Amazon Q Developer CLI의 Context Management
Update : 2025.05.07
1. Amazon Q Developer CLI의 Context Management
Amazon Q Developer CLI에서 제공하는 컨텍스트와 프로파일 관리 기능에 대해 설명합니다. 컨텍스트를 활용하여 Amazon Q가 다양한 작업을 더 효과적으로 도와줄 수 있도록 설정하는 방법을 안내합니다.
2. 프로파일과 컨텍스트 이해하기
프로파일(Profile): Amazon Q가 사용자와 시스템에 맞춰 반응하도록 설정된 컨텍스트 모음입니다.
컨텍스트(Context): 개발 규칙, 프로젝트 세부사항, 코딩 표준 등을 포함한 정보로, Amazon Q의 응답을 더 정확하고 맞춤화되게 만듭니다.
2.1 기본 구조:
글로벌 컨텍스트(Global context): 모든 프로파일에 공통적으로 적용되는 규칙
워크스페이스 컨텍스트(Workspace context): 특정 프로파일에만 적용되는 규칙
2.2 예시 프로파일:
terraform: IaC 가이드라인 포함
python: 파이썬 코딩 표준
aws_cli: 리전 및 AWS 프로파일 관련 설정
kubernetes: 쿠버네티스 모범 사례 포함
3. 프로파일 관리
3.1 프로파일 목록 보기
/profile list결과 예시
* default3.2 새 프로파일 생성
/profile create test_k8s_profile결과 예시
> /profile create test_k8s_profile
Created profile: test_k8s_profile
[test_k8s_profile] > 3.3 프로파일 전환
/profile set test_k8s_profile4. 컨텍스트 관리
컨텍스트 파일은 일반적으로 Markdown 형식이며, 다음과 같은 내용을 포함할 수 있습니다:
프로젝트 요구사항
개발 가이드라인
보안 정책
배포 표준 등
4.1 컨텍스트 파일 추가
# shell 에서 실행합니다.
cat > ~/environment/myeks/kubernetes_standards.md << 'EOF'
# Kubernetes 배포 표준
## 일반 가이드라인
- 모든 Kubernetes 리소스는 다음과 같은 라벨을 반드시 포함해야 합니다:
- app: {애플리케이션 이름}
- environment: {dev|staging|prod}
- team: platform-engineering
- cost-center: cc-12345
## 배포 구성
- 리소스 요청(requests) 및 제한(limits)을 반드시 명시해야 합니다
- CPU 요청: 최소 100m, 최대 1000m
- 메모리 요청: 최소 128Mi, 최대 1Gi
- 배포 전략은 롤링 업데이트를 사용하며, maxSurge는 25%, maxUnavailable도 25%로 설정
- 모든 컨테이너에 readiness 및 liveness probe를 설정해야 합니다
- 이미지 풀 정책은 "IfNotPresent"로 설정할 것
## 컨테이너 보안
- 컨테이너는 root가 아닌 사용자로 실행해야 함 (runAsNonRoot: true)
- 가능하면 읽기 전용 루트 파일 시스템을 사용할 것 (readOnlyRootFilesystem: true)
- 권한 상승 허용은 false로 설정 (allowPrivilegeEscalation: false)
- 모든 capabilities는 제거하고 필요한 항목만 명시적으로 추가
## 네트워킹
- 서비스 포트는 프로토콜에 따라 명확히 이름 지정 (예: http, https, grpc)
- Ingress 리소스는 TLS를 사용하고, HTTP 요청은 HTTPS로 리디렉션해야 함
- 네임스페이스 간 트래픽 제한을 위해 NetworkPolicy 사용
## 예시: 컨테이너 포트 설정
yaml
ports:
• name: http
containerPort: 8080
protocol: TCP
EOF4.2 컨텍스트로 추가:
/context add kubernetes_standards.md현재 컨텍스트 보기
/context show예시
[test_k8s_profile] > /context add kubernetes_standards.md
Added 1 path(s) to profile context.
