7월 6일의 한 주는 AWS 마이그레이션 도구가 사람이 클릭하고 있다는 가정을 그친 주였다. DMS Schema Conversion이 AWS MCP Server를 통해 Kiro, Claude Code, Cursor에서 구동 가능하게 됐고, AWS Transform for migrations는 입력을 미리 받아 채팅 왕복 없이 단계를 실행하는 expert 모드를 추가했다. 그 주변에서 Security Hub는 도달 가능성을 추론하는 대신 공개 인터넷에서 당신의 환경을 직접 탐지하기 시작했고, Aurora DSQL change data capture가 GA가 됐으며, EKS Auto Mode와 ECS Managed Instances의 GPU 관리 요금이 7월 1일자로 소급해 최대 60% 내렸다.

스키마 변환이 에이전트가 호출하는 API가 되다

DMS Schema Conversion은 re:Invent 2024부터 코드 객체에 대한 생성형 AI 지원을 갖고 있었다. 7월 10일에 바뀐 것은 제어 표면이다. AWS MCP Server에 연결된 에이전트는 이제 IDE 안의 자연어 지시로 변환 프로젝트를 만들고, 소스 메타데이터를 탐색하고, 변환을 실행하고, 평가 보고서를 생성하고, 결과를 내보낼 수 있다. dms-schema-conversion 스킬이 필요할 때 로드되어 API 순서, 제외 패턴, 운영 시퀀스를 담고 있으므로 에이전트가 그것을 다시 알아낼 필요가 없다. 기존의 모든 소스와 대상 엔진 쌍을 덮고, DMS 자체 외의 추가 요금은 없다.

트레이드오프는 모든 에이전틱 래퍼가 지니는 것이다. 조용히 품질 관리를 해 주던 마찰을 제거한다. 평가 보고서는 대상에 확정하기 전에 당신이 읽는 것이었다. 에이전트가 한 번에 생성하고 내보내면 보고서는 아무도 열지 않는 산출물이 된다. 게이트로 유지하라. 변환된 DDL을 빠른 주니어가 보낸 풀 리퀘스트처럼 다뤄라. 소스와 diff하고, 임시 대상에 실행하고, 에이전트가 "도와준" 저장 프로시저, 함수, 트리거는 애플리케이션을 아는 사람을 거치게 하라. 이것이 가장 세게 물어오는 엔진 쌍은 방언이 가장 많이 들어 있는 것들, Oracle이나 SQL Server에서 PostgreSQL로이며, 바로 대부분의 사람이 변환하고 있는 쌍이다.

AWS Transform expert 모드: 질문은 줄고, 승인은 그대로

AWS Transform의 마이그레이션 작업 흐름은 순서대로 질문하는 채팅을 중심으로 만들어졌다. 같은 날 추가된 expert 모드는 그 답을 미리 제공하게 해 주어 에이전트가 최소한의 상호작용으로 마이그레이션 단계를 완료한다. 열 번째 웨이브를 돌리는 팀에게 이것은 올바른 기본값이다. 질문은 매번 같았고 답은 어차피 스프레드시트에 살았다.

바뀌지 않는 것은 위험의 모양이다. 에이전트는 여전히 소스 서버와 네트워크 리소스에 CreatedBy: AWSTransform과 ATWorkspace: <workspace_id> 태그가 있어야 그것들을 다루고, 여전히 대상 계정과 리전당 한 번에 인벤토리 가져오기 하나만 허용하며, 여전히 배포를 Approvals 탭으로 보내고 거기서는 Admin 역할 사용자만 확인할 수 있다. 실행 중인 작업을 멈추고 재시작하면 처음부터 시작한다. 그러니 expert 모드는 자동 조종이 아니다. 같은 게이트 앞의 더 짧은 대화다. 인벤토리 파일이 안정되면 쓰되, 인벤토리 검증과 확인 단계를 사람이 인스턴스 타입과 서브넷을 한 번 더 읽는 지점으로 유지하라.

Security Hub가 바깥에서 문을 두드리기 시작하다

7월 8일 출시된 Network Scanning은 실제 도달 가능성을 확인하기 위해 공개 인터넷에서 당신의 리소스를 탐지한다. AWS와 Azure에 걸쳐 공개 IP, 가상 머신, 로드 밸런서를 찾고, 도달 가능한 포트와 그 뒤의 서비스를 식별하고, 도달 가능한 포트마다 증거가 붙은 finding 하나를 낸다. 그런 다음 Security Hub Exposures가 그것들을 구성 finding과 상관 분석한다. Security Hub Essentials에 추가 비용 없이 포함되고, 신규 고객에게는 기본으로 켜지며, 기존 고객은 계정과 리전별로, 또는 구성 정책으로 조직 전체에 켠다.

