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AIDLC로 개발한 소프트웨어의 AI 에이전트 기반 자율 운영 — 관찰성, 예측, 자동 대응

AIDLC Construction 단계의 AI 코딩 에이전트 — 공식 지원 7개 플랫폼, Kiro Spec-Driven 개발, Q Developer, 에이전트 비교

AI-Driven Development Lifecycle — AWS Labs 공식 방법론 기반 + DDD·Ontology·Harness 엔터프라이즈 확장

AIDLC의 핵심 철학과 Intent → Unit → Bolt 실행 모델 — AWS Labs 공식 용어 매핑 포함

AIDLC 공식 Adaptive Workflows — 조건부 stage 실행 decision tree, Inception 7단계와 Construction per-unit 루프 해설

AWS Labs AIDLC 공식 11개 공통 규칙 해설 — Question Format부터 Audit Logging까지, 엔터프라이즈 적용 가이드

AIDLC 엔터프라이즈 - case-studies

AIDLC 엔터프라이즈 - index

AIDLC Checkpoint Approval 게이트와 ISO 8601 기반 감사 로그 — 규제 산업을 위한 AIDLC 감사 추적 구현 가이드

AIDLC Construction/Operations를 EKS Capabilities로 구현하는 선언적 자동화 패턴

AWS Labs AIDLC Extension System — opt-in 메커니즘으로 조직별 보안·컴플라이언스·도메인 규칙을 AIDLC 워크플로에 통합

Level 1 단순 CRUD 서비스와 Level 2 동기 MSA 오케스트레이션 패턴 적용 가이드

Level 3 비동기 이벤트 기반 MSA와 Level 4 Saga + 보상 트랜잭션 패턴 적용 가이드

Level 5 분산 트랜잭션 + CQRS + Event Sourcing 패턴 적용 가이드

엔터프라이즈 환경에서 MSA 난이도를 Level 1-5로 진단하고 패턴별 가이드·하네스·검증을 통합 제공

AIDLC 엔터프라이즈 - governance-framework

복잡 MSA에서 AIDLC 적용 시 품질을 보장하는 검증 방법

AIDLC Operations의 데이터 기반 — 3-Pillar 관찰성 + AI 분석 레이어 구축

AIDLC 기술 투자 의사결정 — Build-vs-Wait 매트릭스, 도구 성숙도 평가, 6/12/18개월 호라이즌

AIDLC를 실현하는 도구 — AI 코딩 에이전트, 오픈 웨이트 모델, EKS 자동화, 기술 로드맵

AIDLC 엔터프라이즈 도입 전략 — 워터폴→하이브리드 전환, 챔피언 모델, 단계별 확산 로드맵

AIDLC의 핵심 방법론 — 10대 원칙, 온톨로지, 하네스 엔지니어링, DDD 통합, Common Rules, Adaptive Execution

AIDLC 엔터프라이즈 - cost-estimation

AIDLC 엔터프라이즈 - role-composition

ML 기반 예측 스케일링과 이상 감지 — Karpenter+AI, CloudWatch Anomaly Detection, AI Right-Sizing

데이터 레지던시와 비용 최적화를 위한 오픈 웨이트 모델 활용 전략 — 온프레미스 배포, 하이브리드 구성, TCO 비교

AIDLC 신뢰성의 첫 번째 축 — Typed World Model로 AI 환각을 방지하고 도메인 정확성을 보장하는 온톨로지 접근법 (engineering-playbook 확장 콘텐츠)

MSA 복잡도별 온톨로지 깊이와 작성 가이드라인

AI Agent 기반 자율 인시던트 대응 — Strands/Kagent 통합, Chaos Engineering + AI, 온톨로지 피드백 루프

AIDLC 신뢰성의 두 번째 축 — AI 실행의 안전성을 아키텍처적으로 강제하는 하네스 설계 (engineering-playbook 확장 콘텐츠)

MSA 패턴별 필수 하네스와 구현 가이드