[test_k8s_profile] > /context show
🌍 global:
.amazonq/rules/**/*.md
README.md
AmazonQ.md
👤 profile (test_k8s_profile):
kubernetes_standards.md (1 match)
1 matched file in use:
👤 /home/ec2-user/kubernetes_standards.md (~480 tkns)
Total: ~480 tokens이 명령을 실행하면 글로벌 및 프로파일 수준에서 컨텍스트 파일과 매칭되는 현재 파일 패턴을 확인할 수 있습니다.
출력 결과는 test_k8s_profile 프로파일에 kubernetes_standards.md 파일을 설정한 덕분에 1개의 컨텍스트 파일이 매칭되었음을 보여줍니다. 글로벌 수준에서는 일반적인 프로젝트 규칙에 사용할 수 있는 사전 정의된 매칭 규칙이 존재합니다.
⚠️ 주의 성능 저하가 감지된다면, 컨텍스트에서 사용되는 전체 토큰 수를 확인합니다. 컨텍스트 크기가 약 200,000 토큰에 근접하면 /compact 명령어를 사용하여 정상 동작을 유지하는 것이 좋습니다.
4.3 컨텍스트와 함께 프롬프트 실행
이제 앞서 생성한 Kubernetes 배포 파일(nginx-deployment.yaml)을 설정한 컨텍스트 기준에 맞춰 업데이트해봅니다.
Amazon Q CLI는 변경된 내용을 diff 형식으로 보여줍니다.
nginx-deployment.yaml 파일을 Kubernetes 모범 사례에 맞게 수정해줘.💡 출력 결과를 보면, 프롬프트에 명시하지 않았음에도 불구하고 컨텍스트 파일에 정의된 규칙과 베스트 프랙티스가 자동으로 적용된 코드가 생성됩니다.
현재 nginx-deployment.yaml 파일을 확인하고 Kubernetes 모범 사례에 맞게 수정하겠습니다.
🛠️ Using tool: fs_read (trusted)
⋮
● Reading file: /home/ec2-user/nginx-deployment.yaml, all lines
⋮
● Completed in 0.0s
🛠️ Using tool: fs_read (trusted)
⋮
● Reading file: /home/ec2-user/kubernetes_standards.md, all lines
⋮
● Completed in 0.0s
🛠️ Using tool: fs_write (trusted)
⋮
● Path: nginx-deployment.yaml
1, 1: apiVersion: apps/v1
2, 2: kind: Deployment
3, 3: metadata:
4, 4: name: nginx-deployment
5, 5: labels:
6, 6: app: nginx
+ 7: environment: dev
+ 8: team: platform-engineering
+ 9: cost-center: cc-12345
7, 10: spec:
8, 11: replicas: 3
+ 12: strategy:
+ 13: type: RollingUpdate
+ 14: rollingUpdate:
+ 15: maxSurge: 25%
+ 16: maxUnavailable: 25%
9, 17: selector:
10, 18: matchLabels:
11, 19: app: nginx
12, 20: template:
13, 21: metadata:
14, 22: labels:
15, 23: app: nginx
+ 24: environment: dev
+ 25: team: platform-engineering
+ 26: cost-center: cc-12345
16, 27: spec:
+ 28: securityContext:
+ 29: runAsNonRoot: true
+ 30: runAsUser: 101
+ 31: runAsGroup: 101
+ 32: fsGroup: 101
17, 33: containers:
18, 34: - name: nginx
19, 35: image: nginx:1.14.2
+ 36: imagePullPolicy: IfNotPresent
20, 37: ports:
- 21 : - containerPort: 80
+ 38: - name: http
+ 39: containerPort: 80
+ 40: protocol: TCP
22, 41: resources:
23, 42: limits:
- 24 : cpu: "0.5"
- 25 : memory: "512Mi"
+ 43: cpu: "1000m"
