सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में, टीम के प्रदर्शन और मजबूत, स्थिर अनुप्रयोगों के निर्माण के बीच सीधा संबंध है। डेटा समुदाय का लक्ष्य सॉफ्टवेयर विकास में आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले कठोर इंजीनियरिंग सिद्धांतों को अपनी प्रथाओं में अपनाना है, जिसमें डिजाइन, विकास, परीक्षण और रखरखाव के लिए व्यवस्थित दृष्टिकोण शामिल हैं। इसके लिए संपूर्ण जागरूकता, सटीकता और नियंत्रण प्रदान करने के लिए अनुप्रयोगों और मेट्रिक्स को सावधानीपूर्वक संयोजित करने की आवश्यकता है। इसका अर्थ है निरंतर सुधार पर ध्यान देने के साथ टीम के प्रदर्शन के सभी पहलुओं का मूल्यांकन करना, और यह मेनफ्रेम पर उतना ही लागू होता है जितना वितरित और क्लाउड वातावरण पर लागू होता है - शायद अधिक।

यह तैनाती, स्वचालित परीक्षण, एप्लिकेशन अवलोकन और पूर्ण एप्लिकेशन जीवनचक्र स्वामित्व के लिए कोड (IaC) के रूप में बुनियादी ढांचे जैसी प्रथाओं के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। वर्षों के अनुसंधान के माध्यम से, डेवऑप्स रिसर्च एंड असेसमेंट (DORA) टीम ने चार प्रमुख मैट्रिक्स की पहचान की है जो सॉफ़्टवेयर विकास टीम के प्रदर्शन को दर्शाते हैं:

• परिनियोजन आवृत्ति - कोई संगठन कितनी बार सफलतापूर्वक उत्पादन जारी करता है
• परिवर्तन के लिए नेतृत्व समय - उत्पादन में आने के लिए प्रतिबद्ध होने में लगने वाला समय
• विफलता दर बदलें - उत्पादन में विफलता का कारण बनने वाली तैनाती का प्रतिशत
• सेवा बहाल करने का समय - किसी संगठन को उत्पादन में विफलता से उबरने में कितना समय लगता है

ये मेट्रिक्स DevOps प्रथाओं की प्रभावशीलता और दक्षता को मापने के लिए एक मात्रात्मक तरीका प्रदान करते हैं। हालाँकि DevOps के विश्लेषण का अधिकांश ध्यान वितरित और क्लाउड प्रौद्योगिकियों पर है, मेनफ्रेम अभी भी एक अद्वितीय और शक्तिशाली स्थिति बनाए रखता है, और यह वाणिज्य के इंजन के रूप में अपनी प्रतिष्ठा को आगे बढ़ाने के लिए DORA 4 मेट्रिक्स का उपयोग कर सकता है।

यह ब्लॉग पोस्ट चर्चा करता है कि बीएमसी सॉफ्टवेयर कैसे जोड़ा गया एडब्ल्यूएस जेनरेटिव एआई इसके उत्पाद की क्षमताएं बीएमसी एएमआई जेडएडवाइजर एंटरप्राइज. zAdviser उपयोग करता है अमेज़ॅन बेडरॉक DORA मेट्रिक्स डेटा के आधार पर सुधार के लिए सारांश, विश्लेषण और सिफारिशें प्रदान करना।

DORA 4 मेट्रिक्स पर नज़र रखने की चुनौतियाँ

DORA 4 मेट्रिक्स को ट्रैक करने का अर्थ है संख्याओं को एक साथ रखना और उन्हें डैशबोर्ड पर रखना। हालाँकि, उत्पादकता को मापना अनिवार्य रूप से व्यक्तियों के प्रदर्शन को मापना है, जो उन्हें जांचा हुआ महसूस करा सकता है। इस स्थिति में सामूहिक उपलब्धियों पर ध्यान केंद्रित करने और इस बात पर जोर देने के लिए संगठनात्मक संस्कृति में बदलाव की आवश्यकता हो सकती है कि स्वचालन उपकरण डेवलपर अनुभव को बढ़ाते हैं।

अप्रासंगिक मेट्रिक्स या अत्यधिक ट्रैकिंग डेटा पर ध्यान केंद्रित करने से बचना भी महत्वपूर्ण है। DORA मेट्रिक्स का सार मूल्यांकन के लिए जानकारी को प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (KPI) के मुख्य सेट में वितरित करना है। पुनर्स्थापित करने का औसत समय (MTTR) अक्सर ट्रैक करने के लिए सबसे सरल KPI है - अधिकांश संगठन बीएमसी हेलिक्स ITSM या अन्य जैसे टूल का उपयोग करते हैं जो घटनाओं को रिकॉर्ड करते हैं और ट्रैकिंग जारी करते हैं।

