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DevOps 에이전트 기술

AWS DevOps Agent Skills는 인프라 및 운영 워크플로에 맞게 조정된 전문 도메인 지식 및 조사 방법론을 사용하여 에이전트의 기능을 확장하는 모듈식 명령 세트입니다.

기술이란 무엇입니까?

Skills는 AWS DevOps Agent에 특수 기능을 제공하는 마크다운 지침이 포함된 독립형 디렉터리입니다. AWS DevOps Agent는 에이전트 지침 및 리소스를 패키징하기 위한 개방형 표준인 에이전트 기술 사양의 하위 집합을 지원하며 마크다운 지침, PDFs, 이미지 및 데이터 파일과 같은 실행 불가능한 문서만 지원합니다.

모든 스킬에는 AWS DevOps 에이전트에 제공하려는 지침이 포함된 SKILL.md 파일이 필요합니다. 필요한 SKILL.md 파일 외에도 기술에는 다음이 포함될 수 있습니다.

Skills를 사용하는 이유

스킬 transform AWS DevOps 에이전트를 범용 어시스턴트에서 인프라 및 운영 워크플로의 전문가로 전환합니다. 채팅 메시지에 제공된 일회성 지침과 달리 Skills는 AWS DevOps Agent가 수행하는 작업과 관련이 있을 때 자동으로 로드되는 재사용 가능한 기능입니다.

주요 이점:

기술 작동 방식

AWS DevOps 에이전트는 관련 작업을 발견하면 적절한 기술을 로드하고 지침에 따라 조사를 안내합니다. 예를 들어 "데이터베이스 성능 조사" 스킬에는 RDS 제한 문제를 분석하여 에이전트가 경보 상태를 체계적으로 확인하고, 연결 지표를 분석하고, 느린 쿼리를 식별할 수 있는 step-by-step 절차가 포함될 수 있습니다.

스킬 구조

스킬은 다음을 포함하는 디렉터리로 구성됩니다.

my-skill/
├── SKILL.md              # Main skill instructions
├── references/           # Optional: additional reference documentation
└── assets/               # Optional: images, diagrams, data files

SKILL.md

는 유일한 필수 파일SKILL.md입니다. 여기에는 마크다운 형식으로 작성된 핵심 지침이 포함되어 있습니다. 이 파일은 다음과 같아야 합니다.

프론트미터

Frontmatter는 SKILL.md 파일 상단의 메타데이터 블록으로, --- 구분 기호 사이에 묶여 있습니다. 여기에는 AWS DevOps Agent가 조사 또는 작업 중에 Skill을 활성화할 시기를 결정하는 데 사용하는 name 및 description 필드가 포함되어 있습니다.

---
name: rds-performance-investigation
description: Investigation procedures for RDS performance issues including
  connection exhaustion, slow queries, replication lag, and storage capacity.
  Use this skill when investigating database latency, connection errors, or
  read/write performance degradation.
---

name - Skill의 고유 식별자입니다. 소문자, 숫자 및 하이픈만 사용합니다(최대 64자). 하이픈으로 시작하거나 끝나지 않아야 합니다.

설명 - AWS DevOps 에이전트가이 Skill. AWS DevOps 에이전트를 사용해야 하는 시기와 이유에 대한 자세한 설명으로,이 필드를 평가하여 Skill이 현재 작업과 관련이 있는지 여부를 결정합니다. 모호하거나 누락된 설명으로 인해 지침이 잘 작성되더라도 에이전트가 스킬을 완전히 건너뛸 수 있습니다.

중요 - 에이전트의 관점에서 설명을 작성합니다. Skill을 트리거해야 하는 특정 시나리오, 서비스, 오류 유형 또는 증상을 포함합니다. 예를 들어 "Amazon RDS 인스턴스의 데이터베이스 지연 시간, 연결 오류 또는 쿼리 제한 시간을 조사할 때이 스킬 사용"은 "RDS 스킬"보다 더 효과적입니다.

UI에서 Skill을 생성하면 사용자가 제공한 이름과 설명에서 시스템이 자동으로 프론트미터를 생성합니다. zip 파일로 업로드된 스킬은 SKILL.md 파일에 프론트미터를 포함해야 합니다.