+ 44: memory: "1Gi"
26, 45: requests:
- 27 : cpu: "0.2"
- 28 : memory: "256Mi"
+ 46: cpu: "100m"
+ 47: memory: "128Mi"
+ 48: securityContext:
+ 49: allowPrivilegeEscalation: false
+ 50: readOnlyRootFilesystem: true
+ 51: capabilities:
+ 52: drop:
+ 53: - ALL
+ 54: livenessProbe:
+ 55: httpGet:
+ 56: path: /
+ 57: port: http
+ 58: initialDelaySeconds: 10
+ 59: periodSeconds: 10
+ 60: timeoutSeconds: 5
+ 61: failureThreshold: 3
+ 62: readinessProbe:
+ 63: httpGet:
+ 64: path: /
+ 65: port: http
+ 66: initialDelaySeconds: 5
+ 67: periodSeconds: 5
+ 68: timeoutSeconds: 3
+ 69: failureThreshold: 3
+ 70: volumeMounts:
+ 71: - name: nginx-cache
+ 72: mountPath: /var/cache/nginx
+ 73: - name: nginx-pid
+ 74: mountPath: /var/run
+ 75: volumes:
+ 76: - name: nginx-cache
+ 77: emptyDir: {}
+ 78: - name: nginx-pid
+ 79: emptyDir: {}
Updating: nginx-deployment.yaml
⋮
● Completed in 0.0s
🛠️ Using tool: fs_write (trusted)
⋮
● Path: nginx-deployment.yaml
80, 80: ---
81, 81: apiVersion: v1
82, 82: kind: Service
83, 83: metadata:
84, 84: name: nginx-service
+ 85: labels:
+ 86: app: nginx
+ 87: environment: dev
+ 88: team: platform-engineering
+ 89: cost-center: cc-12345
85, 90: spec:
86, 91: selector:
87, 92: app: nginx
88, 93: ports:
- 89 : - port: 80
- 90 : targetPort: 80
+ 94: - name: http
+ 95: port: 80
+ 96: targetPort: http
91, 97: type: ClusterIP
+ 98: ---
+ 99: apiVersion: networking.k8s.io/v1
+ 100: kind: NetworkPolicy
+ 101: metadata:
+ 102: name: nginx-network-policy
+ 103: labels:
+ 104: app: nginx
+ 105: environment: dev
+ 106: team: platform-engineering
+ 107: cost-center: cc-12345
+ 108: spec:
+ 109: podSelector:
+ 110: matchLabels:
+ 111: app: nginx
+ 112: ingress:
+ 113: - from:
+ 114: - podSelector: {}
+ 115: ports:
+ 116: - port: 80
+ 117: protocol: TCP
Updating: nginx-deployment.yaml
⋮
● Completed in 0.0s
🛠️ Using tool: fs_read (trusted)
⋮
● Reading file: /home/ec2-user/nginx-deployment.yaml, all lines
⋮
● Completed in 0.0s
nginx-deployment.yaml 파일을 Kubernetes 모범 사례에 맞게 수정했습니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다:
### 1. 라벨 추가
• 모든 리소스에 표준 라벨 추가:
• app: nginx
• environment: dev
• team: platform-engineering
• cost-center: cc-12345
