이 게시물은 MCP와 Kiro를 활용해 대규모 EBS 성능 모니터링을 자연어 기반으로 자동화하는 방법을 소개합니다.

핵심 문제

• CloudWatch 지표의 복잡한 조합 계산과 다중 API 호출 필요
• 스냅샷 실제 데이터 크기 파악 위해 EBS Direct API 별도 호출 필요
• 수백~수천 개 볼륨의 시계열 가시성 확보 및 비교 분석의 비효율성

솔루션 요약

• MCP(JSON-RPC)로 LLM과 도구 연동, Kiro에서 자연어로 명령 실행
• FastMCP 데코레이터 기반 도구 등록으로 서버 구성 단순화 및 병렬 데이터 수집
• 버스팅 성능은 VolumeIdleTime 기준 활성 시간으로 계산, EC2‑EBS 대역폭 비교로 병목 진단
• EBS Direct API로 스냅샷 실제 크기 및 증분 변경량 산출

효과

• 단일 자연어 요청으로 다중 볼륨 병렬 분석 및 비용·성능 최적화 인사이트 제공