AI와 머신 러닝을 통해 속도를 높이고 위험을 줄이세요

기업들은 디지털 혁신과 조화를 이루는 Agile Data-Driven 접근 방식을 채택해 왔지만, 개선의 여지는 항상 존재합니다. 따라서 기업 내 AI 및 ML 통합을 개선해야 할 필요성이 대두되었습니다. DevOps 프로세스.

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 새로운 힘을 가져오는 데 유용한 것으로 입증되었습니다. DevOps. 이 진화하는 기술은 다음을 허용합니다. DevOps 소프트웨어 수명 주기를 쉽게 관리하고 모니터링하는 동시에 워크플로와 협업 프로세스를 간소화합니다. AI는 방대한 양의 데이터가 생성되거나 반복 가능한 프로세스를 거치는 상황에서 매우 유용합니다. 머신러닝은 이러한 데이터에 대한 응답으로 데이터를 연결하는 고유한 특성을 파악할 수 있습니다.

조직이 성장하고 디지털 전환을 추진함에 따라, 수집된 데이터와 분석을 적용하는 능력이 향상되어 기업과 고객 모두에게 부가가치를 창출하고 있습니다. 지난 수년간 기업들은 디지털 전환과 조화를 이루는 애자일 데이터 기반 접근 방식을 도입해 왔지만, 개선의 여지는 항상 존재합니다. 따라서 기업 내 AI 및 ML 통합을 개선해야 할 필요성이 커지고 있습니다. DevOps 프로세스.

기업용 소프트웨어 제공의 동향

변화 속에서 이루어진 엄청난 도약에도 불구하고 DevOps 관리, 기업용 소프트웨어 제공 산업의 추세는 끊임없이 변화하고 있습니다.

Gartner와 Forrester와 같은 기술 연구 및 컨설팅 회사는 다가올 주요 추세 중 일부를 파악했습니다.

• 가트너: 통합 DevOps 도구를 플랫폼으로
• Forrester: 데이터를 활용하여 비즈니스 성과 개선

Gartner는 오늘날 대부분의 환경에서 전체에 걸쳐 다양한 도구가 사용되고 있다는 사실을 인식했습니다. DevOps 라이프사이클. 따라서 기업들은 분산된 툴체인에서 가치 스트림 제공 플랫폼으로 전환하려는 움직임을 보이고 있습니다. 현재 통합 플랫폼을 사용하는 기업은 약 10%에 불과하지만, 가트너는 이 비율이 2023년까지 40%로 증가할 것으로 예측합니다. 이러한 플랫폼으로 전환하면 엔드 투 엔드 가시성 향상 및 통합 과정의 복잡성 해소 등 여러 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Forrester는 통합 VSM을 도입하면 비즈니스 및 개발 리더들이 협력하여 성공적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 예상합니다. 많은 조직이 Agile 및/또는 DevOps이러한 관행을 통해 달성하고자 하는 개선된 성과를 실현하는 데 여전히 어려움을 겪고 있는 현상이 나타나고 있습니다. 궁극적으로, 생산으로 이전되는 산출물과 창출되는 가치 사이에는 단절이 존재합니다.

변화 관리가 새로운 과제에 직면하고 있습니다.

조직이 직면하는 가장 일반적인 과제는 다음과 같습니다.

• 생산성 향상: 위험한 변화에 CAB 팀을 어떻게 집중시킬 수 있을까?
• 높은 신뢰성 달성: 변경으로 인한 중단 위험을 완화하기 위해 어떤 조치를 취해야 합니까?
• IT 운영 자동화: 어떤 저위험 변경 사항이 자동으로 승인되고 배포될 수 있습니까?
• 혁신 가속화: 변화 위험은 어떻게 변화 빈도를 높이는 능력을 저해하는가?
• 고객 경험 개선 : 고객이 문제를 발견하기 전에 변경 관련 문제를 어떻게 파악할 수 있을까요?

이러한 과제를 해결하는 핵심은 대부분의 기업에 잠재되어 있는 풍부한 정보를 활용하는 것입니다. 많은 기업이 엄청난 양의 데이터를 보유하고 있지만, 안타깝게도 대다수는 그 데이터를 의미 있게 활용하지 못하고 있습니다. 따라서 AI와 머신러닝이 필요합니다.