### 2. 배포 구성 개선
• 롤링 업데이트 전략 명시적 설정 (maxSurge: 25%, maxUnavailable: 25%)
• 리소스 요청 및 제한 조정:
• CPU 요청: 100m, 제한: 1000m
• 메모리 요청: 128Mi, 제한: 1Gi
• 이미지 풀 정책을 "IfNotPresent"로 설정
• 포트에 명확한 이름 지정 (http)
### 3. 컨테이너 보안 강화
• 컨테이너를 root가 아닌 사용자로 실행 (runAsUser: 101)
• 읽기 전용 루트 파일 시스템 설정 (readOnlyRootFilesystem: true)
• 권한 상승 비허용 (allowPrivilegeEscalation: false)
• 모든 capabilities 제거
### 4. 상태 확인 추가
• liveness 프로브 추가: 컨테이너가 살아있는지 확인
• readiness 프로브 추가: 컨테이너가 요청을 처리할 준비가 되었는지 확인
### 5. 볼륨 마운트 추가
• nginx가 읽기 전용 파일 시스템에서도 작동하도록 필요한 디렉터리에 emptyDir 볼륨 마운트:
• /var/cache/nginx
• /var/run
### 6. 서비스 구성 개선
• 서비스에도 표준 라벨 추가
• 포트에 명확한 이름 지정
• targetPort를 이름으로 참조
### 7. 네트워크 정책 추가
• 기본적인 NetworkPolicy 추가하여 트래픽 제한
• 같은 네임스페이스 내의 파드만 nginx에 접근 가능하도록 설정
이제 이 YAML 파일은 Kubernetes 모범 사례와 조직의 표준을 준수하며, 보안성과 안정성이 향상되었습니다.4.4 컨텍스트 제거
컨텍스트에서 파일을 제거하려면 다음 명령어를 사용합니다:
/context rm kubernetes_standards.md컨텍스트 상태를 다시 확인합니다:
/context show출력 결과에는 이제 글로벌 또는 프로파일 수준에서 매칭되는 파일이 없기 때문에, 현재 컨텍스트가 설정되어 있지 않음을 확인할 수 있습니다.
[test_k8s_profile] > /context rm kubernetes_standards.md
Removed 1 path(s) from profile context.
[test_k8s_profile] > /context show
🌍 global:
.amazonq/rules/**/*.md
README.md
AmazonQ.md
👤 profile (test_k8s_profile):
<none>
No files in the current directory matched the rules above.워크숍 마무리를 위해 기본 프로파일로 전환합니다.
/profile set default출력 결과는 기본 프로파일로 성공적으로 전환되었음을 보여줍니다.
[test_k8s_profile] > /profile set default
Switched to profile: default
> 5. 글로벌 컨텍스트 설정
글로벌 컨텍스트는 모든 프로파일에 공통 적용되므로, 자주 사용하는 지침이나 규칙을 공유할 때 유용합니다. 글로벌 컨텍스트를 관리하는 방법은 여러 가지가 있지만, 여기서는 .amazonq/rules 디렉터리를 사용하는 방식을 소개합니다.
!cd ~/environment/myeks!mkdir -p .amazonq/rules5.1 예시 1: AWS 및 EKS 설정
Q CLI가 항상 지정된 AWS 리전과 EKS 클러스터를 사용하도록 글로벌 컨텍스트를 설정합니다:
!cat > .amazonq/rules/aws.md << 'EOF'
AWS와 관련된 모든 작업에는 항상 리전 'ap-northeast-2'를 사용하세요.
EKS 또는 Kubernetes와 관련된 모든 작업에는 항상 \`eks-workshop\`이라는 클러스터를 사용하세요.
EOFGlobal Context에 적용되었는지 확인해 봅니다.
/context show/context show
🌍 global:
.amazonq/rules/**/*.md (1 match)
README.md
AmazonQ.md
global-standards.md
👤 profile (default):
<none>
1 matched file in use:
🌍 /home/ec2-user/environment/myeks/.amazonq/rules/aws.md (~70 tkns)
Total: ~70 tokens이제 아래와 같은 질문을 하면 이 설정이 자동으로 반영됩니다:
ap-northeast-2 리전에 있는 EKS 클러스터를 확인.
