ソフトウェア エンジニアリングでは、チームのパフォーマンスと堅牢で安定したアプリケーションの構築の間に直接の相関関係があります。データ コミュニティは、設計、開発、テスト、メンテナンスへの体系的なアプローチを含む、ソフトウェア開発で一般的に使用される厳密なエンジニアリング原則を独自の実践に導入することを目的としています。これには、アプリケーションとメトリクスを慎重に組み合わせて、完全な認識、精度、制御を実現する必要があります。これは、継続的な改善に重点を置いて、チームのパフォーマンスのあらゆる側面を評価することを意味し、分散環境やクラウド環境と同じくらい、あるいはそれ以上にメインフレームに適用されます。
これは、デプロイメントのためのコードとしてのインフラストラクチャー (IaC)、自動テスト、アプリケーションの可観測性、完全なアプリケーションのライフサイクル所有権などの実践を通じて実現されます。長年の研究を通じて、 DevOps の調査と評価 (DORA) チームは、ソフトウェア開発チームのパフォーマンスを示す 4 つの主要な指標を特定しました。
- 展開頻度 – 組織が本番環境へのリリースを成功させる頻度
- 変更のリードタイム – コミットが本番環境に入るまでにかかる時間
- 故障率の変更 – 運用環境で障害を引き起こしたデプロイメントの割合
- サービスを復旧するまでの時間 – 組織が本番環境での障害から回復するまでにかかる時間
これらの指標は、DevOps 実践の有効性と効率を測定する定量的な方法を提供します。 DevOps の分析では分散テクノロジやクラウド テクノロジに焦点が当てられていますが、メインフレームは依然として独自かつ強力な地位を維持しており、DORA 4 メトリクスを使用してコマースのエンジンとしての評判をさらに高めることができます。
このブログ投稿では、BMC ソフトウェアがどのように追加されたかについて説明します。 AWS ジェネレーティブ AI 製品の機能 BMC AMI zAdviser エンタープライズ。 zAdviser が使用するのは、 アマゾンの岩盤 DORA メトリクス データに基づいて、要約、分析、改善のための推奨事項を提供します。
DORA 4 メトリクスを追跡する際の課題
DORA 4 メトリクスを追跡するということは、数値をまとめてダッシュボードに配置することを意味します。ただし、生産性の測定は本質的に個人のパフォーマンスを測定することになるため、個人が精査されていると感じる可能性があります。この状況では、集団的な成果に焦点を当て、自動化ツールが開発者のエクスペリエンスを向上させることを強調する組織文化の変化が必要になる可能性があります。
また、無関係な指標に焦点を当てたり、データを過度に追跡したりしないようにすることも重要です。 DORA メトリクスの本質は、評価のために情報を主要な主要業績評価指標 (KPI) セットに抽出することです。多くの場合、平均復元時間 (MTTR) は追跡するのに最も簡単な KPI です。ほとんどの組織は、イベントを記録し問題を追跡する BMC Helix ITSM などのツールを使用しています。
変更のリードタイムと変更の失敗率を把握することは、特にメインフレームではさらに困難になる可能性があります。変更のリードタイムと変更失敗率の KPI は、コードのコミット、ログ ファイル、自動テストの結果からデータを集計します。 Git ベースの SCM を使用すると、これらの洞察がシームレスにまとめられます。 BMC の Git ベースの DevOps プラットフォームである AMI DevX を使用するメインフレーム チームは、分散チームと同じくらい簡単にこのデータを収集できます。
ソリューションの概要
Amazon Bedrock は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon などの大手 AI 企業の高性能基盤モデル (FM) を単一の API 経由で提供するフルマネージド サービスです。セキュリティ、プライバシー、責任ある AI を備えた生成 AI アプリケーションを構築するために必要な機能。
BMC AMI zAdviser Enterprise は、メインフレーム開発を最適化し、チームが問題を積極的に特定して解決できるようにするための幅広い DevOps KPI を提供します。 AMI zAdviser は、機械学習を使用してメインフレームの構築、テスト、DevOps ツール チェーン全体の機能のデプロイを監視し、継続的な改善のための AI 主導の推奨事項を提供します。 zAdviser は、開発 KPI を取得してレポートするだけでなく、BMC DevX 製品がどのように採用され、使用されているかに関するデータも取得します。これには、デバッグされたプログラムの数、DevX テスト ツールを使用したテスト作業の結果、およびその他の多くのデータ ポイントが含まれます。これらの追加のデータポイントは、DORA メトリクスを含む開発 KPI についてのより深い洞察を提供し、Amazon Bedrock による将来の生成 AI の取り組みで使用される可能性があります。
次のアーキテクチャ図は、生成 AI を利用して、DORA メトリック KPI データに基づいて要約、分析、改善のための推奨事項を提供する zAdviser Enterprise の最終実装を示しています。
ソリューションワークフローには、次の手順が含まれます。
- Elasticsearch からメトリクスを取得するための集計クエリを作成します。