변화와 위험에 접근하다

조직은 개선을 위해 무엇을 할 수 있을까요? 변경 관리 위험을 평가하면 특정 변경의 실패 가능성을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 변경 실패 예측 솔루션은 AI를 사용하여 회사 서비스 관리 시스템 및 기타 다양한 소스의 과거 변경 사항에 대한 수십 개의 데이터 포인트를 분석합니다. 이를 통해 주요 위험 요소뿐만 아니라 이러한 변경 사항 중 실패 가능성이 가장 높은 요소를 파악할 수 있습니다.

변경 위험 평가는 변경 자체에서 시작됩니다. IT 서비스 관리 시스템에서 변경 할당 그룹에 대한 변경 관련 풍부한 정보를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 개발, 배포 및 고객 경험과 관련된 다음과 같은 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다.

• 변경 사항을 개발하고 테스트하는 데 얼마나 많은 시간이 소요되었나요?
• 얼마나 많은 코드가 변경되었나요?
• 변경 사항은 어떻게 통합되었나요?
• 얼마나 많은 버그가 발견되었나요?

릴리스 오케스트레이션 계층은 ML 알고리즘에서 수집된 모든 데이터를 가져와 통합되고 추적 가능한 프로세스로 연결할 수 있습니다. 도구들 사이에 이처럼 방대한 양의 정보가 잠복해 있기 때문에, 최대한의 가치를 얻으려면 이러한 정보를 적절히 활용하는 것이 필수적입니다. DevOps 및 변경 관리 시스템.

올바른 변경 실패 예측 도구 사용

위험 요소가 확립되면, Digital.ai 변경 위험 예측은 AI를 활용하여 계획된 변경 사항을 모니터링하고 해당 요인의 값을 기반으로 실패 확률을 예측합니다. 이를 통해 팀은 계획된 변경 사항과 달력 날짜 및 개별 변경 사항별로 실패 위험 확률을 검토할 수 있습니다. 각 변경 사항에 대해 팀은 높은 실패 확률을 나타내는 특정 위험 요인을 평가하고 파악할 수 있습니다.

ML 알고리즘을 사용하면 다양한 변경 사항을 예측할 수 있습니다. 각 ML 알고리즘은 서로 다르며, AI는 고객 구현에 기반한 과거 데이터를 기반으로 변경 실패를 예측하기 위한 고유한 규칙과 계산 집합을 생성합니다. 일반적으로 CI 알림, CI 이전 변경, 그룹 실패율, 제품 출시 전 결함 등이 있지만, 조직의 필요에 따라 변경될 수 있습니다. 최대한의 이점을 얻으려면 조직에서 이러한 변경 위험 예측을 릴리스 프로세스에 통합하여 수동 채널과 자동화된 CICD 파이프라인을 통해 변경 사항이 어떻게 전달되는지 확인해야 합니다.

AI 기반 정보로 빠른 차선으로 진입하세요

이렇게 많은 데이터를 활용할 수 있다면, 어떻게 하면 최대 속도와 최소 위험을 달성하기 위해 정보를 오케스트레이션 프로세스에 직접 연결할 수 있을까요?

위험은 단일 영역에 국한되지 않습니다. 사고와 중단은 여러 경계를 넘나듭니다. 작업 항목과 가치 창출 활동의 초기 단계에서 데이터를 변경 위험 예측 시스템에 입력하면 프로세스의 어느 부분에 위험이 존재하는지 파악하는 데 전체적인 접근 방식을 얻을 수 있습니다. 팀이 작업 항목을 개발하고 진행하면서 발생하는 상황에 대한 데이터를 수집하고, 이 데이터는 AI/ML 시스템에 해석됩니다.

흐름은 가치 흐름 오케스트레이션의 핵심 개념입니다. 하지만 오케스트레이션의 기본 개념은 템플릿화된 접근 방식과 가치 흐름 생성을 최종 고객 결과 및 프로덕션 배포에 연결하는 방법에 대한 정의된 프로세스를 갖추는 것입니다. 팀이 이러한 목표를 달성할 수 있는 방법에 대한 명확하고 구체적인 패턴이 있을 때, 조직은 더 빠른 속도로 움직이고 더 높은 품질을 제공할 수 있습니다.

더 자세히 알고 싶으시다면 관련 웨비나를 시청해 보세요.마스터 DevOps AI 기반 변화 위험 예측".