Active project
MCP Calendar
로컬에서 완성한 일정, 날씨, 지출 기능을 3단계 AWS 구조로 확장하고 비용과 부하를 함께 검증한 AI 서비스입니다.
Situation
상황
일정, 날씨, 지출을 자연어로 다루는 18개 MCP 도구와 웹 기능을 로컬에서 먼저 완성했습니다. 다음 단계에서는 이 기능을 실제 AWS 환경으로 옮기되 초기 실험 비용을 통제하고 트래픽 증가 시 동작을 확인해야 했습니다.
Task
과제
기능을 유지한 채 3단계 AWS 확장 구조를 설계하고, 부하 테스트와 비용 기록으로 운영 가능성을 검증하는 것이 과제였습니다.
Action
실행
- MCP 도구 호출과 Gemini를 연결해 캘린더, 날씨, 지출 기능을 하나의 대시보드 흐름으로 구성했습니다.
- Terraform으로 AWS 구조를 관리하고 ECS CPU 기준 자동 확장을 구성했습니다.
- k6에 최대 300 VU까지 올라가는 단계형 시나리오를 작성해 CloudWatch CPU와 ECS task 수를 함께 관찰했습니다.
- 짧은 AWS 실험 기간의 실제 비용과 월간 설계 기준을 분리해 기록하고, 비용 수치는 실적과 목표를 명확히 구분했습니다.
Result
결과
부하에 따른 scale out 확인
300 VU 단계형 테스트 중 CPU 85%를 관측했고, 같은 실험에서 ECS task 1→2 증가를 확인했습니다.
실험 비용 기록
2026년 3월 11일부터 13일까지 AWS 실험 비용을 US$8.54로 기록했습니다.
비용 목표의 범위 명시
US$548/월 설계 기준 대비 약 96% 낮은 비용을 목표로 문서화했습니다. 이는 실제 월간 절감 실적이 아닙니다.
Evidence story