- にホストされている zAdviser から、保存されているメインフレーム メトリック データを抽出します。 アマゾン エラスティック コンピューティング クラウド (Amazon EC2) と AWS にデプロイされます。
- Elasticsearch から取得したデータを集約し、生成 AI Amazon Bedrock API 呼び出しのプロンプトを形成します。
- 生成 AI プロンプトを Amazon Bedrock に渡します (Amazon Bedrock 上の Anthropic の Claude2 モデルを使用)。
- Amazon Bedrock からの応答 (HTML 形式のドキュメント) を次の場所に保存します。 Amazon シンプル ストレージ サービス （Amazon S3）。
- KPI メール プロセスをトリガーします。 AWSラムダ:
- HTML 形式の電子メールは Amazon S3 から抽出され、電子メールの本文に追加されます。
- 顧客 KPI の PDF は zAdviser から抽出され、電子メールに添付されます。
- 電子メールは購読者に送信されます。
次のスクリーンショットは、Amazon Bedrock を使用して生成され、zAdviser による DORA メトリクス KPI ダッシュボード レポートを含む PDF 添付ファイルとともに電子メールとして顧客に送信された、DORA メトリクスの LLM 要約を示しています。
主要な取り組み
このソリューションでは、AI クライアントにデータが送信されるときにデータがインターネット上に公開されることを心配する必要はありません。 Amazon Bedrock への API 呼び出しには、個人を特定できる情報 (PII) や顧客を特定できるデータは含まれません。送信されるデータは、DORA メトリクス KPI の形式の数値と生成 AI の操作の指示のみで構成されます。重要なのは、生成 AI クライアントはこのデータを保持したり、そこから学習したり、キャッシュしたりしないことです。
zAdviser エンジニアリング チームは、この機能を短期間で迅速に実装することに成功しました。この急速な進歩は、zAdviser の AWS サービスへの多額の投資と、重要なことに、API 呼び出しを介した Amazon Bedrock の使用の容易さによって促進されました。これは、Amazon Bedrock API に組み込まれた生成 AI テクノロジーの変革力を強調しています。この API は、業界固有のナレッジ リポジトリ zAdviser Enterprise を備え、継続的に収集される組織固有の DevOps メトリクスを使用してカスタマイズされており、この分野における AI の可能性を示しています。
生成 AI は、AI 主導の組織を構築するための参入障壁を下げる可能性を秘めています。特に大規模言語モデル (LLM) は、非構造化データの探索と使用を求める企業に多大な価値をもたらします。 LLM は、チャットボット以外にも、分類、編集、要約などのさまざまなタスクで使用できます。
まとめ
この投稿では、BMC zAdviser が保有する業界固有の知識を備え、継続的に収集される組織固有の DevOps メトリクスに合わせて調整された Amazon Bedrock API の形式での生成 AI テクノロジーの変革的影響について説明しました。
チェックアウトします BMCウェブサイト 詳細を確認してデモをセットアップするには、
著者について
スニル・ベマルカール アマゾン ウェブ サービスのシニア パートナー ソリューション アーキテクトです。彼は、さまざまな独立系ソフトウェア ベンダー (ISV) や業界全体の戦略的顧客と協力して、デジタル変革の取り組みとクラウド導入を加速させています。
ヴィジ・バラクリシュナ アマゾン ウェブ サービスのシニア パートナー開発マネージャーです。彼女は、さまざまな業界の独立系ソフトウェア ベンダー (ISV) がデジタル変革の取り組みを加速できるよう支援しています。
スペンサー・ホールマン BMC AMI zAdviser Enterprise のリード プロダクト マネージャーです。以前は、BMC AMI Strobe および BMC AMI Ops Automation for Batch Thruput のプロダクト マネージャーを務めていました。製品管理に入社する前は、Spencer はメインフレーム パフォーマンスの対象分野の専門家でした。彼の長年にわたる多様な経験には、オペレーション リサーチ分野での作業だけでなく、複数のプラットフォームや言語でのプログラミングも含まれます。彼は、テンプル大学でオペレーションズ リサーチを中心とした経営管理の修士号を取得し、バーモント大学でコンピューター サイエンスの理学士号を取得しています。彼はペンシルバニア州デボンに住んでおり、バーチャル会議に参加していないときは、犬の散歩や自転車に乗って家族と時間を過ごすことを楽しんでいます。
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- 情報源： https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/achieve-devops-maturity-with-bmc-ami-zadviser-enterprise-and-amazon-bedrock/
