AI 기반 약속 이행 DevSecOps 엔터프라이즈를 위해

. 이전 게시물, 우리는 AI 기반 개념을 도입했습니다. DevSecOps 기업을 위한 이점을 설명하고, 다른 화제의 AI 앱 및 도구보다 훨씬 더 큰 영향력을 미칠 이유를 설명했습니다. 개발자부터 DevSecOps 관리자에서 IT 관리자, 비즈니스 리더로.

의 독특한 기능 Digital.ai AI 솔루션은 AI에 대한 과장된 기대와 약속을 실제 비즈니스 성과로 전환할 수 있습니다. 기업 전체에서 AI 기반 소프트웨어 개발을 실현하기 위해 무엇이 필요한지 자세히 살펴보겠습니다.

AI를 기업 규모로 끌어올리기 위해서는 세 가지 핵심 요구 사항이 있습니다.

1. 책임감 있는 AI를 구축하고 데이터를 제어하세요. 조직에서는 AI 기반 앱 개발을 통한 초기 소규모 실험에서 얻은 교훈을 대규모 실험에 적용해야 합니다. DevSecOps 여기에는 적절한 사용을 위한 정책을 설정하는 방법과 데이터를 제어하는 ​​방법이 포함됩니다.
2. 적절한 거버넌스를 통해 개발자 혁신을 강화하세요. 개발자의 혁신을 가속화하기 위해 AI에 투자할 때, 조직에서는 AI가 거버넌스와 더 광범위한 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)에 어떤 영향을 미치는지 신중하게 고려해야 합니다.
3. OpEx를 관리하면서 팀 생산성을 높이세요. AI가 개발자의 창의성을 확대하는 데 도움이 되면서, 조직에서는 기술의 확산과 중복 지출을 면밀히 모니터링하고 관리해야 합니다.

여기가 어디야 Digital.ai 적합

Digital.ai 기업 규모 이니셔티브를 지원하기 위해 설립되었습니다. 고객이 소프트웨어 개발 및 배포를 가속화하고, DevSecOps 툴링 복잡성을 해소하고 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 프로세스를 조화롭게 구현합니다. 저희는 솔루션에 AI를 접목하고, 고객이 생성적 AI 및 코드 지원과 같은 AI 도구와 개념을 활용하는 데 따르는 복잡성을 관리할 수 있도록 지원합니다.

우리는 기업 규모 AI 기반 시장에서 빠르게 선두주자가 되었습니다. DevSecOps 솔루션과 함께, 저희 제품은 현재 포춘 500대 기업의 50%에서 사용되고 있습니다. 저희의 광범위한 고객 포트폴리오에는 1100개 이상의 글로벌 기업 고객이 포함됩니다. 함께 힘을 합쳐 Digital.ai 총 50년 이상의 시장 경험을 보유하고 있습니다.

AI 분야에서 우리는 세 가지 주요 분야에 중점을 둡니다.

1. AI가 생성한 소프트웨어 테스트, 보안 및 관리: 지금까지 AI와 소프트웨어 거버넌스는 서로 별로 관련이 없었습니다. Digital.ai 다음을 포함한 다양한 테스트, 보안 및 거버넌스 과제에 대한 전문가 지침을 제공합니다.

• • 규정 및 준수: 우리는 조직이 AI로 생성된 코드가 관련 표준, 법률 및 규정을 준수하도록 정책을 구현하도록 돕습니다.
  • 품질 보증 및 보안: 조직에서는 AI가 생성하는 코드가 2~3배 증가하는 것을 흡수할 수 있는 자동화된 지속적 테스트를 통해 QA 프로토콜을 수립할 것입니다.
  • 지속적인 배송 및 릴리스 파이프라인 모니터링: 코드와 릴리스 볼륨이 증가함에 따라, 우리는 조직이 보안 취약점을 식별하고 해결하고, 성능을 개선하고, 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있도록 돕습니다.
  • 계획 및 협업: 당사의 접근 방식은 팀 간 의사소통을 늘려 포트폴리오 종속성을 관리하고 AI가 소프트웨어 계획 및 제공에 어떤 영향을 미치는지 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

2. AI 활용 소프트웨어 제공 워크플로: AI 지원 소프트웨어 개발의 빠른 도입으로 생산성 향상을 돕기 위해, 우리는 AI의 힘을 활용해 자동화를 더욱 강화하고 다가올 기능을 통해 소프트웨어 제공 워크플로를 가속화하고 있습니다.

• • 테스트 생성 업데이트된 기능이나 새로운 기능 요구 사항에 따라 테스트 케이스를 편집하고 생성하는 작업을 간소화합니다.
  • 사용자 스토리 생성 제품 설명을 자동으로 요구 사항 및 사용자 스토리로 전환합니다.
  • 지식 지원 계획에 유용한 정보를 식별하고 DevOps 리포지토리.
  • 위협 통찰력 과거 추세를 분석하여 보호된 앱에 대한 권장 변경 사항을 보안 전문가에게 알립니다.

3. AI의 도움을 받아 균형점과 의사 결정을 관리합니다. 당사의 예측 인텔리전스 솔루션은 머신 러닝 알고리즘을 데이터에 적용합니다. Digital.ai platform 위험 예측, 소프트웨어 제공 병목 현상 제거, CI/CD 파이프라인 가속화를 지원하는 통합된 타사 데이터 세트도 제공합니다. 솔루션은 다음과 같습니다.

• • 흐름 가속 가속 DevOps 워크플로를 파악하고 사이클 시간을 예측합니다.
  • 품질 향상 조기에 발견하여 결함 유출을 방지하고 코드 품질 효과를 평가합니다.
  • 변화 위험 예측 위험한 변경 사항을 식별하고, 변경 실패를 줄이고, 팀이 프로덕션에 앞서 위험을 식별하고 관리할 수 있도록 합니다.
  • 서비스 관리 프로세스 최적화 미래의 서비스 위험을 예측하고 주요 사고 위험을 완화합니다.

AI 기반 기술로 전환하는 "이유"를 이해하면 DevSecOps 기업의 경우 질문은 "어떻게"가 됩니다. 다음 글, 우리는 전환 과정에 대한 개요와 자신감, 속도, 예산을 염두에 두고 전환하는 데 필요한 구체적인 조언을 제공해 드리겠습니다.

이 시리즈의 첫 번째 게시물을 놓쳤다면 클릭하세요. LINK 우리의 업무 및 생활 방식에 큰 영향을 미치는 AI 활용 사례를 소개합니다.