예: 스킬 완성

다음 예제는 RDS 성능 문제를 조사하기 위한 완전하고 체계적인 기술을 보여줍니다. 디렉터리 구조, SKILL.md frontmatter, 실행 가능한 조사 절차 및 보조 참조 파일을 보여줍니다.

디렉터리 구조:

rds-performance-investigation/
├── SKILL.md
├── references/
│   └── rds-metrics-reference.md
└── assets/
    └── rds-investigation-flowchart.png

SKILL.md:

---
name: rds-performance-investigation
description: Investigation procedures for RDS performance issues including
  connection exhaustion, slow queries, replication lag, and storage capacity.
  Use this skill when investigating database latency, connection errors, or
  read/write performance degradation.
---

# RDS Performance Investigation

Use this skill when customers report database latency, connection errors,
query timeouts, or read/write performance degradation.


## Step 1: Check alarm status

Query CloudWatch for active alarms on the affected RDS instance. Look for:
- `DatabaseConnections` exceeding 80% of max_connections
- `ReadLatency` or `WriteLatency` above 20ms
- `FreeStorageSpace` below 20% of total storage
- `ReplicaLag` above 30 seconds (read replicas only)


## Step 2: Analyze connection metrics

Retrieve `DatabaseConnections` over the past hour. If connections are near
the max_connections limit, check for connection pool misconfiguration or
long-running idle connections.


## Step 3: Identify slow queries

Use Performance Insights (`pi:GetResourceMetrics`) to retrieve the top SQL
statements by average active sessions. Focus on queries with high `db.load`
contribution or frequent I/O waits.


## Step 4: Summarize findings

Provide a summary with:
1. Current performance status (healthy / degraded / critical)
2. Root cause hypothesis with supporting metrics
3. Recommended remediation steps ranked by priority

참조/rds-metrics-reference.md:

# RDS CloudWatch Metrics Reference


| Metric | Normal Range | Investigation Threshold |
|---|---|---|
| DatabaseConnections | < 70% max_connections | > 80% max_connections |
| ReadLatency | < 5ms | > 20ms |
| WriteLatency | < 5ms | > 20ms |
| FreeStorageSpace | > 30% total storage | < 20% total storage |
| ReplicaLag | < 5 seconds | > 30 seconds |
| CPUUtilization | < 70% | > 85% |

예: 인시던트 필터링 스킬

Incident Triage 에이전트 유형을 대상으로 하는 스킬은 인시던트를 자동으로 건너뛰기 위한 기준을 정의할 수 있습니다. 이를 사용하여 조사가 필요하지 않은 인시던트를 필터링합니다. 새 인시던트가 건너뛰기 기준과 일치하면 AWS DevOps 에이전트는 해당 인시던트를 건너뜀으로 표시합니다. 시스템은 필터링된 이유를 설명하는 이유를 제공합니다.

다음 예제는 예약된 유지 관리 중에 우선순위가 낮은 인시던트를 건너뛰는 스킬을 보여줍니다.

SKILL.md:

---
name: skip-scheduled-maintenance
description: Skip low-priority incidents during a scheduled maintenance window.
  Use this skill to automatically filter MEDIUM and LOW severity alarms that
  fire during planned maintenance, avoiding unnecessary investigations for
  expected disruptions.
---

# Skip Scheduled Maintenance

Skip all incidents that meet BOTH of the following criteria:

1. The incident arrived between **2025-03-15 02:00 UTC** and **2025-03-15 06:00 UTC**
2. Severity is MEDIUM or LOW

Do NOT skip HIGH or CRITICAL severity incidents, even during the maintenance window.

이 스킬을 생성할 때 에이전트 유형으로 Incident Triage를 선택합니다. 이렇게 하면 분류 단계에서만 스킬이 평가됩니다.

기술 생성

스킬을 생성하기 전에 에이전트 공간이 있어야 합니다. 자세한 내용은 에이전트 스페이스 생성 단원을 참조하십시오.

워크플로 기본 설정과 스킬 복잡성에 따라 두 가지 방법으로 스킬을 생성할 수 있습니다.

AWS CLI 또는 AWS SDKs자산 관리.

UI에서 스킬 생성

AWS DevOps 에이전트 운영자 웹 앱에서 생성된 기술에는 단일 SKILL.md 파일에 이름, 설명 및 지침이 포함되어 있습니다.

