웹사이트 검색

DevOps 스킬 문제를 완화하려면 아이러니하게도 더 많은 AI 스킬이 필요합니다

DevOps에 인공 지능을 주입하면 많은 골칫거리를 줄일 수 있습니다. 물론 이것은 AI와 함께 일하는 것을 의미합니다.

인공 지능은 기업 내에서 지능을 강화하고 있으며 정보 기술 상점에서도 동일한 작업을 수행하고 있는 것으로 알려졌습니다. 예를 들어, AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)는 AI 및 머신 러닝을 IT 프로세스의 데이터 스트리밍에 적용하여 노이즈를 걸러내어 문제를 감지하고, 집중 조명하고, 방지합니다. 

AI와 머신 러닝은 또한 IT의 또 다른 새로운 영역, 즉 시스템을 통해 사용자에게 더 빠른 속도로 이동하는 소프트웨어의 실행 가능성과 품질을 보장하기 위해 DevOps 팀을 지원하는 영역에서도 자리를 잡고 있습니다. 

깃허브(GitHub)의 최근 설문조사에서 알 수 있듯이, 개발 및 운영 팀은 소프트웨어 검토 및 테스트 단계에서 코드 흐름을 원활하게 하기 위해 AI로 대대적으로 전환하고 있으며, 코드 검토를 위해 AI 및 ML 알고리즘을 적극적으로 사용하는 팀의 31%는 작년의 두 배 이상입니다. 또한 설문 조사에 따르면 팀의 37%가 소프트웨어 테스트에서 AI/ML을 사용하며(25%에서 증가), 20%는 올해 도입할 계획인 것으로 나타났습니다.

테크스트롱 리서치(Techstrong Research)와 트리센티스(Tricentis)의 추가 설문조사는 이러한 추세를 확인시켜줍니다. 2,600명의 DevOps 실무자와 리더를 대상으로 한 설문조사에 따르면 90%가 DevOps 흐름의 테스트 단계에 더 많은 AI를 주입하는 것에 대해 호의적이며, 이를 그들이 직면한 기술 부족을 해결하는 방법으로도 보고 있습니다. (Tricentis는 결과에 명백한 이해관계를 가진 소프트웨어 테스트 공급업체입니다. 그러나 이 데이터는 보다 자율적인 DevOps 접근 방식으로의 전환이 증가하고 있음을 반영한다는 점에서 중요합니다.)

테크스트롱(Techstrong)과 트리센티스(Tricentis)의 연구에서 나타난 역설도 있는데, 이는 기업이 전문 기술에 대한 필요성을 완화하기 위해 전문 기술이 필요하다는 것입니다. 응답자의 47% 이상은 AI가 주입된 DevOps의 주요 이점으로 기술 격차를 줄이고 "직원이 더 복잡한 작업을 더 쉽게 수행할 수 있도록 하는 것"이라고 말합니다. 

동시에 관리자들은 AI 기반 소프트웨어 테스트를 개발하고 실행하는 데 필요한 기술 부족을 AI가 주입된 DevOps의 주요 장벽 중 하나로 44%나 꼽았습니다. 이는 악순환 현상이며, 더 많은 전문가들이 AI와 머신 러닝에 초점을 맞춘 교육 및 교육 프로그램에 참여함에 따라 개선될 것으로 기대됩니다.  

AI가 IT 사이트에 적용되기 시작하면 프로세스 집약적인 DevOps 워크플로우를 개선하는 데 도움이 될 것입니다. 설문조사에 참여한 관리자의 약 3분의 2(65%)는 기능적 소프트웨어 테스트가 AI 증강 DevOps에 매우 적합하며 큰 이점을 얻을 것이라고 말했습니다. 설문조사 작성자들은 "데브옵스를 성공하려면 대규모 테스트 자동화가 필요하며, 이를 위해서는 방대한 양의 복잡한 테스트 데이터가 생성되고 테스트 케이스를 자주 변경해야 한다"고 지적했다. "이는 대규모 데이터 세트에서 패턴을 식별하고 테스트 프로세스를 개선하고 가속화하는 데 사용할 수 있는 통찰력을 제공하는 AI의 기능과 완벽하게 일치합니다."

이 설문조사는 기술 요구 사항을 잠재적으로 줄이는 것 외에도 DevOps에 더 많은 AI를 주입할 때 다음과 같은 이점을 확인했습니다.

  • 고객 경험 개선: 48%
  • 비용 절감: 45%
  • 개발자 팀의 효율성 향상: 43%
  • 코드 품질 향상: 35%
  • 문제 진단: 25%
  • 릴리스 속도 증가: 22%
  • 코드화 지식: 22%
  • 결함 방지: 19% 

AI 증강 DevOps의 얼리 어답터는 대규모 조직 출신인 경향이 있습니다. 더 큰 우려로 인해 더 발전된 DevOps 팀과 AI와 같은 고급 솔루션에 대한 더 많은 액세스가 가능하기 때문에 이는 놀라운 일이 아닙니다. 

"데브옵스(DevOps) 측면에서 볼 때, 이 성숙한 기업들은 지난 5년에서 7년 동안 소프트웨어 개발 역량을 간소화하는 과정에서 이룬 진전과 성숙하고 세련된 파이프라인 및 프로세스로 특징지어진다"고 테크스트롱(Techstrong)과 트리센티스(Tricentis)의 저자들은 지적한다. "이러한 DevOps 조직은 클라우드 네이티브이며 DevOps 워크플로우 파이프라인, 툴체인, 자동화 및 클라우드 기술을 사용합니다."

장기적으로 볼 때 DevOps의 중요한 측면을 지원하기 위해 AI를 주입하는 것은 현명한 생각입니다. 모든 협업 및 자동화에도 불구하고 DevOps 프로세스는 소프트웨어가 점점 더 빠른 속도로 출시될 것으로 예상됨에 따라 점점 더 지쳐가고 있습니다. 테스트 및 모니터링과 같은 많은 번거로운 측면을 처리하는 것은 기계에 맡기십시오.

관련기사