AgenticOps: AI 에이전트 기반 자율 운영
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AgenticOps는 AI 에이전트가 운영 중 수집한 데이터를 바탕으로 조치를 판단하고 실행하는 방식입니다. 이 문서의 감지 → 판단 → 실행 흐름에서 에이전트는 근거를 수집하고 대응을 선택한 뒤, 미리 정한 실행 범위 안에서 조치하거나 사람에게 검토를 요청합니다. 그 결과를 AIDLC로 개발한 소프트웨어의 개선에 반영합니다.
AIDLC와의 관계
AIDLC는 소프트웨어를 개발하는 과정을, AgenticOps는 운영에서 얻은 근거를 유지보수와 개선에 반영하는 과정을 설명합니다. 온톨로지의 제약은 에이전트의 판단 기준이 됩니다. Outer Loop는 운영에서 발견한 문제를 그 제약을 수정하는 사람과 절차에 전달하는 흐름입니다.
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다이어그램
구성
1 → 2 → 3 순서로 읽으면 데이터 기반 구축부터 자율 운영 실현까지의 전체 여정을 따라갈 수 있습니다.
핵심 기반: AWS 오픈소스 전략
AWS는 Kubernetes 생태계의 핵심 도구들을 Managed Add-on(22+), 관리형 오픈소스 서비스(AMP, AMG, ADOT)로 제공합니다. 이 기반 위에서 **Kiro + MCP(Model Context Protocol)**가 AgenticOps의 핵심 도구로 동작하며, AWS MCP 서버(50+ GA)를 통해 EKS 클러스터 제어, CloudWatch 메트릭 분석, 비용 최적화를 자율적으로 수행합니다.