UI에서 스킬을 생성하려면:

시스템은 적절한 프론트미터 구조로 SKILL.md 파일을 자동으로 생성합니다.

UI에서 생성된 스킬을 편집하려면:

스킬 업로드

zip 파일로 업로드된 기술에는 SKILL.md 파일과 참조 자료 또는 자산과 같은 추가 리소스가 포함됩니다.

스킬 구조:

my-skill.zip
├── SKILL.md              # Required: main skill instructions
├── references/           # Optional: reference documentation
│   ├── architecture.md
│   └── troubleshooting.md
└── assets/               # Optional: images, diagrams, data files
    ├── topology.png
    └── metrics.csv

SKILL.md frontmatter 요구 사항:

zip 파일로 업로드된 스킬에는 name 및 description 필드와 함께 SKILL.md frontmatter가 포함되어야 합니다. AWS DevOps Agent는 이러한 필드를 사용하여 스킬을 활성화할 시기를 결정합니다. 유효 프론트미터 작성에 대한 자세한 내용은이 주제 앞부분의 프론트미터 섹션을 참조하세요.

---
name: rds-performance-analysis
description: Comprehensive RDS performance investigation procedures
  for connection exhaustion, slow queries, and storage capacity issues.
  Use when investigating database latency or read/write degradation.
---


# RDS Performance Analysis


[Your skill instructions here...]

zip 업로드를 통해 스킬을 생성하려면:

zip 파일로 업로드되는 기술에 대한 중요한 제한 사항:

기술 이름 지정 모범 사례:

일반 이름이 아닌 "rds-throttling-investigation"과 같은 명확하고 설명이 포함된 이름을 사용합니다. 좋은 기술 이름은 처리하는 특정 시나리오 또는 서비스를 반영하므로 적절한 기술을 한눈에 쉽게 식별할 수 있습니다.

리포지토리에서 스킬 가져오기

GitHub 리포지토리 디렉터리에서 직접 스킬을 가져올 수 있습니다. AWS DevOps Agent는 리포지토리에서 스킬 콘텐츠를 가져오고, SKILL.md 프런트미터에서 이름과 설명을 추출하고, 에이전트 스페이스에서 스킬을 생성합니다. 이를 통해 버전 관리 기술을 관리하고 단일 작업으로 가져올 수 있습니다.

사전 조건:

리포지토리 구조:

가져오는 리포지토리 디렉터리는 표준 스킬 구조를 따라야 합니다.

my-skill/
├── SKILL.md              # Required: must include name and description in frontmatter
├── references/           # Optional: reference documentation
│   └── runbook.md
└── assets/               # Optional: images, diagrams, data files
    └── architecture.png

리포지토리에서 스킬을 가져오려면:

AWS DevOps Agent는 디렉터리 콘텐츠를 가져오고, SKILL.md 프런트미터를 읽고, 스킬 이름과 설명을 추출하고, 모든 파일을 에이전트 스페이스로 가져옵니다.

가져온 스킬 보기:

가져온 스킬은 소스 리포지토리에 대한 링크와 함께 사용자 지정 스킬 목록에 나타납니다. 스킬 세부 정보 보기에서:

가져온 스킬 동기화:

리포지토리에서 스킬 파일을 업데이트할 때 가져온 스킬을 동기화하여 최신 변경 사항을 가져올 수 있습니다.

가져온 스킬 행에서 동기화 버튼을 클릭하여 스킬 목록 보기에서 동기화할 수도 있습니다.

제약 조건:

샘플 기술

GitHub의 DevOps Skills 리포지토리에는 있는 그대로 사용하거나 직접 작성할 수 있는 커뮤니티 기여 기술이 포함되어 있습니다. 사용 가능한 샘플에는 AWS 상태 이벤트 조사, AWS 지원 사례 분석, EKS 운영 검토 및 RDS 운영 검토에 대한 기술이 포함됩니다. 사용 가능한 기술을 찾아보려면 커뮤니티 기술 갤러리를 참조하세요.

샘플 스킬을 사용하려면:

각 스킬에는 사전 조건 및 사용 지침이 포함된 README가 포함됩니다.

