AWS Action에 대한 애플리케이션 관찰성

IAM ID 제공업체 생성

우선 AWS Management Console에서 GitHub의 OIDC 엔드포인트를 신뢰하는 IAM ID 제공업체를 생성합니다.

IAM 정책 생성

이 작업에 필요한 권한이 있는 IAM 정책을 생성합니다. 자세한 내용은 아래의 필수 권한 섹션을 참조하세요.

IAM 역할 생성

아래의 신뢰 정책 템플릿을 사용하여 AWS Management Console에서 IAM 역할(예: AWS_IAM_ROLE_ARN)을 생성합니다. 이렇게 하면 승인된 GitHub 리포지토리가 해당 역할을 수임할 수 있습니다.

{
  "Version": "2012-10-17",		 	 	 
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Federated": "arn:aws:iam::<AWS_ACCOUNT_ID>:oidc-provider/token.actions.githubusercontent.com"
      },
      "Action": "sts:AssumeRoleWithWebIdentity",
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "token.actions.githubusercontent.com:aud": "sts.amazonaws.com"
        },
        "StringLike": {
          "token.actions.githubusercontent.com:sub": "repo:<GITHUB_ORG>/<GITHUB_REPOSITORY>:ref:refs/heads/<GITHUB_BRANCH>"
        }
      }
    }
  ]
}

템플릿에서 아래의 자리 표시자를 교체합니다.

IAM 정책 연결

역할의 권한 탭으로 이동하여 2단계에서 생성한 IAM 정책을 연결합니다.

리포지토리 보안 암호 구성

내 리포지토리 → Settings → Secrets and variables → Actions로 이동합니다.

워크플로 파일 추가

다음은 Amazon Bedrock 모델에서 이 작업을 사용하는 방법을 보여주는 워크플로 예제입니다. GitHub 리포지토리 디렉터리 .github/workflows에 있는 이 템플릿에서 애플리케이션 관찰성 조사 워크플로를 생성합니다.

name: Application observability for AWS

on:
  issue_comment:
    types: [created, edited]
  issues:
    types: [opened, assigned, edited]

jobs:
  awsapm-investigation:
    if: |
      (github.event_name == 'issue_comment' && contains(github.event.comment.body, '@awsapm')) ||
      (github.event_name == 'issues' && (contains(github.event.issue.body, '@awsapm') || contains(github.event.issue.title, '@awsapm')))
    runs-on: ubuntu-latest

    permissions:
      contents: write        # To create branches for PRs
      pull-requests: write   # To post comments on PRs
      issues: write          # To post comments on issues
      id-token: write        # Required for AWS OIDC authentication

    steps:
      - name: Checkout repository
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Configure AWS credentials
        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
        with:
          role-to-assume: ${{ secrets.AWS_IAM_ROLE_ARN }}
          aws-region: ${{ vars.AWS_REGION || 'us-east-1' }}

      # Step 1: Prepare AWS MCP configuration and investigation prompt
      - name: Prepare Investigation Context
        id: prepare
        uses: aws-actions/application-observability-for-aws@v1
        with:
          bot_name: "@awsapm"
          cli_tool: "claude_code"

      # Step 2: Execute investigation with Claude Code
      - name: Run Claude Investigation
        id: claude
        uses: anthropics/claude-code-base-action@beta
        with:
          use_bedrock: "true"
          # Set to any Bedrock Model ID
          model: "us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0"
          prompt_file: ${{ steps.prepare.outputs.prompt_file }}
          mcp_config: ${{ steps.prepare.outputs.mcp_config_file }}
          allowed_tools: ${{ steps.prepare.outputs.allowed_tools }}

      # Step 3: Post results back to GitHub issue/PR (reuse the same action)
      - name: Post Investigation Results
        if: always()
        uses: aws-actions/application-observability-for-aws@v1
        with:
          cli_tool: "claude_code"
          comment_id: ${{ steps.prepare.outputs.awsapm_comment_id }}
          output_file: ${{ steps.claude.outputs.execution_file }}
          output_status: ${{ steps.claude.outputs.conclusion }}

구성 참고 사항:

성능 문제를 조사한 후 게시 및 수정:

@awsapm, can you help me investigate availability issues in my appointment service?

@awsapm, can you post a fix?

계측 사용:

@awsapm, please enable Application Signals for lambda-audit-service and create a PR with the required changes.

원격 분석 데이터 쿼리:

@awsapm, how many GenAI tokens have been consumed by my services in the past 24 hours?

워크플로가 @awsapm 언급을 감지한 후 조사를 트리거합니다.

AI 에이전트는 구성된 MCP 서버를 통해 라이브 AWS 원격 분석 데이터에 액세스합니다.

에이전트는 문제를 분석한 후 다음 중 하나를 수행합니다.

후속 질문과 함께 @awsapm을 다시 언급하여 결과를 검토하고 대화를 계속 이어갈 수 있습니다.