🛠️ Using tool: use_aws (trusted)
⋮
● Running aws cli command:
Service name: eks
Operation name: list-clusters
Profile name: default
Region: ap-northeast-2
Label: List EKS clusters in ap-northeast-2 region
⋮
● Completed in 0.562s
🛠️ Using tool: use_aws (trusted)
⋮
● Running aws cli command:
Service name: eks
Operation name: describe-cluster
Parameters:
- name: "eksworkshop"
Profile name: default
Region: ap-northeast-2
Label: Get details of the eksworkshop cluster
⋮
● Completed in 0.673s
🛠️ Using tool: use_aws (trusted)
⋮
● Running aws cli command:
Service name: eks
Operation name: list-nodegroups
Parameters:
- clusterName: "eksworkshop"
Profile name: default
Region: ap-northeast-2
Label: List nodegroups in the eksworkshop cluster
⋮
● Completed in 0.605s
🛠️ Using tool: use_aws (trusted)
⋮
● Running aws cli command:
Service name: eks
Operation name: describe-nodegroup
Parameters:
- clusterName: "eksworkshop"
- nodegroupName: "managed-ng-private-01"
Profile name: default
Region: ap-northeast-2
Label: Get details of the managed-ng-private-01 nodegroup
⋮
● Completed in 0.660s
🛠️ Using tool: use_aws (trusted)
⋮
● Running aws cli command:
Service name: eks
Operation name: describe-nodegroup
Parameters:
- nodegroupName: "managed-ng-public-01"
- clusterName: "eksworkshop"
Profile name: default
Region: ap-northeast-2
Label: Get details of the managed-ng-public-01 nodegroup
⋮
● Completed in 0.630s
ap-northeast-2 리전에 다음과 같은 EKS 클러스터가 있습니다:
## EKS 클러스터 정보
클러스터 이름: eksworkshop
• **상태**: ACTIVE (활성 상태)
• **버전**: Kubernetes 1.31
• **생성 시간**: 2025년 5월 8일 12:18:47 UTC
• **플랫폼 버전**: eks.25
## 노드 그룹 (2개)
### 1. managed-ng-private-01 (프라이빗 노드 그룹)
• **상태**: ACTIVE
• **인스턴스 타입**: m6i.xlarge
• **용량 타입**: ON_DEMAND (온디맨드)
• **노드 수**: 최소 3개, 최대 6개, 현재 3개
• **AMI 타입**: AL2_x86_64 (Amazon Linux 2)
• **서브넷**: 프라이빗 서브넷 3개
• **라벨**: nodegroup-type=managed-backend-workloads
• **생성 도구**: eksctl
### 2. managed-ng-public-01 (퍼블릭 노드 그룹)
• **상태**: ACTIVE
• **인스턴스 타입**: m6i.xlarge
• **용량 타입**: ON_DEMAND (온디맨드)
• **노드 수**: 최소 3개, 최대 6개, 현재 3개
• **AMI 타입**: AL2_x86_64 (Amazon Linux 2)
• **서브넷**: 퍼블릭 서브넷 3개
• **라벨**: nodegroup-type=managed-frontend-workloads
• **생성 도구**: eksctl
## 네트워크 구성
• **VPC ID**: vpc-0f37cd2f69f5248bf
• **퍼블릭 액세스**: 활성화 (0.0.0.0/0에서 접근 가능)
• **프라이빗 액세스**: 비활성화
• **서비스 CIDR**: 172.20.0.0/16
## 보안 구성
• **시크릿 암호화**: KMS 키를 사용하여 활성화됨
• **OIDC 발급자**: 구성됨
• **로깅**: API, 감사, 인증자, 컨트롤러 매니저, 스케줄러 로그 활성화
이 클러스터는 백엔드 워크로드용 프라이빗 노드 그룹과 프론트엔드 워크로드용 퍼블릭 노드 그룹으로 구성되어 있으며, 모두 정상적으로 작동 중입니다.5.2 예시 2: Markdown 출력 형식 개선 (glow 유틸리티 사용)
Q CLI가 생성한 Markdown 내용을 보기 좋게 출력하도록 glow 유틸리티를 사용하게 설정할 수 있습니다.
먼저 glow CLI를 GitHub 릴리즈에서 설치합니다 (설치 경로는 /usr/local/bin):
GitHub 릴리스를 통해 charmbracelet의 glow CLI 바이너리를 설치하세요.
설치 위치는 /usr/local/bin 디렉터리를 사용하세요.
아래는 실행 결과입니다.
