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AWS, Azure 및 기타 클라우드 제공업체를 위한 Grafana Cloud 연동 기능을 설정하고, 구성하며, 문제를 해결합니다. 사용자가 AWS CloudWatch 연동, Azure Monitor 설정, Confluent Cloud 가시성 기능 구성, Grafana 연동 모듈 설치, 호스티드 익스포터 설정, CloudWatch 로그를 위한 AWS Firehose 활용, 또는 클라우드 연동 관련 문제 해결을 요청할 때 이 기능을 사용합니다. “AWS CloudWatch”, “Azure Monitor”, “Confluent integration”, “cloud integration”, “hosted exporter”, “AWS Firehose”, “install”와 같은 표현이 포함될 때 작동합니다.
2026년 8월 25일
AWS 비용을 분석하고, 절감 기회를 찾으며, 예산을 관리하고, Savings Plan 및 Reserved Instance를 평가하며, Compute Optimizer를 통해 EC2/Lambda/RDS/EBS의 적정 규모를 조정하고, 서비스 요금을 조회하며, Athena로 CUR을 쿼리하고, 비용 이상 징후를 감지하고, 청구 보기에 따라 비용을 분류하며, 무료 티어 사용량을 모니터링합니다. 트리거 대상: AWS 청구서, 비용 분석, 지출 절감, 세이빙 플랜, 예약 인스턴스, 적정 규모 조정, 예산 알림, 비용 최적화, 가격, 무료 티어, 비용 이상 징후, CUR, 비용 감사, 청구 보기, 청구 보기 ARN.
2026년 8월 25일
CloudWatch(Logs Insights, Metrics, Alarms, Dashboards, EMF), X-Ray, CloudTrail 및 ADOT를 사용하여 AWS 가시성 솔루션을 구축, 구성, 디버깅 및 최적화합니다. Log Insights 쿼리 구문(필드, 필터, 통계, 파싱, 패턴, 조인, 하위 쿼리), 알람 구성(메트릭, 복합 알람, 이상 탐지, 누락된 데이터 처리), 대시보드 설계, 사용자 정의 메트릭(PutMetricData, EMF, 메트릭 필터), X-Ray 추적(ADOT, 샘플링 규칙, 어노테이션 대 메타데이터), ADOT 수집기 구성 및 CloudT
2026년 8월 24일
Amazon Bedrock에서 생성형 AI 애플리케이션을 구축합니다. 모델 호출(Converse API, InvokeModel), 지식 기반을 활용한 RAG, Bedrock 에이전트, 가드레일, AgentCore에 대해 다룹니다. 모델 호출, 지식 기반 설정, 에이전트 생성, 가드레일 적용, AgentCore에 배포, Bedrock 오류(ThrottlingException, AccessDeniedException) 해결 또는 모델(Claude, Llama, Nova, Titan)을 선택할 때 사용합니다. 또한 프롬프트 캐싱 설정 및 디버깅, 할당량 상태 확인 및 스로틀링에도 사용합니다.
2026년 8월 24일
Azure ARM(Azure Resource Manager) 템플릿, Bicep 템플릿 또는 코드를 Pulumi로 변환하거나 마이그레이션하고, 기존 Azure 리소스를 가져올 수 있습니다. 사용자가 ARM 템플릿, Bicep 템플릿, ARM 코드, Bicep 코드 또는 Azure 리소스를 Pulumi로 마이그레이션, 변환 또는 가져오기를 요청할 때마다 이 스킬을 반드시 불러와야 합니다.
2026년 8월 24일
자체 API 네임스페이스(s3vectors)를 갖춘 비용 효율적인 장기 벡터 저장 서비스인 Amazon S3 Vectors를 사용하여 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 적용 사례: S3 벡터 버킷 생성, 벡터 인덱스 생성, 임베딩 저장, 시맨틱 검색, RAG 벡터 스토리지, 유사도 검색, 벡터 데이터베이스, 타 벡터 데이터베이스에서 마이그레이션. 다음 용도로는 사용하지 마십시오: 표 형식 데이터 쿼리(querying-data-lake 사용), S3 오브젝트 스토리지, 또는 수백/수천의 지속적인 QPS(OpenSearch 사용).
2026년 8월 24일
Azure 데이터 엔지니어링 패턴, 메달리온 아키텍처 및 엔드투엔드 분석 솔루션을 보여주는 참조 포트폴리오
2026년 8월 24일
AWS SDK for Java 2.x를 사용한 Amazon S3 패턴 및 예제를 제공합니다. S3 버킷 작업, 오브젝트 업로드/다운로드, 멀티파트 업로드, 사전 서명된 URL, S3 전송 관리자, 오브젝트 작업 또는 S3 전용 구성 시 활용하십시오.
2026년 8월 24일
SQS 큐 및 SNS 토픽을 위한 AWS SDK for Java 2.x를 사용하여 AWS 메시징 패턴을 제공합니다. 메시지 송수신, FIFO 큐, DLQ, 구독 및 pub/sub 패턴을 처리합니다. SQS 또는 SNS를 사용하여 메시징을 구현할 때 사용하십시오.
2026년 8월 23일
특정 클라우드 워크로드에 대한 요구 사항을 대화형 방식으로 파악하고, Google Cloud에서 다중 제품 솔루션을 구축하기 위한 설계 권장 사항 및 아키텍처 지침을 생성합니다. 이 스킬을 사용하여 특정 사용 사례에 대해 Google Cloud상의 복잡한 다중 제품 워크로드에 대한 포괄적이고 종단 간(end-to-end) 설계 권장 사항 및 아키텍처 지침을 생성할 수 있습니다. 다른 전문 스킬(예: 제품별 스킬 또는 google-cloud-recipe-*)이 사용자의 워크로드나 사용 사례를 직접 다루는 경우에는 이 스킬을 사용하지 마십시오.
2026년 8월 23일
Netlify에서 호스팅되는 사이트의 서버리스 양식 처리 — 배포 시점에 HTML 양식을 감지하고, 제출된 내용을 저장하며, 스팸을 필터링하고, 알림을 전송합니다. Netlify 사이트에 문의 양식, 잠재 고객 확보 양식, 파일 업로드 양식 또는 뉴스레터 가입 양식을 추가할 때 사용하세요. AJAX 양식 제출 연결; 사용자 지정 감사 페이지 설정; 양식에 허니팟 또는 reCAPTCHA 추가; Next.js, Nuxt, SvelteKit, Astro 또는 Gatsby에서 양식 작동시키기; Netlify API를 통해 양식 제출 내용 읽기; 또는 제출 데이터 누락 문제 디버깅
2026년 8월 23일
Functions, Edge Functions 및 프록시에서 생성된 동적 및 정적 응답을 Netlify의 CDN에 캐시합니다. 함수 응답에 캐싱 또는 캐시 제어 헤더를 추가하거나, 캐시 TTL 또는 stale-while-revalidate를 조정하거나, 내구성 캐시를 설정하거나, 쿼리/헤더/쿠키/국가/언어에 따라 캐시 키를 변경하거나, 사이트 또는 캐시 태그별로 캐시를 삭제하거나 무효화하거나, 프로그래밍 방식의 Cache API (caches.open/match/put) 또는 @netlify/cache 헬퍼(fetchWithCache/cacheHeaders/getCacheStatus)를 사용하거나, 처리 비용이 많이 드는 API의 속도를 높이고자 할 때 사용합니다.
2026년 8월 23일
