Amazon CloudWatch Application Signals, GitHub 작업 및 MCP 서버 개선 사항 추가
AWS에서 새로운 GitHub 작업의 정식 버전 출시 및 CloudWatch Application Signals MCP 서버의 개선 사항을 발표했습니다. 이를 통해 개발자 도구에 애플리케이션 관찰성 기능을 도입하여 문제를 더 빠르고 편리하게 해결할 수 있게 되었습니다. 이전에는 개발자가 GitHub를 떠나 프로덕션 문제를 분류하고, 추적 데이터를 찾고, 관찰성 적용 범위를 보장해야 했으며, 콘솔, 대시보드, 소스 코드 사이를 전환해야 하는 경우가 많았습니다. 오늘부터 AWS GitHub 작업의 애플리케이션 관찰성 기능을 통해 GitHub 워크플로에서 SLO를 위반하거나 중대한 서비스 오류를 파악할 수 있습니다. 또한 이제 Kiro와 같은 AI 코딩 에이전트의 CloudWatch Application Signals MCP 서버를 사용하여 지연 시간, 오류 또는 SLO 위반의 원인이 되는 정확한 파일, 함수 및 코드 라인을 식별할 수 있습니다. 또한 종합적인 관찰성 적용 범위를 보장하는 계측 지침을 확보할 수 있습니다.
이번 새로운 GitHub 작업을 통해 개발자는 GitHub 이슈에서 “결제 서비스의 지연 시간이 긴 이유는 무엇인가요?” 같은 프롬프트와 함께 @awsapm를 멘션할 수 있으며, 콘솔을 전환하지 않고도 관찰성 기반의 지능형 응답을 수신할 수 있어 시간과 노력을 줄일 수 있습니다. 또한 CloudWatch Application Signals MCP 서버의 개선으로 개발자는 이제 “어떤 코드 줄로 인해 서비스 지연 시간이 급증했나요?” 같은 질문도 할 수 있습니다. 나아가 계측기가 누락된 경우 MCP 서버는 코드형 인프라(예: CDK, Terraform)를 수정하여, 팀이 코딩 작업 없이도 ECS, EKS, Lambda 및 EC2에 대한 OTel 기반 애플리케이션 성능 모니터링을 설정할 수 있도록 할 수 있습니다.
이러한 기능을 함께 사용하면 개발 워크플로에 관찰성 기능을 적용하고, 컨텍스트 전환을 줄이고, 코드에서 프로덕션까지 지능형 에이전트 지원 디버깅을 강화할 수 있습니다. 시작하려면 AWS GitHub 작업용 애플리케이션 관찰성 설명서 및 CloudWatch Application Signals MCP 서버 설명서를 참조하세요.