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Build a semantic layer for agentic AI on AWS with Strategy Mosaic and Amazon Bedrock AgentCore (원문, 새 창)
한국어 요약
Claude · 2026-10-22스트래티지(Strategy)의 Mosaic 시맨틱 레이어와 Amazon Bedrock AgentCore를 결합해 고객 360도 데이터를 다루는 아키텍처가 소개됐다. Mosaic은 차원 모델링 방식으로 속성·계층·메트릭을 정의하며, 두 개의 연결 모델이 Redshift와 Aurora 각각에서 네이티브 SQL을 산출해 공유 속성으로 결과를 조인한다. 필터 오브젝트와 레벨 한정자 등 메트릭 표현식 문법으로 '대형 주문', '고객 생애 가치' 같은 복잡한 지표를 한 번만 정의해 재사용한다. 행·열 보안이 모델 수준에서 적용돼 마케팅 담당자는 SSN을 볼 수 없고, 동일 정의가 MCP·SQL·XMLA·REST 4개 프로토콜로 동시에 제공된다.
- Mosaic은 두 개의 연결 모델(Redshift 구매, Aurora 고객)을 공유 속성으로 연결해 크로스 소스 조인을 처리한다.
- 필터 오브젝트와 레벨 한정자 문법으로 '고객 생애 가치' 같은 복합 메트릭을 한 번만 정의해 재사용한다.
- RLS·OLS 보안이 모델 수준에서 적용되며, 역할에 따라 민감 속성이 아예 보이지 않도록 제한된다.
- 같은 모델이 MCP, SQL/JDBC, XMLA, REST 4개 프로토콜로 동시에 노출된다.
AI 인사이트
- Strategy Mosaic 시맨틱 레이어로 Redshift·Aurora를 모델 링크, ETL 없이 고객360(C360) 구현
- Strands 에이전트가 Mosaic MCP로 접속, OAuth 토큰으로 RLS·OLS를 사용자별 실시간 적용
- Large Order Spend 등 필터 객체·레벨 한정자로 메트릭을 한 번 정의해 BI·에이전트가 공유
- 마케팅 분석가는 ssn 컬럼이 안 보이고 프로드 분석가만 조회 가능함을 거버넌스 재실행으로 검증
왜 중요한가
시맨틱 레이어가 조인·메트릭 정의·행열 보안을 에이전트 프롬프트가 아닌 거버넌스 계층에 두면, 에이전트가 SQL을 직접 몰라도 신뢰할 수 있는 숫자를 내고 Power BI·Tableau 등 기존 BI 도구와 정의를 공유할 수 있어, 에이전트 도입의 걸림돌인 일관성과 거버넌스 문제를 해결하는 참조 아키텍처다.
본문 미리보기
The third post in our semantic-layer series builds a customer 360 across Amazon Redshift and Amazon Aurora with Strategy Mosaic, exposes it to a Strands agent on Amazon Bedrock AgentCore through the Mosaic MCP server, and enforces per-user row and column security end-to-end.
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