GitHub 릴리스를 통해 charmbracelet의 glow CLI 바이너리를 설치하겠습니다. 먼저 최신 릴리스를 확인하고 적절한 바이너리를 다운로드한 후 /usr/local/bin 디렉터리에 설치하겠습니다.
🛠️ Using tool: execute_bash (trusted)
⋮
● I will run the following shell command: uname -sm
Linux x86_64
⋮
● Completed in 0.1s
🛠️ Using tool: execute_bash (trusted)
⋮
● I will run the following shell command:
curl -s https://api.github.com/repos/charmbracelet/glow/releases/latest | grep -o '"tag_name": ".*"' | cut -d'"' -f4
v2.1.0
⋮
● Completed in 0.311s
🛠️ Using tool: execute_bash (trusted)
⋮
● I will run the following shell command:
mkdir -p ~/glow_temp && cd ~/glow_temp && curl -L -o glow.tar.gz https://github.com/charmbracelet/glow/releases/download/v2.1.0/glow_2.1.0_linux_x86_64.tar.gz
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
0 0 0 0 0 0 0 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 0
100 6103k 100 6103k 0 0 6458k 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 6458k
⋮
● Completed in 0.951s
🛠️ Using tool: execute_bash (trusted)
⋮
● I will run the following shell command:
cd ~/glow_temp && tar -xzf glow.tar.gz && ls -la
total 6120
drwxrwxr-x. 3 ec2-user ec2-user 56 May 8 18:09 .
drwx------. 16 ec2-user ec2-user 16384 May 8 18:09 ..
-rw-rw-r--. 1 ec2-user ec2-user 6250450 May 8 18:09 glow.tar.gz
drwxrwxr-x. 4 ec2-user ec2-user 85 May 8 18:09 glow_2.1.0_Linux_x86_64
⋮
● Completed in 0.111s
🛠️ Using tool: execute_bash (trusted)
⋮
● I will run the following shell command:
cd ~/glow_temp/glow_2.1.0_Linux_x86_64 && ls -la
total 16888
drwxrwxr-x. 4 ec2-user ec2-user 85 May 8 18:09 .
drwxrwxr-x. 3 ec2-user ec2-user 56 May 8 18:09 ..
-rw-r--r--. 1 ec2-user ec2-user 1080 Feb 26 20:24 LICENSE
-rw-r--r--. 1 ec2-user ec2-user 5635 Feb 26 20:24 README.md
drwxrwxr-x. 2 ec2-user ec2-user 56 May 8 18:09 completions
-rwxr-xr-x. 1 ec2-user ec2-user 17277112 Feb 26 20:26 glow
drwxrwxr-x. 2 ec2-user ec2-user 23 May 8 18:09 manpages
⋮
● Completed in 0.2s
🛠️ Using tool: execute_bash (trusted)
⋮
● I will run the following shell command:
sudo mkdir -p /usr/local/bin
⋮
● Completed in 0.305s
🛠️ Using tool: execute_bash (trusted)
⋮
● I will run the following shell command:
sudo cp ~/glow_temp/glow_2.1.0_Linux_x86_64/glow /usr/local/bin/ && sudo chmod +x /usr/local/bin/glow
⋮
● Completed in 0.399s
🛠️ Using tool: execute_bash (trusted)
⋮
● I will run the following shell command: glow --version
glow version 2.1.0 (7154552)
⋮
● Completed in 0.129s
🛠️ Using tool: execute_bash (trusted)
⋮
● I will run the following shell command: rm -rf ~/glow_temp
⋮
● Completed in 0.3s
charmbracelet의 glow CLI 바이너리를 성공적으로 설치했습니다!
