AWS KIRO로 배우는 AWS Cloud 배포

만드는 앱은 하나입니다. 버튼을 누르면 명언이 나오고, 마음에 드는 문장을 직접 추가할 수도 있는 작은 웹앱입니다. 이 앱을 두 번 만듭니다.

첫 번째는 한 곳에 다 몰아넣습니다. 화면도, 기능도, 데이터도 한 앱 안에 있습니다. 서버 한 대만 있으면 되고, 명령어 하나로 뜹니다.

처음 개발을 하는 사람에게는 이 구조가 맞습니다. 무엇보다 결과를 빨리 봐야 하기 때문입니다. 구조를 먼저 고민하다 보면 화면 하나 띄워보기도 전에 지칩니다. 일단 돌아가는 것을 눈으로 본 다음에 다듬는 편이 훨씬 낫습니다.

AI에게 시켜도 대개 이 구조가 나옵니다. 명언집 앱을 만들어달라고 하면 화면과 기능과 데이터를 한 덩어리로 묶어, 당장 돌아가는 것부터 내놓습니다. 가장 빠르게 동작에 도달하는 답이고, 실제로 AI가 아주 잘 만드는 영역입니다. 오늘 Lab 02가 그 경험입니다.

그런데 동작을 확인하고 나면 다음 질문이 남습니다. 한 곳에 다 있다는 건 한 곳이 흔들리면 전부 흔들린다는 뜻이기도 합니다. 서버를 껐다 켜면 데이터가 사라지고, 기능 하나를 고치려면 화면까지 같이 멈춰야 합니다. 혼자 만들어보는 동안에는 괜찮지만, 남에게 계속 보여줄 것이라면 이야기가 달라집니다.

그래서 두 번째는 같은 앱을 세 곳에 나눠 놓습니다. 화면은 화면대로, 기능은 기능대로, 데이터는 데이터대로 자기 자리를 갖습니다. 한쪽이 멈춰도 나머지는 그대로 있고, 데이터는 어느 쪽을 껐다 켜도 남아 있습니다.

나눈다고 좋기만 한 건 아닙니다. 떨어져 있으니 서로의 주소를 알아야 하고, 오가는 길을 직접 열어줘야 합니다. 오늘 포트를 손으로 여는 이유가 여기 있습니다.

그 과정이 복잡해 보여도 겁먹을 필요는 없습니다. 여러분은 이미 가장 똑똑한 도구를 쥐고 있습니다. Kiro에게 시켜 그 길을 열고, 건강한 아키텍처를 직접 배포해봅니다.

오늘 쓰는 서비스는 네 가지입니다. AWS에는 수백 개의 서비스가 있지만, 이 넷은 무언가를 클라우드에 올린다고 하면 거의 항상 등장하는 가장 기본입니다. 컴퓨터를 빌리고, 파일을 두고, 권한을 주고, 통로를 여는 일이 전부 여기서 나옵니다.

이름을 외우기보다 각각이 어떤 문제를 대신 풀어주는지에 집중합니다. 이 넷이 손에 익으면 클라우드 배포의 기본기는 갖춘 셈이고, 나머지는 필요할 때 찾아 쓰면 됩니다.

서비스	하는 일	오늘 어디에 쓰나
EC2	빌려 쓰는 컴퓨터 1대	앱·서버·DB를 여기서 돌립니다
S3	파일 보관 + 정적 웹사이트 호스팅	3-Tier의 화면을 여기 올립니다
IAM Role	비밀 키 없이 권한 주기	Kiro가 EC2에서 AWS를 조작하게 합니다
보안그룹	포트 방화벽	8080·8000을 직접 열어봅니다

천리길도 한 걸음부터입니다. 오늘은 그 한 걸음을 같이 시작해봅시다.

Kiro는 AWS가 만든 에이전틱 AI 개발 도구입니다. 하고 싶은 일을 자연어로 적으면 AI 에이전트가 그것을 요구사항으로 삼아 설계하고, 구현하고, 테스트까지 이어서 진행합니다. 검색해서 답을 알려주는 챗봇과 달리 파일을 직접 만들고 고치고, 터미널 명령을 직접 실행합니다.

GitHub Copilot, Cursor, OpenAI Codex, Google Antigravity처럼 개발 환경 안에 들어와 있는 AI 도구의 한 갈래입니다. 이 계열은 코드 자동완성을 넘어 개발 흐름 자체를 대신 밟아주는 쪽으로 옮겨가고 있고, Kiro도 그 자리에 있습니다. 자세한 내용은 공식 페이지 kiro.dev 에서 볼 수 있습니다.

오늘은 두 가지 모습으로 씁니다

Kiro는 편집기 안에서 쓰는 IDE로도, 터미널에서 쓰는 CLI로도 동작합니다. 오늘 둘 다 써봅니다.

	어디서	어떤 모습으로	무엇을 시키나
Lab 01	내 노트북	IDE	파일을 열어두고 대화하며 코드를 고칩니다
Lab 02~04	EC2 (클라우드)	CLI	터미널에서 시킵니다. 서버·포트·배포까지

Lab 01은 익숙한 편집기 화면에서 시작합니다. 코드가 어떻게 바뀌는지 눈으로 따라가는 것이 목적이라 IDE가 맞습니다.

Lab 02부터는 클라우드로 올라갑니다. 여기서 다루는 것은 코드만이 아니라 서버·방화벽·스토리지입니다. 이런 일은 원래 터미널에서 벌어지고, Kiro도 그 자리에 CLI로 들어옵니다. 화면이 바뀔 뿐 시키는 방식은 똑같습니다. 원하는 것을 문장으로 적어 넘기면 됩니다.

그래서 우리가 하는 일은 두 가지

1. 무엇을 원하는지 정확히 말한다
2. 결과가 정말 그렇게 됐는지 직접 확인한다

이 두 가지가 워크숍 내내 반복됩니다. 특히 두 번째가 중요합니다. AI는 그럴듯한 결과를 잘 만들지만, 그게 맞는지는 보장하지 않습니다. 브라우저를 새로고침하고, curl을 날리고, 서버를 껐다 켜 보는 확인 절차가 매 Lab에 들어 있는 이유입니다.

AI는 안 시킨 건 하지 않습니다. 결과가 기대와 다르면 대부분 모델이 틀린 게 아니라 내가 말을 덜 한 것입니다.

• AI에게 시켜서 앱을 배포해봤습니다. 서버를 빌리고 포트를 여는 일에 더는 겁먹지 않습니다
• 한 덩어리(1-Tier) 는 빠르게 시작하기 좋고, 세 계층(3-Tier) 은 오래 버티기 좋습니다. 언제 무엇을 고를지 감이 생깁니다
• 나누면 각자 독립적으로 살아남고, 비밀은 서버 안에 남습니다
• 나누는 순간 서로의 주소를 알아야 하고, 포트를 열어야 합니다 — 이게 클라우드 작업의 실체입니다
• AI에게 시키려면 무엇을 원하는지 말할 수 있어야 합니다. 그리고 결과는 내가 확인해야 합니다
• 액세스 키 없이 IAM Role로 권한을 다루는 방식을 손으로 겪습니다