이온, 아마존 베드록 에이전트코어로 멀티 클라우드 장애 조사 체계 구축
클라우드 데이터 인프라 기업 이온이 아마존 베드록 에이전트코어 기반의 통합 모델 컨텍스트 프로토콜 게이트웨이를 구축해 개발자와 AI 에이전트의 멀티 클라우드 장애 조사 환경을 일원화했다.
핵심 요약
- 엔지니어의 도구 설정 및 온보딩 시간이 이틀에서 2분으로 단축됐다.
- 로컬 프로세스를 없애고 단일 게이트웨이 주소로 수백 개 도구를 연결했다.
- 시더 기반 정책으로 사람과 에이전트의 권한을 최소 권한 원칙으로 분리했다.
- 교차 계정 역할 전환 방식을 도입해 가상 사설망 피어링 비용을 줄였다
- 1단일 주소 인증
- 2도구 목록 수집
- 3시더 정책 검증
- 4원격 런타임 실행
- 5다중 도구 연계
조사 도구 접근의 단일화
클라우드 데이터 인프라 기업 이온이 아마존 베드록 에이전트코어를 도입해 3개 클라우드에 흩어진 운영 도구를 단일 창구로 연결하는 통합 게이트웨이를 구축했다. 기존에는 개발자 각자가 로컬 환경에서 모델 컨텍스트 프로토콜 프로세스를 구동하고 도구별 자격 증명을 직접 관리해야 했다. 이번 개편으로 분산된 도구 인증이 단일 게이트웨이로 통합되면서 신규 엔지니어의 환경 설정 소요 시간이 기존 약 이틀에서 2분 안팎으로 줄었다.
운영 환경에는 100명 이상의 개발자가 참여하고 있으며 누적 1만 건가량의 세션이 처리됐다. 엔지니어와 내부 사이트 신뢰성 공학 에이전트는 하나의 게이트웨이 주소를 통해 수십 개 대상 서버와 수백 개 조사 도구에 일관되게 접근한다. 로컬 머신마다 10개씩 실행되던 로컬 프로세스는 완전히 사라졌다.
멀티 클라우드 운영의 배경
이온은 아마존 웹 서비스, 구글 클라우드 플랫폼, 마이크로소프트 애저 전반의 리소스를 식별·분류하고 중복 제거 백업을 제공하는 데이터 플랫폼을 서비스형 소프트웨어로 운영한다. 이로 인해 사내 엔지니어링 조직은 장애 조사 시 쿠버네티스 컨테이너 로그, 그라파나 지표, 깃허브 풀 리퀘스트 내역, 클라우드 제공업체의 상태 점검을 한 세션 안에서 동시에 확인해야 했다.
도구가 늘어남에 따라 자격 증명을 개별 관리하고 갱신하는 부담이 커졌으며 개발자별 로컬 서버 구성이 달라 표준화가 어려웠다. 여러 계정에 걸친 도구 연결을 위해 가상 사설 클라우드 피어링이나 전용 링크를 계정마다 구성해야 하는 네트워크 비용도 누적됐다. 자체 역방향 프록시를 구축하는 대안도 검토됐으나 세션 관리와 프로토콜 변환을 직접 개발·유지보수해야 하는 부담 때문에 관리형 서비스인 에이전트코어가 채택됐다.
시더 기반의 권한 분리 설계
전체 구조는 클라이언트, 신원 계층, 단일 게이트웨이, 정책 엔진, 대상 런타임의 5개 계층으로 나뉜다. 개발자는 기업 단일 로그인과 코그니토를 거쳐 제이슨 웹 토큰으로 인증하며, 클로드 기반의 자율 에이전트는 자격 증명 부여 방식으로 게이트웨이에 직접 접속한다. 게이트웨이는 인가 정책 엔진인 시더를 강제 모드로 구동해 주체별 도구 호출을 엄격히 검증한다.
권한 체계는 최소 권한 원칙을 따른다. 직무 역할에 맞춘 단일 로그인 그룹에 따라 기본 읽기 권한이 부여되며, 운영 환경 접근은 실시간 승인 절차를 거치는 읽기 전용으로 제한된다. 깃허브 풀 리퀘스트에 댓글을 남기는 것과 같은 제한적 쓰기 동작은 특정 에이전트 신원에만 명시적으로 허용된다. 시더 정책은 코드 형태로 작성되어 풀 리퀘스트 기반의 변경 이력과 감사 추적을 유지한다.
교차 계정 연결과 도구 연동
여러 아마존 웹 서비스 계정에 분산된 에이전트코어 런타임은 계정 간 신뢰 정책을 기반으로 한 역할 전환 방식으로 연결된다. 이를 통해 계정마다 요구되던 가상 사설 클라우드 피어링, 라우팅 테이블 설정, 전용 링크 엔드포인트 비용, 보안 그룹 조율 절차가 생략됐다. 계정 추가에 수일이 걸리던 작업은 신뢰 정책 배포를 통해 수 분 내로 마무리된다.
대상 도구 연결은 성격에 따라 두 가지 형태로 나뉜다. 그라파나 조회나 쿠버네티스 호출처럼 클라우드 자격 증명을 거쳐야 하는 대다수 도구는 런타임과 신원 접근 관리 조합을 사용한다. 반면 리니어처럼 도구 목록을 축소하거나 별도 자격 증명 주입이 필요한 경우에는 런타임이 원격 프로토콜을 감싸서 노출하는 방식을 취한다.
대규모 운영의 기술적 한계
운영 규모가 커지면서 수백 개 도구 스키마를 사전 색인하는 과정에서 시더 정책 용량 한도에 근접하는 문제가 발생했다. 이온은 도구 수가 많은 대상 서버를 동적 목록 모드로 전환해 요청 시점에 목록을 전달받도록 변경함으로써 정책 크기 증가를 억제했다. 다만 동적 목록 모드에서는 의미론적 도구 검색 기능을 사용할 수 없으므로, 사용자별 동의 절차가 필요한 대상은 기본 모드로 유지하고 대규모 카탈로그는 동적 모드로 나누는 혼합 구성을 채택했다.
표준 클라이언트와의 연동 제약도 보완이 필요했다. 개발 도구 클라이언트가 요구하는 교차 사이트 요청 위조 방지 매개변수와 게이트웨이의 세션 식별자 바인딩 방식 사이에 차이가 있어 에이피아이 게이트웨이 기반의 프로토콜 변환 계층을 별도로 구축해야 했다. 또한 과도하게 많은 도구가 노출되는 문제를 방지하기 위해 런타임 계층에서 목록을 필터링하는 래퍼를 적용하는 등 환경에 맞춘 추가 조정이 수반됐다.
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출처 · 원문 확인
AWS Machine Learning Blog · Dor Shaboy
How Eon built multi-cloud investigation with an MCP Gateway on Amazon Bedrock AgentCore
원문 발행: 2026-10-21 00:57:57
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