परिवर्तनों के लिए लीड टाइम और परिवर्तन विफलता दर को कैप्चर करना अधिक चुनौतीपूर्ण हो सकता है, खासकर मेनफ्रेम पर। परिवर्तन और परिवर्तन विफलता दर के लिए लीड समय KPI कोड कमिट, लॉग फ़ाइलों और स्वचालित परीक्षण परिणामों से डेटा एकत्र करता है। Git-आधारित SCM का उपयोग इन अंतर्दृष्टि को मूल रूप से एक साथ खींचता है। बीएमसी के Git-आधारित DevOps प्लेटफ़ॉर्म, AMI DevX का उपयोग करने वाली मेनफ़्रेम टीमें इस डेटा को वितरित टीमों की तरह आसानी से एकत्र कर सकती हैं।

समाधान अवलोकन

अमेज़ॅन बेडरॉक एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है जो एक ही एपीआई के माध्यम से एआई21 लैब्स, एंथ्रोपिक, कोहेयर, मेटा, स्टेबिलिटी एआई और अमेज़ॅन जैसी प्रमुख एआई कंपनियों से उच्च प्रदर्शन वाले फाउंडेशन मॉडल (एफएम) का विकल्प प्रदान करती है, साथ ही व्यापक सेट भी प्रदान करती है। सुरक्षा, गोपनीयता और जिम्मेदार AI के साथ जेनरेटिव AI एप्लिकेशन बनाने के लिए आपको जिन क्षमताओं की आवश्यकता होती है।

बीएमसी एएमआई ज़ेडएडवाइजर एंटरप्राइज मेनफ्रेम विकास को अनुकूलित करने और टीमों को सक्रिय रूप से मुद्दों की पहचान करने और हल करने में सक्षम बनाने के लिए DevOps KPI की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए, AMI zAdviser DevOps टूल श्रृंखलाओं में मेनफ्रेम निर्माण, परीक्षण और तैनाती कार्यों की निगरानी करता है और फिर निरंतर सुधार के लिए AI के नेतृत्व वाली सिफारिशें प्रदान करता है। विकास केपीआई पर कैप्चरिंग और रिपोर्टिंग के अलावा, zAdviser बीएमसी डेवएक्स उत्पादों को कैसे अपनाया और उपयोग किया जाता है, इस पर डेटा कैप्चर करता है। इसमें डिबग किए गए प्रोग्रामों की संख्या, DevX परीक्षण टूल का उपयोग करके परीक्षण प्रयासों के परिणाम और कई अन्य डेटा बिंदु शामिल हैं। ये अतिरिक्त डेटा बिंदु DORA मेट्रिक्स सहित विकास KPI में गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, और अमेज़ॅन बेडरॉक के साथ भविष्य के जेनरेटिव AI प्रयासों में इसका उपयोग किया जा सकता है।

निम्नलिखित आर्किटेक्चर आरेख DORA मेट्रिक्स KPI डेटा के आधार पर सुधार के लिए सारांश, विश्लेषण और सिफारिशें प्रदान करने के लिए जेनेरिक AI का उपयोग करते हुए zAdviser Enterprise के अंतिम कार्यान्वयन को दर्शाता है।

समाधान वर्कफ़्लो में निम्न चरण शामिल हैं:

1. Elasticsearch से मेट्रिक्स पुनर्प्राप्त करने के लिए एकत्रीकरण क्वेरी बनाएं।
2. संग्रहीत मेनफ्रेम मेट्रिक्स डेटा को zAdviser से निकालें, जो इसमें होस्ट किया गया है अमेज़ॅन इलास्टिक कम्प्यूट क्लाउड (अमेज़ॅन EC2) और AWS में तैनात किया गया।
3. इलास्टिक्स खोज से प्राप्त डेटा को एकत्रित करें और जेनरेटिव एआई अमेज़ॅन बेडरॉक एपीआई कॉल के लिए प्रॉम्प्ट बनाएं।
4. अमेज़ॅन बेडरॉक पर जेनरेटिव एआई प्रॉम्प्ट पास करें (अमेज़ॅन बेडरॉक पर एंथ्रोपिक के क्लाउड2 मॉडल का उपयोग करके)।
5. अमेज़ॅन बेडरॉक (एक HTML-स्वरूपित दस्तावेज़) से प्राप्त प्रतिक्रिया को इसमें संग्रहीत करें अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़न S3)।
6. केपीआई ईमेल प्रक्रिया को ट्रिगर करें AWS लाम्बा:
   1. HTML-स्वरूपित ईमेल को Amazon S3 से निकाला जाता है और ईमेल के मुख्य भाग में जोड़ा जाता है।
   2. ग्राहक KPI के लिए पीडीएफ zAdviser से निकाला गया है और ईमेल के साथ संलग्न किया गया है।
   3. ईमेल ग्राहकों को भेजा जाता है.

