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AWS Well-Architected Reliability Pillar review. Checks high availability, fault tolerance, backup, and disaster recovery configurations in IaC code.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Karpathy LLM Wiki 패턴 구현. 프로젝트 문서(스펙/ADR/회의록)를 wiki/raw/에 모으고 LLM이 컴파일하여 wiki/에 교차참조 마크다운 위키를 생성·갱신. qmd 설치 시 하이브리드 검색 자동 활성, 미설치 시 INDEX.md 라우팅으로 graceful degrade. LanceDB 선택적 벡터 인덱스. Obsidian 호환. 하위 명령 - init, ingest, query, lint, sync, export, qmd-index, lancedb-sync.
Intent Document(INTENT.md) 생성 및 관리 스킬. 프로젝트의 의도를 Why/What/Not/Learnings로 문서화하고, 탐구와 학습을 통해 의도를 진화시키는 생명주기를 관리한다. 반드시 사용해야 하는 경우: "intent document", "INTENT.md", "intent engineering", "프로젝트 의도 정리", "왜 만드는지 정리", "프로젝트 목적 문서화", "What/Why/Not 정리", "프로젝트 방향 잡기", "피벗", "프로젝트 종료 판단" 등을 언급하거나, 새 프로젝트를 시작하면서 방향을 잡고 싶다고 할 때. 기존 INTENT.md를 수정하거나 학습 결과를 기록하고 싶을 때도 이 스킬을 사용한다.
AWS always-on 아키텍처(EC2/ALB/ECS/RDS)를 서버리스+Spot 패턴으로 이행할 때 사용. 워크로드 분류, 트레이드오프 평가, 단계별 이행 계획 생성. 구현 how-to는 sagemaker-spot-training 등 후속 스킬로 위임. 트리거 예 - "서버리스 이행", "EC2에서 Lambda로", "Spot 이행", "serverless migration", "ALB에서 API Gateway", "비용 절감 이행".
Guide for running cost-effective ML training on SageMaker Managed Spot Training. Use this skill when setting up GPU training jobs, choosing instance types/regions, debugging Spot capacity issues, or optimizing SageMaker training costs.
AWS Well-Architected Cost Optimization Pillar review. Checks resource sizing, scaling, storage classes, and cost monitoring configurations in IaC code.
AWS Well-Architected Operational Excellence Pillar review. Checks monitoring, logging, deployment automation, and continuous improvement practices in IaC code.
| name | aws-wa-reliability |
| description | AWS Well-Architected Reliability Pillar review. Checks high availability, fault tolerance, backup, and disaster recovery configurations in IaC code. |
장애 복구, 확장성, 고가용성 관점에서 IaC 코드를 검토합니다.
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| Critical | 자동 탐지 |
검토 내용: 주요 리소스가 Multi-AZ로 배포되어 있는지 확인
Terraform 패턴:
# 취약 - 단일 AZ
resource "aws_db_instance" "bad" {
multi_az = false
}
# 안전 - Multi-AZ
resource "aws_db_instance" "good" {
multi_az = true
}
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| High | 자동 탐지 |
검토 내용: Auto Scaling Group이 설정되어 있는지 확인
Terraform 패턴:
# 안전 - Auto Scaling 설정
resource "aws_autoscaling_group" "good" {
min_size = 2
max_size = 10
desired_capacity = 2
health_check_type = "ELB"
health_check_grace_period = 300
}
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| High | 자동 탐지 |
검토 내용: RDS, EBS 등의 자동 백업이 설정되어 있는지 확인
Terraform 패턴:
# 취약 - 백업 비활성화
resource "aws_db_instance" "bad" {
backup_retention_period = 0
}
# 안전 - 백업 활성화
resource "aws_db_instance" "good" {
backup_retention_period = 7
backup_window = "03:00-04:00"
}
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| High | 자동 탐지 |
검토 내용: ALB/NLB에 적절한 Health Check가 설정되어 있는지 확인
Terraform 패턴:
# 안전 - Health Check 설정
resource "aws_lb_target_group" "good" {
health_check {
enabled = true
healthy_threshold = 2
unhealthy_threshold = 3
timeout = 5
interval = 30
path = "/health"
matcher = "200"
}
}
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| Medium | 자동 탐지 |
검토 내용: 중요 데이터에 Cross-Region Replication이 설정되어 있는지 확인
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| Medium | 자동 탐지 |
검토 내용: 각 AZ에 NAT Gateway가 있는지 확인 (단일 실패 지점 방지)
Terraform 패턴:
# 취약 - 단일 NAT Gateway
resource "aws_nat_gateway" "single" {
subnet_id = aws_subnet.public_a.id
}
# 안전 - AZ별 NAT Gateway
resource "aws_nat_gateway" "az_a" {
subnet_id = aws_subnet.public_a.id
}
resource "aws_nat_gateway" "az_b" {
subnet_id = aws_subnet.public_b.id
}
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| Medium | 수동 확인 필요 |
검토 내용: RTO(복구 시간 목표)와 RPO(복구 지점 목표)가 정의되어 있는지 확인
수동 확인 항목:
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| Medium | 수동 확인 필요 |
검토 내용: DR 계획이 존재하고 테스트되었는지 확인
상세 패턴은 다음 참조:
| 항목 | 가중치 |
|---|---|
| Multi-AZ 배포 | 25% |
| Auto Scaling | 20% |
| 백업 설정 | 20% |
| Health Check | 15% |
| S3 복제 | 10% |
| RTO/RPO | 10% |