소프트웨어 엔지니어링에서는 팀 성과와 강력하고 안정적인 애플리케이션 구축 사이에 직접적인 상관관계가 있습니다. 데이터 커뮤니티는 소프트웨어 개발에 일반적으로 사용되는 엄격한 엔지니어링 원칙을 자체 업무에 채택하는 것을 목표로 하며 여기에는 설계, 개발, 테스트 및 유지 관리에 대한 체계적인 접근 방식이 포함됩니다. 이를 위해서는 완전한 인식, 정확성 및 제어를 제공하기 위해 애플리케이션과 측정항목을 신중하게 결합해야 합니다. 이는 지속적인 개선에 중점을 두고 팀 성과의 모든 측면을 평가하는 것을 의미하며, 분산 및 클라우드 환경과 마찬가지로 메인프레임에도 적용됩니다. 어쩌면 그 이상일 수도 있습니다.

이는 배포를 위한 IaC(Infrastructure as Code), 자동화된 테스트, 애플리케이션 관찰 가능성 및 완전한 애플리케이션 수명주기 소유권과 같은 방식을 통해 달성됩니다. 수년간의 연구를 통해, DevOps 연구 및 평가(DORA) 팀은 소프트웨어 개발 팀의 성과를 나타내는 네 가지 주요 지표를 식별했습니다.

• 배포 빈도 – 조직이 프로덕션 환경으로 성공적으로 릴리스하는 빈도
• 변경 리드타임 – 커밋이 프로덕션에 들어가는 데 걸리는 시간
• 변경 실패율 – 프로덕션 실패를 초래하는 배포 비율
• 서비스 복구 시간 – 조직이 생산 실패로부터 복구하는 데 걸리는 시간

이러한 지표는 DevOps 관행의 효과와 효율성을 측정하는 정량적 방법을 제공합니다. DevOps 분석의 초점은 대부분 분산 및 클라우드 기술에 있지만 메인프레임은 여전히 ​​독특하고 강력한 위치를 유지하고 있으며 DORA 4 측정항목을 사용하여 상거래 엔진이라는 명성을 더욱 높일 수 있습니다.

이 블로그 게시물에서는 BMC 소프트웨어가 어떻게 추가되었는지 설명합니다. AWS 생성 AI 자사 제품에 대한 역량 BMC AMI zAdviser 엔터프라이즈. zAdviser는 다음을 사용합니다. 아마존 기반암 DORA 지표 데이터를 기반으로 개선을 위한 요약, 분석 및 권장 사항을 제공합니다.

DORA 4 지표 추적의 과제

DORA 4 지표를 추적한다는 것은 숫자를 모아 대시보드에 배치하는 것을 의미합니다. 그러나 생산성 측정은 본질적으로 개인의 성과를 측정하는 것이므로 면밀한 조사를 받을 수 있습니다. 이러한 상황에서는 집단적 성과에 초점을 맞추고 자동화 도구가 개발자 경험을 향상시킨다는 점을 강조하기 위해 조직 문화의 변화가 필요할 수 있습니다.

관련 없는 지표에 집중하거나 데이터를 과도하게 추적하는 것을 피하는 것도 중요합니다. DORA 지표의 핵심은 평가를 위해 정보를 핵심 성과 지표(KPI) 세트로 추출하는 것입니다. MTTR(평균 복원 시간)은 추적하기 가장 간단한 KPI인 경우가 많습니다. 대부분의 조직에서는 BMC Helix ITSM이나 이벤트를 기록하고 문제를 추적하는 다른 도구를 사용합니다.

변경 리드 타임과 변경 실패율을 파악하는 것은 특히 메인프레임에서 더욱 어려울 수 있습니다. 변경 리드 타임 및 변경 실패율 KPI는 코드 커밋, 로그 파일 및 자동화된 테스트 결과에서 데이터를 집계합니다. Git 기반 SCM을 사용하면 이러한 통찰력을 원활하게 통합할 수 있습니다. BMC의 Git 기반 DevOps 플랫폼인 AMI DevX를 사용하는 메인프레임 팀은 분산된 팀만큼 쉽게 이 데이터를 수집할 수 있습니다.

솔루션 개요

Amazon Bedrock은 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI 및 Amazon과 같은 주요 AI 기업의 고성능 기반 모델(FM)을 단일 API를 통해 선택할 수 있는 완전관리형 서비스입니다. 보안, 개인정보 보호, 책임 있는 AI를 갖춘 생성적 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 기능입니다.

BMC AMI zAdviser Enterprise는 메인프레임 개발을 최적화하고 팀이 문제를 사전에 식별하고 해결할 수 있도록 다양한 DevOps KPI를 제공합니다. AMI zAdviser는 기계 학습을 사용하여 DevOps 도구 체인 전체에서 메인프레임 빌드, 테스트 및 배포 기능을 모니터링한 다음 지속적인 개선을 위한 AI 주도 권장 사항을 제공합니다. zAdviser는 개발 KPI를 캡처하고 보고하는 것 외에도 BMC DevX 제품이 채택되고 사용되는 방법에 대한 데이터를 캡처합니다. 여기에는 디버깅된 프로그램 수, DevX 테스트 도구를 사용한 테스트 결과 및 기타 여러 데이터 포인트가 포함됩니다. 이러한 추가 데이터 포인트는 DORA 지표를 포함하여 개발 KPI에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 수 있으며 Amazon Bedrock을 통한 향후 생성 AI 작업에 사용될 수 있습니다.