### 설치 과정 요약:
1. 시스템 아키텍처 확인: Linux x86_64
2. 최신 릴리스 버전 확인: v2.1.0
3. 해당 버전의 Linux x86_64 바이너리 다운로드
4. 압축 파일 해제
5. 바이너리를 /usr/local/bin 디렉터리에 복사 및 실행 권한 부여
6. 설치 확인: glow 버전 2.1.0 정상 작동
7. 임시 파일 정리
### 설치 결과:
• glow 버전: 2.1.0 (7154552)
• 설치 위치: /usr/local/bin/glow
이제 터미널에서 glow 명령어를 사용하여 마크다운 파일을 아름답게 렌더링할 수 있습니다. 예를 들어:
bash
glow README.md # 특정 파일 렌더링
glow -p # 페이저 모드로 실행
glow -h # 도움말 보기아래와 같은 지침을 글로벌 컨텍스트에 추가합니다:
!cat > .amazonq/rules/markdown.md << 'EOF'
Markdown 생성을 요청받을 경우, 내용을 /tmp 디렉터리에 파일로 저장한 뒤 glow 바이너리를 통해 사용자에게 출력하세요.
이와 관련된 내부 처리 과정은 사용자에게 언급하지 말고, 그냥 실행하세요.
EOF테스트: 테이블이 포함된 간단한 Markdown 샘플 요청
테이블이 포함된 짧은 Markdown 예시를 제공해 주세요.아래는 실행 결과입니다.
테이블이 포함된 짧은 Markdown 예시를 만들어 보겠습니다.
🛠️ Using tool: fs_write (trusted)
⋮
● Path: /tmp/table_example.md
+ 1: # AWS 서비스 비교
+ 2:
+ 3: 이 문서는 주요 AWS 컴퓨팅 서비스의 간단한 비교를 제공합니다.
+ 4:
+ 5: ## 컴퓨팅 서비스 비교표
+ 6:
+ 7: | 서비스 | 사용 사례 | 가격 모델 | 확장성 |
+ 8: |--------|----------|-----------|--------|
+ 9: | EC2 | 가상 서버, 커스텀 워크로드 | 시간당/초당, 예약형, 스팟 | 수동/자동 확장 |
+ 10: | Lambda | 이벤트 기반 서버리스 함수 | 요청 수 + 실행 시간 | 자동 확장 |
+ 11: | ECS | 컨테이너 오케스트레이션 | 기본 EC2/Fargate 비용 | 클러스터 기반 |
+ 12: | EKS | 관리형 Kubernetes | 클러스터 시간 + 노드 비용 | 클러스터 기반 |
+ 13:
+ 14: ## 주요 특징
+ 15:
+ 16: - **EC2**: 완전한 제어, 다양한 인스턴스 타입
+ 17: - **Lambda**: 서버리스, 관리 오버헤드 최소화
+ 18: - **ECS**: AWS 통합 컨테이너 관리
+ 19: - **EKS**: 표준 Kubernetes API 지원
+ 20:
+ 21: 더 자세한 정보는 [AWS 공식 문서](https://aws.amazon.com/products/)를 참조하세요.
Creating: /tmp/table_example.md
⋮
● Completed in 0.0s
🛠️ Using tool: execute_bash (trusted)
⋮
● I will run the following shell command:
glow /tmp/table_example.md
# AWS 서비스 비교
이 문서는 주요 AWS 컴퓨팅 서비스의 간단한 비교를 제공합니다.
## 컴퓨팅 서비스 비교표
서비스 │사용 사례 │가격 모델 │확장성
────────┼────────────────────────────┼──────────────────────────┼───────────────
EC2 │가상 서버, 커스텀 워크로드 │시간당/초당, 예약형, 스팟 │수동/자동 확장
Lambda │이벤트 기반 서버리스 함수 │요청 수 + 실행 시간 │자동 확장
ECS │컨테이너 오케스트레이션 │기본 EC2/Fargate 비용 │클러스터 기반
EKS │관리형 Kubernetes │클러스터 시간 + 노드 비용 │클러스터 기반
## 주요 특징
• **EC2**: 완전한 제어, 다양한 인스턴스 타입
• **Lambda**: 서버리스, 관리 오버헤드 최소화
• **ECS**: AWS 통합 컨테이너 관리
• **EKS**: 표준 Kubernetes API 지원
더 자세한 정보는 AWS 공식 문서 https://aws.amazon.com/products/를 참조하세요.
