍처 설계 패턴   |


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://atomoh.gitbook.io/aiops/readme.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.