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AWS Well-Architected Cost Optimization Pillar review. Checks resource sizing, scaling, storage classes, and cost monitoring configurations in IaC code.
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基于 SOC 职业分类
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 Operational Excellence Pillar review. Checks monitoring, logging, deployment automation, and continuous improvement practices in IaC code.
AWS Well-Architected Performance Efficiency Pillar review. Checks resource selection, scaling, caching, and monitoring configurations in IaC code.
| name | aws-wa-cost |
| description | AWS Well-Architected Cost Optimization Pillar review. Checks resource sizing, scaling, storage classes, and cost monitoring configurations in IaC code. |
비용 최적화, 탄력성, 구매 옵션 관점에서 IaC 코드를 검토합니다.
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| Medium | 자동 탐지 |
검토 내용: 개발/테스트 환경에서 과도한 인스턴스 크기 사용 여부
Terraform 패턴:
# 검토 필요 - 개발 환경에 큰 인스턴스
resource "aws_instance" "dev" {
instance_type = "m5.4xlarge"
tags = {
Environment = "dev"
}
}
# 권장 - 환경에 맞는 크기
resource "aws_instance" "dev" {
instance_type = "t3.medium"
tags = {
Environment = "dev"
}
}
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| Low | 자동 탐지 |
검토 내용: Intelligent-Tiering, Glacier 활용 여부
Terraform 패턴:
# 권장 - Intelligent-Tiering
resource "aws_s3_bucket_intelligent_tiering_configuration" "good" {
bucket = aws_s3_bucket.example.id
name = "EntireBucket"
tiering {
access_tier = "DEEP_ARCHIVE_ACCESS"
days = 180
}
}
# 권장 - 수명 주기 정책
resource "aws_s3_bucket_lifecycle_configuration" "good" {
bucket = aws_s3_bucket.example.id
rule {
id = "archive"
status = "Enabled"
transition {
days = 90
storage_class = "GLACIER"
}
}
}
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| Medium | 자동 탐지 |
검토 내용: 미사용 EIP, 볼륨, 스냅샷 등 확인
주의 항목:
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| Medium | 자동 탐지 |
검토 내용: 개발/테스트 환경이 24/7 실행되고 있는지 확인
Terraform 패턴:
# 권장 - 예약된 스케일링
resource "aws_autoscaling_schedule" "scale_down" {
scheduled_action_name = "scale-down-evening"
min_size = 0
max_size = 0
desired_capacity = 0
recurrence = "0 19 * * MON-FRI" # 저녁 7시
autoscaling_group_name = aws_autoscaling_group.dev.name
}
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| Medium | 수동 확인 필요 |
검토 내용: 안정적인 워크로드에 RI/SP 적용 여부
수동 확인 항목:
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| Medium | 자동 탐지 |
검토 내용: 리전 간 데이터 전송, NAT Gateway 트래픽 최적화
권장 사항:
Terraform 패턴:
# 권장 - VPC Endpoint (NAT Gateway 비용 절감)
resource "aws_vpc_endpoint" "s3" {
vpc_id = aws_vpc.main.id
service_name = "com.amazonaws.ap-northeast-2.s3"
}
| 심각도 | 탐지 유형 |
|---|---|
| Low | 자동 탐지 |
검토 내용: AWS Budgets, 비용 알림 설정 여부
Terraform 패턴:
# 권장 - 예산 알림
resource "aws_budgets_budget" "monthly" {
name = "monthly-budget"
budget_type = "COST"
limit_amount = "1000"
limit_unit = "USD"
time_period_start = "2024-01-01_00:00"
time_unit = "MONTHLY"
notification {
comparison_operator = "GREATER_THAN"
threshold = 80
threshold_type = "PERCENTAGE"
notification_type = "ACTUAL"
subscriber_email_addresses = ["team@example.com"]
}
}
상세 패턴은 다음 참조:
| 항목 | 가중치 |
|---|---|
| 인스턴스 크기 적정성 | 25% |
| S3 스토리지 클래스 | 15% |
| 미사용 리소스 | 20% |
| 개발 환경 최적화 | 15% |
| Reserved/Savings | 15% |
| 비용 알림 | 10% |