निम्नलिखित स्क्रीनशॉट अमेज़ॅन बेडरॉक का उपयोग करके उत्पन्न DORA मेट्रिक्स का एलएलएम सारांश दिखाता है और ग्राहक को एक ईमेल के रूप में भेजा जाता है, एक पीडीएफ अनुलग्नक के साथ जिसमें zAdviser द्वारा DORA मेट्रिक्स KPI डैशबोर्ड रिपोर्ट शामिल है।

चाबी छीन लेना

इस समाधान में, आपको एआई क्लाइंट को भेजे जाने पर अपने डेटा के इंटरनेट पर उजागर होने के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है। अमेज़ॅन बेडरॉक के लिए एपीआई कॉल में कोई व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) या कोई डेटा नहीं है जो ग्राहक की पहचान कर सके। प्रेषित एकमात्र डेटा में DORA मीट्रिक KPI के रूप में संख्यात्मक मान और जेनरेटिव AI के संचालन के लिए निर्देश शामिल होते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि जेनरेटिव एआई क्लाइंट इस डेटा को बनाए नहीं रखता, इससे सीखता नहीं या कैश नहीं करता।

zAdviser इंजीनियरिंग टीम कम समय में इस सुविधा को तेजी से लागू करने में सफल रही। AWS सेवाओं में zAdviser के पर्याप्त निवेश और, महत्वपूर्ण रूप से, एपीआई कॉल के माध्यम से अमेज़ॅन बेडरॉक का उपयोग करने में आसानी से तेजी से प्रगति हुई। यह अमेज़ॅन बेडरॉक एपीआई में सन्निहित जेनरेटिव एआई तकनीक की परिवर्तनकारी शक्ति को रेखांकित करता है। यह एपीआई, उद्योग-विशिष्ट ज्ञान भंडार zAdviser Enterprise से सुसज्जित और लगातार एकत्रित संगठन-विशिष्ट DevOps मेट्रिक्स के साथ अनुकूलित, इस क्षेत्र में AI की क्षमता को प्रदर्शित करता है।

जेनरेटिव एआई में एआई-संचालित संगठनों के निर्माण में प्रवेश की बाधा को कम करने की क्षमता है। विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) असंरचित डेटा का पता लगाने और उसका उपयोग करने के इच्छुक उद्यमों के लिए जबरदस्त मूल्य ला सकते हैं। चैटबॉट्स से परे, एलएलएम का उपयोग वर्गीकरण, संपादन और सारांशीकरण जैसे विभिन्न कार्यों में किया जा सकता है।

निष्कर्ष

इस पोस्ट में अमेज़ॅन बेडरॉक एपीआई के रूप में जेनेरिक एआई तकनीक के परिवर्तनकारी प्रभाव पर चर्चा की गई है, जो बीएमसी ज़ेडएडवाइजर के पास उद्योग-विशिष्ट ज्ञान से सुसज्जित है, जो निरंतर आधार पर एकत्र किए गए संगठन-विशिष्ट DevOps मेट्रिक्स के अनुरूप है।

चेक आउट बीएमसी वेबसाइट अधिक जानने और डेमो सेट करने के लिए।

लेखक के बारे में

सुनील बेमरकर अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में एक सीनियर पार्टनर सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। वह विभिन्न स्वतंत्र सॉफ्टवेयर विक्रेताओं (आईएसवी) और विभिन्न उद्योगों के रणनीतिक ग्राहकों के साथ उनकी डिजिटल परिवर्तन यात्रा और क्लाउड अपनाने में तेजी लाने के लिए काम करते हैं।

विज बालकृष्ण अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में वरिष्ठ भागीदार विकास प्रबंधक हैं। वह विभिन्न उद्योगों में स्वतंत्र सॉफ्टवेयर विक्रेताओं (आईएसवी) को उनकी डिजिटल परिवर्तन यात्रा में तेजी लाने में मदद करती है।

स्पेंसर हॉलमैन बीएमसी एएमआई ज़ेडएडवाइजर एंटरप्राइज के लिए लीड प्रोडक्ट मैनेजर हैं। इससे पहले, वह बैच थ्रूपुट के लिए बीएमसी एएमआई स्ट्रोब और बीएमसी एएमआई ऑप्स ऑटोमेशन के उत्पाद प्रबंधक थे। उत्पाद प्रबंधन से पहले, स्पेंसर मेनफ़्रेम प्रदर्शन के लिए विषय वस्तु विशेषज्ञ थे। इन वर्षों में उनके विविध अनुभव में कई प्लेटफार्मों और भाषाओं पर प्रोग्रामिंग के साथ-साथ संचालन अनुसंधान क्षेत्र में काम करना भी शामिल है। उन्होंने टेंपल यूनिवर्सिटी से ऑपरेशंस रिसर्च में एकाग्रता के साथ बिजनेस एडमिनिस्ट्रेशन में मास्टर डिग्री और वर्मोंट विश्वविद्यालय से कंप्यूटर साइंस में बैचलर ऑफ साइंस की डिग्री हासिल की है। वह डेवोन, पीए में रहता है और जब वह आभासी बैठकों में भाग नहीं लेता है, तो अपने कुत्तों को घुमाना, अपनी बाइक चलाना और अपने परिवार के साथ समय बिताना पसंद करता है।

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• स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/achieve-devops-maturity-with-bmc-ami-zadviser-enterprise-and-amazon-bedrock/