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9.6 멀티클라우드 운영

프로파일 기반 인증과 Amazon Q Developer CLI를 활용해 AWS·Azure·GCP를 통합 운영하는 실무 전략을 정리했습니다.

1. 계정별 프로파일 설계

멀티클라우드 운영의 핵심은 각 클라우드 계정을 명확하게 분리하고, 필요한 권한만 부여하는 것입니다. AWS는 IAM Identity Center, Azure는 Entra ID, GCP는 gcloud 구성으로 관리합니다.

# AWS ~/.aws/config 예시
[profile bespin-aws-prod]
sso_session = corp-sso
sso_account_id = 111111111111
sso_role_name = ProductionObserver
region = ap-northeast-2
# Azure Az CLI 프로파일
az account set --subscription "Bespin-Prod"
# 클라우드 쉘 또는 로컬에서 로그인
az login --tenant bespin.onmicrosoft.com
# GCP gcloud 구성
gcloud config configurations create bespin-gcp-prod
gcloud config set account ops@bespin.com
gcloud config set project bespin-prod-123456

2. 공통 운영 패턴

실제 운영은 각 플랫폼의 네이티브 CLI를 사용해 데이터를 수집하고, Amazon Q Developer CLI를 통해 보고서/자동화 문서를 생성하는 구조로 진행합니다.

계정별 점검 루틴

# 클라우드별 상태 점검
aws sso login --profile bespin-aws-prod
AWS_PROFILE=bespin-aws-prod aws configservice get-compliance-summary-by-config-rule
az account set --subscription "Bespin-Prod"
az monitor metrics list --resource /subscriptions/...
gcloud config configurations activate bespin-gcp-prod
gcloud monitoring metrics list --filter="metric.type=\"compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization\""

수집된 메트릭/로그 요약은 Amazon Q 프롬프트에 포함하여 통합 보고서를 작성합니다.

3. Amazon Q Developer CLI로 멀티클라우드 보고서 작성

프로파일을 명시해 Q CLI에 계정 정보를 전달하면, 각 클라우드에서 수집한 데이터를 한꺼번에 정리하도록 지시할 수 있습니다.

# 멀티클라우드 FinOps 보고서 생성
AWS_PROFILE=bespin-aws-prod q chat --no-interactive $'당신은 멀티클라우드 FinOps 시니어 컨설턴트입니다.
아래 데이터를 기준으로 AWS, Azure, GCP 비용 상태를 비교해 DOCS 형식으로 정리하세요.
- AWS 요약: (Cost Explorer 결과)
- Azure 요약: (Cost Management API 결과)
- GCP 요약: (BigQuery Billing Export 결과)
절감 우선순위와 실행 계획을 포함하세요.'

Q CLI는 AWS 자격 증명을 그대로 재사용하므로, 프롬프트에 다른 클라우드 데이터를 컨텍스트로 전달하는 방식으로 통합 분석을 수행합니다.

4. 실무 시나리오

① 멀티클라우드 장애 보고서

로그 수집

  • AWS: CloudWatch Logs Insights 결과 요약
  • Azure: Log Analytics 쿼리 요약
  • GCP: Cloud Logging 필터 결과 요약
# Q CLI에 분석 요청
AWS_PROFILE=bespin-aws-prod q chat --no-interactive $'당신은 멀티클라우드 SRE입니다.
아래 3개 클라우드의 로그 요약을 기반으로 공통 장애 원인을 분석하고
즉시 조치/재발 방지 계획을 DOCS 형식으로 작성하세요.
- AWS: ...
- Azure: ...
- GCP: ...'

② 배포 전 교차 검증 체크리스트

“AWS에 배포된 핵심 API가 Azure Functions, GCP BigQuery와 연동”되는 시나리오에서, 배포 전 확인해야 할 항목을 AI에게 정리하도록 지시합니다.

# 체크리스트 생성
AWS_PROFILE=bespin-aws-prod q chat --no-interactive $'당신은 멀티클라우드 아키텍트입니다.
AWS API Gateway → Azure Functions → GCP BigQuery 흐름에 대해
배포 전 검증해야 할 항목을 Markdown 체크리스트로 작성하고
각 항목에 대응하는 CLI 명령 또는 콘솔 경로를 포함하세요.'

③ 계정별 규정 준수 검사

  • AWS: AWS Config, Security Hub 결과 요약
  • Azure: Defender for Cloud 평가 결과 요약
  • GCP: Security Command Center 요약
# 규정 준수 보고서
AWS_PROFILE=bespin-aws-prod q chat --no-interactive $'당신은 멀티클라우드 컴플라이언스 담당자입니다.
아래 평가 결과를 기반으로 위험도 분류와 권고 조치를 DOCS 형식으로 정리하세요.
- AWS: ...
- Azure: ...
- GCP: ...'

5. 운영 수칙

권장 사항

  • 각 클라우드의 CLI 인증 정보를 로컬에 저장하지 말고, SSO/Entra/Workload Identity Federation을 사용합니다.
  • AI가 생성한 조치 계획은 각 클라우드별 변경관리 프로세스를 거쳐 적용합니다.
  • 보고서는 GitOps/문서 저장소에 커밋해 추적성을 확보합니다.

주의 사항

  • claude multicloud-optimize 등 실제 존재하지 않는 명령은 사용하지 않습니다.
  • AI에게 전달하는 로그/데이터에는 고객 식별 정보가 포함되지 않도록 마스킹합니다.
  • 자동화 스크립트는 각 클라우드 계정마다 별도로 검증하고 롤백 플랜을 준비합니다.

멀티클라우드 환경에서도 프로파일 기반 인증과 명확한 변경관리 프로세스를 유지하면, AI 도구를 신뢰할 수 있는 조력자로 활용할 수 있습니다. 이제 9부 마지막 단계로 넘어가 결론을 살펴보세요.