이것은 Security Hub가 이미 답하던 것과 다른 질문이다. "보안 그룹과 라우트 테이블을 보면 이것이 도달 가능할 수 있는가"는 당신 네트워크의 모델이고, "이것이 도달 가능한가, 방금 연결했다"는 측정이다. 둘은 팀이 예상하는 것보다 자주, 양방향으로 어긋난다. 443만 전달하는 NLB 뒤의 느슨한 보안 그룹, 또는 잊어버린 피어링으로 들어와서 아무도 모델링하지 않은 도달 가능한 포트. 실패 모드는 양이다. 443에 의도적인 공개 ALB를 운영한다면 각각에 대해 finding을 받을 것이고, 컨트롤 전체를 억제하고 싶은 유혹이 올 것이다. 그러지 말라. 리소스별로 억제하고, 컨트롤은 유지하고, 열린 포트 중 어느 것이 악용 가능한 CVE가 있는 호스트 위에도 있는지 알려 주는 상관 분석은 Exposures에 맡겨라.

GPU 요금 인하, 그리고 그것이 Auto Mode에 대해 말하는 것

EKS Auto Mode와 ECS Managed Instances 모두 가속 인스턴스의 관리 요금을 내렸다. G 시리즈 35%, P 시리즈와 AWS Trainium 60%, 7월 1일부터 유효하고 자동 적용된다. EKS Auto Mode는 로컬 NVMe가 있는 GPU 인스턴스에서의 병렬 이미지 풀링과 가속기 인식 노드 복구도 얻었다. ECS Managed Instances는 Container Insights에 GPU 사용률, 메모리, 온도를 드러내고 GPU 하드웨어 장애 시 인스턴스를 교체한다.

관리 요금은 AWS에 데이터 플레인 운영을 맡기는 것에 대한 정직한 세금이었고, P 시리즈에서는 비용에 민감한 팀이 다른 모든 것을 Auto Mode에 넣으면서도 GPU 노드 그룹은 자체 관리로 유지할 만큼 컸다. 60%를 깎는 것은 그 간극을 대부분의 팀에서 운영상의 논거가 이기는 지점까지 좁힌다. 가격 페이지의 인스턴스별 요율표를 확인하라. 백분율은 패밀리별이고 당신의 청구서는 인스턴스 시간별이다.

이번 주의 다른 소식

  • Aurora DSQL change data capture가 GA다. insert, update, delete를 Kinesis Data Streams로 스트리밍하고, Firehose로 S3, Redshift, OpenSearch까지 이어진다. 발표는 순서와 전달 의미론에 대해 침묵하므로, 문서가 달리 말할 때까지 멱등한 소비자를 만들어라.
  • AWS MCP Server의 OAuth: 에이전트가 콘솔에 쓰는 것과 같은 ID로 브라우저를 통해 로그인하고 단명 토큰을 받으며, 헤드리스 흐름은 create-oauth2-token-with-iam을 쓴다. 새 IAM 조건 키와 CloudTrail 필드가 함께 온다.
  • Claude apps gateway for AWS, Claude Code와 Claude Desktop 앞에 OIDC 로그인, 관리형 설정, 사용자별 지출 상한을 두고 추론을 Bedrock으로 라우팅하는 자체 호스팅 컨트롤 플레인. 에이전트 쪽은 ercan.ai에 더 있다.
  • Loom for AWS, AWS Labs의 오픈소스: RBAC, ABAC, 강제 태깅과 함께 Strands 에이전트를 AgentCore Runtime에 배포하는 관리 UI와 API.
  • SageMaker Studio와 Hugging Face 통합: 원클릭 배포 또는 커스터마이즈, 인증된 고객에게는 기본 G5, G6, G4dn 쿼터.
  • S3 Vectors가 두 AWS GovCloud (US) 리전에 도달했다.
  • EC2 리전 확장: Frankfurt의 C8ine과 Hyderabad의 I7ie.
  • AWS Builder Center의 Sandbox Environments: 워크숍 실습을 위한 무료 사전 프로비저닝 계정, 각 8시간, 주당 하나. 플랫폼이 1주년을 맞으면서 나왔다.

관통하는 맥락

이번 주 출시 중 셋은 예전에 상호작용형이던 워크플로를 기계에 넘긴다. 스키마 변환은 IDE 에이전트에, 마이그레이션 웨이브는 expert 모드에, 에이전트 로그인은 OAuth에. 각각은 사람이 멈춰서 들여다보던 단계를 없앤다. 발표들은 체크포인트, 즉 평가 보고서, 인벤토리 확인, Approvals 탭을 없애지 않는다. 그것들을 급히 지나칠 수 있게 만들 뿐이다. Network Scanning은 그 균형추다. 이번 주의 나머지 자동화가 노출된 채 남겨 둔 것에 대한 모델이 아니라 측정이다. 앞의 셋을 도입한다면 넷째도 도입하라.

다음으로 읽을 글

같은 주들의 AI와 에이전트 쪽 읽기는 ercan.ai의 필드 노트에 있다. AWS, 클라우드, CI/CD 파이프라인, Linux, GitHub/GitLab 등에 대한 컨설팅은 ercanermis.com을 통해 진행한다.

참고 자료