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# AWS 서비스 비교
이 문서는 주요 AWS 컴퓨팅 서비스의 간단한 비교를 제공합니다.
## 컴퓨팅 서비스 비교표
| 서비스 | 사용 사례 | 가격 모델 | 확장성 |
|--------|----------|-----------|--------|
| EC2 | 가상 서버, 커스텀 워크로드 | 시간당/초당, 예약형, 스팟 | 수동/자동 확장 |
| Lambda | 이벤트 기반 서버리스 함수 | 요청 수 + 실행 시간 | 자동 확장 |
| ECS | 컨테이너 오케스트레이션 | 기본 EC2/Fargate 비용 | 클러스터 기반 |
| EKS | 관리형 Kubernetes | 클러스터 시간 + 노드 비용 | 클러스터 기반 |
## 주요 특징
• **EC2**: 완전한 제어, 다양한 인스턴스 타입
• **Lambda**: 서버리스, 관리 오버헤드 최소화
• **ECS**: AWS 통합 컨테이너 관리
• **EKS**: 표준 Kubernetes API 지원
더 자세한 정보는 [AWS 공식 문서](https://aws.amazon.com/products/)를 참조하세요.EKS Node를 glow 를 활용해서 분석해 봅니다.
eks node들을 분석해줘5.3 대화 기록 초기화
대화 기록을 초기화하려면 /clear 명령어를 사용하면 됩니다.
새로운 주제를 시작할 때나 컨텍스트 한도에 근접했을 때 이 명령을 사용하는 것이 권장됩니다.
현재 token 사용량을 확인해 봅니다.
/usage아래와 같은 결과를 확인할 수 있습니다.
> /usage
Current context window (48690 of 200k tokens used)
|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ 24.34%
█ Context files: ~380 tokens (0.19%)
█ Q responses: ~5870 tokens (2.93%)
█ Your prompts: ~42440 tokens (21.22%)
💡 Pro Tips:
Run /compact to replace the conversation history with its summary
Run /clear to erase the entire chat history
Run /context show to see tokens per context file/clear
token 결과를 확인하면 아래와 같습니다.
> /usage
Current context window (380 of 200k tokens used)
|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ 0.19%
█ Context files: ~380 tokens (0.19%)
█ Q responses: ~0 tokens (0.00%)
█ Your prompts: ~0 tokens (0.00%)실행 결과
> /clear
Are you sure? This will erase the conversation history and context from hooks for the current session. [y/n]:
> y
Conversation history cleared.
6./compact 로 대화 요약하기
/compact 로 대화 요약하기Amazon Q와의 대화가 길어지면 컨텍스트 한도에 가까워질 수 있습니다.
이 경우, Amazon Q는 대화 기록을 요약(/compact) 하라는 경고 메시지를 표시할 수 있습니다.
대화 요약 명령어:
/compact이 명령을 사용하면 중요한 맥락을 잃지 않고도 대화를 계속할 수 있습니다.
요약 과정에서는 이전 대화를 정리해 핵심 정보만 유지하면서도 Amazon Q가 문맥 인식 능력을 지속적으로 유지할 수 있도록 돕습니다.
언제 /compact 를 사용해야 할까?
메모리 사용량 경고 메시지가 표시될 때
대화가 오래 지속된 경우
같은 세션 내에서 새로운 주제를 시작하려 할 때
복잡한 도구 작업을 완료한 직후
작동 방식
AI가 대화를 요약하여 핵심 정보만 추출
중요한 코드, 명령, 툴 실행 내역은 유지
기존 대화 기록은 정리되어 공간 확보
이후 응답 시, 요약된 맥락을 바탕으로 응답 제공
💡 Tip: 장시간 세션 중에는 /compact 명령을 주기적으로 사용하면, 응답 품질을 유지하면서 컨텍스트 한도를 피하는 데 효과적입니다.
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