[AWS re:Invent 2025] 핵심 서비스 7가지

2025년 AWS re:Invent는 AI 에이전트 시대를 여는 다양한 기술과 개발자 편의성을 높이는 서비스들로 가득했습니다. 특히 인프라 관리의 부담을 줄이고, 애플리케이션의 지능형 자동화를 지원하는 기능들이 대거 발표되었는데요. 이번 행사에서 공개된 내용 중 놓쳐선 안 될 7가지 핵심 서비스를 정리해 보았습니다.

 

1. Amazon ECS Express Mode

"단 한 줄의 명령어로 구축하는 컨테이너 배포의 정석"

기존의 복잡한 인프라 구성 과정을 생략하고, 단일 명령어(ecs deploy)만으로 모범 사례 기반의 컨테이너 환경을 즉시 배포하는 Amazon ECS Express Mode 개념도

 

그동안 컨테이너 배포를 위해 복잡한 설정과 씨름하셨나요? 이제 Amazon ECS Express Mode를 통해 단일 명령어만으로 AWS의 Well-Architected 모범 사례가 적용된 환경을 즉시 구축할 수 있습니다.

 

• 주요 특징: 초기 설정의 진입 장벽을 대폭 낮춰 빠르게 애플리케이션을 띄울 수 있고, 추후 확장이 필요할 때는 ECS의 전체 기능을 그대로 활용할 수 있어 유연합니다.
• 활용 포인트: 인프라 구성에 들이는 시간을 획기적으로 줄이고, 애플리케이션 로직 개발에만 온전히 집중하고 싶은 개발자에게 강력 추천합니다.

 

 

2. AWS MCP Server (Model Context Protocol Server)

"AI 에이전트와 AWS 서비스를 연결하는 표준 인터페이스"

다양한 데이터 소스와 AWS 리소스를 표준화된 프로토콜(MCP)로 연결하여, AI 에이전트가 시스템을 안전하게 제어하도록 돕는 AWS MCP Server 구조

 

AI 에이전트가 외부 데이터나 시스템과 소통하려면 표준화된 방법이 필요하죠. AWS MCP Server는 바로 그 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)를 지원하는 완전 관리형 서비스입니다.

• 주요 특징: 기존 AWS API와 Knowledge Base 기능을 통합 인터페이스로 제공합니다. 특히 에이전트가 AWS 상의 작업을 수행할 때 필요한 표준 운영 절차(SOP)까지 포함하고 있어 매우 실용적입니다.
• 활용 포인트: 복잡한 인프라 구축 없이도 내 AI 모델에 실시간 데이터 접근 권한과 리소스 제어 능력을 안전하게 부여할 수 있습니다.

 

3. Amazon Bedrock AgentCore

"에이전트 개발부터 배포까지, 올인원 플랫폼"

에이전트의 기억(Memory), 행동 제어(Policy), 품질 평가(Evaluation) 등 프로덕션 수준의 AI 에이전트 구축에 필요한 핵심 구성 요소를 제공하는 AgentCore 아키텍처

 

단순한 챗봇을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트를 만들고 싶다면 AgentCore가 해답이 될 수 있습니다. 에이전트를 프로덕션 환경에 배포하기 위한 모든 필수 요소를 갖춘 플랫폼입니다.

• 핵심 기능:
  • Memory: 과거의 대화와 상호작용을 기억해 의사결정을 스스로 개선하는 '에피소드 메모리'를 지원합니다.
  • Policy: 자연어로 정책을 정의하여 에이전트가 지켜야 할 행동의 선을 명확히 제어합니다.
  • Evaluations: 실제 동작 데이터를 기반으로 에이전트의 정확성과 안전성을 지속적으로 검사합니다.

 

4. Amazon Nova Act

"엔터프라이즈를 위한 브라우저 자동화 에이전트"

사람의 개입 없이도 복잡한 웹 브라우저 상의 워크플로우를 스스로 이해하고 실행하는 Amazon Nova Act의 엔터프라이즈 자동화 프로세스

 

웹 브라우저 상에서 반복되는 복잡한 업무들, 이제 AI에게 맡겨보세요. Amazon Nova Act는 UI 기반의 워크플로우를 사람 대신 수행하는 강력한 자동화 에이전트입니다.

• 주요 특징: 대규모 엔터프라이즈 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계되었습니다. 단순 스크립트가 아니라, 상황을 인식하고 대처하는 지능형 자동화를 제공합니다.
• 활용 포인트: 반복적인 웹 작업을 저비용 고효율로 자동화하여 팀의 업무 생산성을 극대화할 수 있습니다.

 

5. CodeCommit (Returns to GA)

"다시 돌아온 코드 저장소"

개발자 커뮤니티의 피드백을 수용하여, 기존 제한을 풀고 다시 정식 출시(GA) 상태로 복귀함을 알리는 AWS CodeCommit 발표

 

반가운 소식입니다 :) 많은 개발자들의 요청에 힘입어 AWS CodeCommit이 다시 정식 출시(GA) 상태로 복귀했습니다.

• 배경: 서비스 중단이나 신규 가입 제한 등으로 아쉬움이 컸던 사용자들을 위해, AWS가 피드백을 수용하여 다시금 안정적인 서비스를 약속했습니다.
• 의미: 이제 AWS 생태계 내에서 프라이빗 Git 리포지토리를 계속해서 안전하고 편리하게 운영할 수 있게 되었습니다.

 

6. AWS Security Agent

"개발 라이프사이클을 지키는 든든한 보안 파트너"

디자인 검토부터 코드 분석, 침투 테스트까지 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)의 모든 단계에서 보안 취약점을 자동으로 점검하는 Frontier Agents

 

보안은 언제나 어렵고 번거로운 숙제였죠. AWS Security Agent는 개발의 시작부터 끝까지 함께하는 '프론티어 에이전트(Frontier Agent)'로서 보안을 책임집니다.

• 주요 특징: 조직의 요구사항에 맞춰 자동으로 디자인과 코드를 검토(Review)하고, 필요하다면 온디맨드로 침투 테스트(Penetration Testing)까지 수행합니다.
• 활용 포인트: 개발자가 놓치기 쉬운 보안 취약점을 사전에 발견하고 해결해 주므로, 더욱 안전한 애플리케이션을 자신 있게 배포할 수 있습니다.

 

7. Amazon S3 Vectors

"S3에 벡터 데이터베이스 기능을 더하다"

별도의 벡터 전용 데이터베이스 없이 S3 버킷 내에서 직접 벡터 데이터를 저장·검색하여, 인프라 비용을 최대 90%까지 절감하는 Amazon S3 Vectors

 

이제 벡터 데이터를 저장하기 위해 비싼 전용 DB를 따로 구축할 필요가 없습니다. 클라우드 객체 스토리지 최초로 Amazon S3가 네이티브 벡터 저장 및 쿼리 기능을 탑재했습니다.

• 주요 특징: 별도의 인프라 프로비저닝 없이 단일 S3 버킷에 수조 개의 벡터를 저장하고 검색할 수 있는 확장성을 자랑합니다.
• 활용 포인트: 기존 방식 대비 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있어, 대규모 생성형 AI 애플리케이션을 구축하려는 분들에게 최적의 솔루션입니다.

 

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4_AWS reInvent 2025 reCap for FSI_금융 비즈니스 관점에서 보는 AWS re-invnet 2025의 요약과 정리_Jongho Lee.pdf

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