다음 아키텍처 다이어그램은 DORA 지표 KPI 데이터를 기반으로 개선을 위한 요약, 분석 및 권장 사항을 제공하기 위해 생성 AI를 활용하는 zAdviser Enterprise의 최종 구현을 보여줍니다.

솔루션 워크플로에는 다음 단계가 포함됩니다.

1. Elasticsearch에서 지표를 검색하기 위한 집계 쿼리를 만듭니다.
2. 호스팅되는 zAdviser에서 저장된 메인프레임 지표 데이터를 추출합니다. 아마존 엘라스틱 컴퓨트 클라우드 (Amazon EC2)이며 AWS에 배포되었습니다.
3. Elasticsearch에서 검색된 데이터를 집계하고 생성 AI Amazon Bedrock API 호출에 대한 프롬프트를 구성합니다.
4. Amazon Bedrock에 생성 AI 프롬프트를 전달합니다(Amazon Bedrock에서 Anthropic의 Claude2 모델 사용).
5. Amazon Bedrock(HTML 형식 문서)의 응답을 다음 위치에 저장합니다. 아마존 단순 스토리지 서비스 (아마존 S3).
6. 다음을 통해 KPI 이메일 프로세스를 트리거합니다. AWS 람다:
   1. HTML 형식의 이메일은 Amazon S3에서 추출되어 이메일 본문에 추가됩니다.
   2. 고객 KPI에 대한 PDF는 zAdviser에서 추출되어 이메일에 첨부됩니다.
   3. 이메일이 구독자에게 전송됩니다.

다음 스크린샷은 Amazon Bedrock을 사용하여 생성되고 zAdviser의 DORA 지표 KPI 대시보드 보고서가 포함된 PDF 첨부 파일과 함께 고객에게 이메일로 전송된 DORA 지표의 LLM 요약을 보여줍니다.

주요 테이크 아웃

이 솔루션에서는 데이터가 AI 클라이언트로 전송될 때 인터넷에 노출되는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. Amazon Bedrock에 대한 API 호출에는 개인 식별 정보(PII)나 고객을 식별할 수 있는 데이터가 포함되어 있지 않습니다. 전송되는 유일한 데이터는 DORA 지표 KPI 형식의 숫자 값과 생성 AI 작업에 대한 지침으로 구성됩니다. 중요한 점은 생성 AI 클라이언트가 이 데이터를 유지하거나 학습하거나 캐시하지 않는다는 것입니다.

zAdviser 엔지니어링 팀은 짧은 시간 내에 이 기능을 신속하게 구현하는 데 성공했습니다. AWS 서비스에 대한 zAdviser의 상당한 투자와 API 호출을 통해 Amazon Bedrock을 쉽게 사용할 수 있게 되면서 빠른 발전이 촉진되었습니다. 이는 Amazon Bedrock API에 구현된 생성 AI 기술의 혁신적인 힘을 강조합니다. 산업별 지식 저장소인 zAdviser Enterprise를 갖추고 지속적으로 수집되는 조직별 DevOps 지표로 사용자 정의된 이 API는 이 분야에서 AI의 잠재력을 보여줍니다.

생성적 AI는 AI 기반 조직을 구축하기 위한 진입 장벽을 낮출 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델)은 구조화되지 않은 데이터를 탐색하고 사용하려는 기업에 엄청난 가치를 가져올 수 있습니다. 챗봇 외에도 LLM은 분류, 편집, 요약 등 다양한 작업에 사용될 수 있습니다.

결론

이 게시물에서는 BMC zAdviser가 보유하고 있는 산업별 지식을 갖추고 지속적으로 수집되는 조직별 DevOps 지표에 맞춰 조정된 Amazon Bedrock API 형태의 생성적 AI 기술의 혁신적인 영향에 대해 논의했습니다.

확인 BMC 웹사이트 자세한 내용을 알아보고 데모를 설정하세요.

저자에 관하여

수닐 베마르카르 Amazon Web Services의 수석 파트너 솔루션 설계자입니다. 그는 업계 전반의 다양한 ISV(독립 소프트웨어 공급업체) 및 전략적 고객과 협력하여 디지털 혁신 여정과 클라우드 채택을 가속화합니다.

비 발라크리슈나 Amazon Web Services의 수석 파트너 개발 관리자입니다. 그녀는 업계 전반의 ISV(독립 소프트웨어 공급업체)가 디지털 혁신 여정을 가속화할 수 있도록 지원합니다.

스펜서 홀맨 BMC AMI zAdviser Enterprise의 수석 제품 관리자입니다. 이전에는 BMC AMI Strobe 및 Batch Thruput을 위한 BMC AMI Ops Automation의 제품 관리자였습니다. 제품 관리 이전에 Spencer는 메인프레임 성능 분야의 주제 전문가였습니다. 수년에 걸친 그의 다양한 경험에는 여러 플랫폼과 언어에서의 프로그래밍뿐만 아니라 운영 연구 분야에서의 작업도 포함됩니다. 그는 템플 대학교에서 운영 연구를 전공하여 경영학 석사 학위를 취득했고, 버몬트 대학교에서 컴퓨터 과학 학사 학위를 취득했습니다. 그는 펜실베니아주 데본에 거주하며 가상 회의에 참석하지 않을 때는 개 산책, 자전거 타기, 가족과 함께 시간을 보내는 것을 즐깁니다.

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