스킬 관리

AWS DevOps Agent는 운영자 웹 앱을 통해 포괄적인 기술 관리 기능을 제공합니다.

스킬 나열 - 에이전트 스페이스의 모든 스킬을 봅니다. 지식 페이지 기술 탭에는 스킬 이름, 활성 또는 비활성 상태, 생성 날짜, 마지막 업데이트 날짜 및 사용 가능한 작업이 표시됩니다.

스킬 보기 - 세부 정보 보기를 보려면 스킬을 선택합니다. UI에서 생성된 기술에는 UI에서 직접 이름, 설명 또는 지침을 수정하고 "저장"을 선택하여 업데이트할 수 있는 편집 가능한 콘텐츠가 표시됩니다. zip 파일로 업로드된 기술에는 SKILL.md 및 reference/ 및 asset/와 같은 추가 디렉터리를 보여주는 파일 트리가 표시됩니다. 트리에서 파일을 선택하여 내용을 읽기 전용 모드로 봅니다.

스킬에 대한 에이전트 선택 - 스킬을 생성하거나 편집할 때 각 스킬을 사용할 수 있는 에이전트 유형을 구성합니다. 에이전트 유형 드롭다운에서 일반(기본값 - 모든 에이전트 유형에 적용), 온디맨드(대화형 쿼리), 인시던트 분류(최초 인시던트 평가), 인시던트 RCA(근본 원인 분석), 인시던트 완화(자동 인시던트 대응) 또는 평가(사전 권장 사항) 확인란을 사용하여 하나 이상의 에이전트 유형을 선택합니다. 일반은 기본적으로 선택되며 모든 에이전트 유형에서 스킬을 사용할 수 있습니다. 특정 에이전트를 대상으로 하는 기술은 컨텍스트 소비를 줄이고 에이전트 포커스를 개선합니다.

스킬 활성화 및 비활성화 - 활성/비활성 토글을 사용하여 스킬을 삭제하지 않고 일시적으로 스킬을 비활성화합니다. 스킬 세부 정보 보기를 열고 스위치를 "비활성"으로 전환하여 에이전트가 모든 콘텐츠와 구성을 유지하면서 새 조사를 위해 로드하지 못하도록 합니다. 진행 중인 조사는 스킬을 계속 사용합니다. 스킬을 즉시 다시 사용할 수 있도록 '활성'으로 다시 전환합니다. 프로그래밍 방식으로 스킬을 활성화하거나 비활성화하려면 자산 관리 페이지의 스킬 활성화 및 비활성화를 참조하세요.

기술 업데이트 - 기존 기술이 생성된 방식에 따라 수정합니다. UI에서 생성된 스킬의 경우 스킬 세부 정보 보기에서 "편집"을 선택하고 이름, 설명 또는 지침을 수정한 다음 "저장"을 선택하여 업데이트합니다. zip 파일로 업로드된 스킬의 경우 파일을 로컬에서 수정하고, 새 zip 파일을 생성하고, 새 버전을 업로드합니다.

스킬 삭제 - 에이전트 공간에서 스킬을 영구적으로 제거합니다. 스킬 목록 보기를 열고 추가 옵션 메뉴(")를 선택한 다음 "삭제"를 선택하고 영구 삭제에 대한 경고를 검토하고 확인할 스킬 이름을 입력한 다음 "스킬 삭제"를 선택합니다. 삭제는 실행 취소할 수 없습니다. 삭제된 스킬을 로드하려고 하면 진행 중인 조사가 영향을 받을 수 있습니다. zip 파일로 업로드된 스킬의 경우 백업으로 삭제하기 전에 zip 파일을 다운로드합니다. 다시 필요한 경우 스킬을 삭제하는 대신 비활성화하는 것이 좋습니다.

런북에서 마이그레이션

기존 런북은 고객 작업 없이 자동으로 Skills로 마이그레이션됩니다. 에이전트 스페이스가 Skills 모델로 전환되면 모든 런북이 Skills로 변환되고 Skills UI에 표시됩니다. 마이그레이션 후 다음을 수행할 수 있습니다.

자동으로 마이그레이션된 기술 관련 문제가 발생하거나 마이그레이션 후 업데이트에 대한 지원이 필요한 경우 AWS Support에 문의하세요.