영상 속 IaC 오토 파일럿

3단계 영상 워크플로를 그대로 따라가면 IaC 변경 관리가 자동화됩니다

요구사항 캡처 → Blueprint 생성 → Drift 검증 → Change Set 적용까지 영상에서 검증된 수치를 그대로 반영했습니다. 요약 카드와 단계별 흐름을 따라 하면 Terraform, CDK, CloudFormation 코드를 안전하게 자동 생성할 수 있습니다.

이 가이드로 할 수 있는 것~20분

고객 요구사항을 Blueprint Prompt로 변환
Amazon Q로 Terraform/CDK 코드 번들 생성
Change Set 시뮬레이션으로 위험 리소스 사전 차단

Video 1 · 09:18

Blueprint에서 Terraform까지

영상 1의 09:18에서 프롬프트 한 번으로 VPC → ECS → RDS까지 자동 설계한 Amazon Q 워크플로를 확인합니다.

Blueprint 생성 장면 보기

Video 2 · 18:05

Drift 감지 & 증분 배포

영상 2의 18:05에서 GitHub Actions로 Terraform drift를 검출하고 증분 코드를 생성하는 패턴이 소개됩니다.

Drift 감지 흐름 확인

Video 3 · 14:02

Change Set 안전 적용

영상 3의 14:02에서 Amazon Q Change Set 시뮬레이션으로 위험 리소스를 차단하는 과정을 재현합니다.

Change Set 시뮬레이션 보기

STEP 1

요구사항 캡처

영상 1처럼 고객 브리프를 서비스·데이터·보안·운영 네 축으로 Prompt Template에 기입합니다.

Video 1 · 08:10

STEP 2

IaC Blueprint 생성

Amazon Q Developer에게 Blueprint 생성을 요청하고, 리소스 맵을 팀에 공유합니다.

Video 1 · 09:18

STEP 3

검증 & Drift 체크

영상 2 워크플로를 따라 Terraform Plan + Drift 검사를 자동 실행해 위험 요소를 차단합니다.

Video 2 · 18:05

STEP 4

Change Set 적용

영상 3과 동일하게 Change Set 시뮬레이션을 확인하고 MSP 승인 프로세스를 거쳐 배포합니다.

Video 3 · 14:02

8.2

바이브 코딩 IaC 자동 생성

자연어로 인프라를 설명하면 AI가 Terraform, CDK, CloudFormation을 자동 생성

🏗️ Infrastructure as Code의 바이브 코딩 혁명

바이브 코딩에서 가장 강력한 활용 영역 중 하나가 Infrastructure as Code (IaC) 자동 생성입니다. 복잡한 Terraform 문법이나 AWS CDK를 외울 필요 없이, 자연어로 원하는 인프라를 설명하면 AI가 완전한 IaC 코드를 생성해줍니다.

바이브 코딩 IaC의 핵심 가치

✅ 바이브 코딩 방식

• 비즈니스 요구사항을 자연어로 설명

• AI가 최적의 아키텍처 패턴 제안

• 보안 모범 사례 자동 적용

• 비용 최적화 고려사항 포함

❌ 전통적 방식

• 복잡한 IaC 문법 학습 필요

• 매뉴얼 참조하며 코드 작성

• 보안 설정 누락 위험

• 아키텍처 패턴 일관성 부족

🚀 실무 바이브 코딩 IaC 워크플로

1단계: 비즈니스 요구사항 자연어 설명

# 바이브 코딩으로 3-tier 웹 애플리케이션 인프라 생성

"고가용성 3-tier 웹 애플리케이션을 위한 AWS 인프라를 구성해줘:

- 프론트엔드: React SPA를 S3 + CloudFront로 서빙

- 백엔드: Node.js API를 ECS Fargate에서 실행

- 데이터베이스: PostgreSQL RDS with Multi-AZ

- 네트워킹: VPC with public/private subnets

- 보안: WAF, Security Groups, IAM roles

- 모니터링: CloudWatch, ALB health checks

- 예상 트래픽: 월 100만 PV, 동시 사용자 1,000명

- 예산: 월 $500 이하로 최적화"

2단계: AI가 생성하는 완전한 Terraform 코드

🏗️ AI 생성 Terraform 아키텍처

# main.tf - AI가 생성한 3-tier 아키텍처

terraform {

required_providers {

aws = {

source = "hashicorp/aws"

version = "~> 5.0"

}

resource "aws_vpc" "main" {

cidr_block = "10.0.0.0/16"

enable_dns_hostnames = true

enable_dns_support = true

tags = {

Name = "3tier-vpc"

Environment = var.environment

}

• VPC with 6 subnets (AZ별 public/private)

• Internet Gateway & NAT Gateways

• Application Load Balancer

• ECS Cluster & Fargate 서비스

• RDS PostgreSQL Multi-AZ

• S3 + CloudFront 배포

• Security Groups (최소 권한)

• IAM Roles & Policies

• CloudWatch 모니터링

• Route53 DNS 설정

3단계: 비용 최적화 자동 적용

💰 AI가 자동 적용하는 비용 최적화

• ECS Fargate: 트래픽 패턴에 맞는 Auto Scaling 설정

• RDS: 개발/스테이징용 스케줄링으로 야간/주말 중지

• CloudFront: 적절한 캐싱 정책으로 Origin 요청 최소화

• S3: Intelligent Tiering 자동 활성화

• Reserved Instances: 예상 사용량 기반 권장사항 제공

🔄 바이브 코딩 IaC 변경 관리

실시간 인프라 수정

📝 자연어로 인프라 변경 요청

# 기존 인프라에 Redis 캐시 추가

"현재 3-tier 아키텍처에 다음을 추가해줘:

- ElastiCache Redis cluster (2 nodes)

- API 서버가 Redis에 접근할 수 있도록 Security Group 수정

- 세션 저장과 API 캐싱용으로 사용 예정

- 예상 메모리 사용량: 2GB

- 고가용성 필요 (Multi-AZ)"

⚡ AI가 생성하는 증분 변경

# redis.tf - AI가 추가 생성한 파일

resource "aws_elasticache_subnet_group" "redis" {

name = "redis-subnet-group"

subnet_ids = [aws_subnet.private[*].id]

}

resource "aws_elasticache_replication_group" "redis" {

description = "Redis cluster for sessions and caching"

replication_group_id = "app-redis"

node_type = "cache.t3.micro"

port = 6379

parameter_group_name = "default.redis7"

num_cache_clusters = 2

subnet_group_name = aws_elasticache_subnet_group.redis.name

security_group_ids = [aws_security_group.redis.id]

}

Prompt → Blueprint → Validation → Change Set

Prompt

영상 1 Prompt 템플릿으로 서비스·보안·운영 요구사항을 정리합니다.

Blueprint

Amazon Q Blueprint 결과를 Terraform/CDK 코드로 내보내고 리소스 맵을 검토합니다.

Validation

영상 2의 Drift 파이프라인을 활용해 Terraform Plan + 보안 검사를 자동화합니다.

Change Set

영상 3 Change Set 시뮬레이션으로 위험 리소스를 표시하고 MSP 승인 로그를 남깁니다.