agentic-eks-bootstrap

name	agentic-eks-bootstrap
description	Bootstrap an AWS EKS cluster optimized for Agentic AI workloads — Karpenter v1.2+ GPU node pools, EKS Auto Mode, Kubernetes 1.32+ with DRA 1.35 GA, VPC CNI, GPU Operator, and baseline observability. Use when starting a new EKS cluster that will host vLLM, Inference Gateway, Langfuse, or Kagent.
argument-hint	[cluster-name, region, expected GPU workload profile]
user-invocable	true
model	claude-sonnet-4-6
allowed-tools	Read,Write,Edit,Bash,Grep,Glob,mcp__eks,mcp__aws-documentation,mcp__aws-iac,mcp__aws-pricing,mcp__well-architected-security

When to Use

• 신규 Agentic AI 플랫폼을 EKS 위에 구축하기 시작할 때
• 기존 EKS 클러스터를 GPU·Agent 워크로드용으로 재구성할 때
• platform-architect 가 "EKS 경로"를 확정한 이후 실제 클러스터 프로비저닝 단계

When NOT to Use

• Bedrock AgentCore 또는 SageMaker Unified Studio 만 사용할 예정일 때 → 이 스킬은 불필요합니다
• 이미 Karpenter·GPU Operator 가 정상 동작하는 기존 클러스터 → vllm-serving-setup 으로 바로 진행
• PoC 수준의 로컬 k3d/kind 환경 → EKS 전용 기능(IRSA, Karpenter EC2 자동 프로비저닝)이 불필요

Preconditions

• AWS CLI 및 eksctl v0.196+, helm v3.14+, kubectl v1.32+ 설치
• 관리자 IAM 권한 또는 EKS 클러스터 생성 가능한 Role
• 대상 리전에서 요구 GPU 인스턴스 쿼터 확인 (p5, g6e, trn2)

Procedure

Step 1. Platform 요구사항 수집

• 예상 동시 사용자/QPS, 모델 크기, SLA(지연) 값 확인
• 한국 금융권 규제 대상 여부(ISMS-P, 전자금융감독규정) 확인
• Private / Hybrid / Public 배포 스타일 결정

Step 2. 클러스터 생성 (EKS Auto Mode 권장)

eksctl create cluster \
  --name agentic-prod \
  --region ap-northeast-2 \
  --version 1.32 \
  --auto-mode \
  --with-oidc \
  --zones ap-northeast-2a,ap-northeast-2c

• Auto Mode 는 Karpenter, EBS CSI, VPC CNI, CoreDNS 를 AWS 가 관리합니다
• 수동 관리를 원하면 --node-type 지정 + Karpenter 별도 설치

Step 3. Karpenter GPU NodePool 생성

• karpenter.sh/v1 API 사용, capacity-type 에 on-demand + spot 혼합
• nvidia.com/gpu taint 로 GPU 노드 격리
• consolidation 정책으로 idle GPU 자동 회수

Step 4. NVIDIA GPU Operator 설치

helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia
helm install gpu-operator nvidia/gpu-operator \
  --namespace gpu-operator --create-namespace \
  --version v24.6.2 \
  --set driver.enabled=true \
  --set toolkit.enabled=true \
  --set dcgmExporter.enabled=true

• Kubernetes 1.32+ 에서 DRA 1.35 GA 를 활용하려면 --feature-gates=DynamicResourceAllocation=true

Step 5. 베이스라인 Addon

• AWS Load Balancer Controller (ALB/NLB)
• External Secrets Operator (IRSA + Secrets Manager)
• Prometheus Stack (kube-prometheus-stack)
• Fluent Bit → CloudWatch Logs
• Cert-Manager (ACME)

Step 6. 보안 베이스라인

• 0.0.0.0/0 SG 오픈 금지, 내부 ALB + Cognito/OIDC 경유
• IRSA: Karpenter, GPU Operator, Langfuse 각각 전용 Role
• CIS EKS Benchmark 자동 스캔 (kube-bench)
• well-architected-security MCP 로 SEC-01~SEC-11 점검

Step 7. 검증

kubectl get nodes -L karpenter.sh/nodepool,node.kubernetes.io/instance-type
kubectl -n gpu-operator get pods
kubectl get gatewayclass
kubectl get crd | grep -E 'nodepool|gpu|dra'

Good Examples

• 프로덕션: --version 1.32, Auto Mode on, p5.48xlarge + g6e 혼합 NodePool, DCGM + Prometheus
• 하이브리드: Bedrock 매니지드 기본 + EKS burst pool (Spot 70% / On-Demand 30%)

Bad Examples (금지)

• Security Group 0.0.0.0/0 inbound — 회사 정책 위반
• --version 1.28 이하 — DRA 미지원, EOL 임박
• Karpenter v0.x (legacy API) — v1 migration 필수
• GPU Operator 없이 nvidia-device-plugin 단독 사용 — DCGM 메트릭 부재

References

• EKS GPU Node Strategy (community resource)
• GPU Resource Management (community resource)
• NVIDIA GPU Stack (community resource)
• Karpenter v1 공식 문서
• EKS Auto Mode 공식 가이드
• Kubernetes DRA — 1.35 GA
• 플러그인 내부: ../../references/vllm-performance-tuning.md (GPU 메모리 사이징)