AI를 DevOps에 통합하여 워크플로 자동화 향상

역자 | Chen Jun

리뷰어 | Chonglou

누군가가 소프트웨어 개발팀과 운영팀이 쉽게 협력하고, 프로세스를 간소화하고, 업무 효율성을 향상시킬 수 있다고 말한다면 당신은 분명히 그렇게 생각할 것입니다. DevOps. 오늘날 사람들은 AI(인공 지능)의 힘을 활용하여 모든 결정을 혁신하고 새로운 DevOps 전문가를 보다 쉽게 ​​교육하는 데 도움이 되기를 기대합니다. 일상 업무 자동화, 자산 배분 최적화, 잠재적 문제 예측 등 더 깊은 관점에서 보면 인공 지능은 DevOps 워크플로에 혁신적인 영향을 미칠 수 있습니다.

알겠습니다. DevOps에서 인공 지능의 무한한 기회를 실현하려면 팀 통신 효율성 향상, 오류 복구 시간 단축, 복원력 향상을 고려해야 합니다.

인공지능을 DevOps에 통합하는 방법은 무엇입니까?

DevOps 팀은 지속적인 통합 및 지속적인 전달 도구 개선, 자동화된 테스트 적용 범위 증가, 코드형 인프라 실행, 컨테이너화 기술 적용 및 채택과 같은 측면에서 개방성의 다양한 새로운 예를 생각하고 구현할 수 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처의

CI/CD 파이프라인

인공지능은 기업에 CI/CD 프로세스에 대한 가시성과 제어권을 제공합니다. 기업은 인공 지능을 사용하여 구축, 테스트 및 배포된 기록 데이터를 신속하게 분석하여 잠재적인 실패 지점을 발견하고 가능한 문제를 예측할 수 있습니다. 예를 들어 AI는 MySQL의 쿼리 로그를 분석하여 애플리케이션 성능에 영향을 미치는 비효율적인 데이터베이스 쿼리를 식별할 수 있습니다.

AI 기반 시스템은 통합 및 배포 단계에서 비용이 많이 드는 지연, 실패 및 중단의 위험을 최소화하기 위해 사전 예방 조치를 구현할 수도 있습니다. 또한 AI 기반 시스템은 고급 기계 학습 모델(MLOps 모델이라고도 함)을 활용하여 워크로드 및 리소스 요구 사항을 예측하는 등 CI/CD 파이프라인에서 리소스 할당을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 의미에서 AI 기반 시스템은 컴퓨팅 성능, 스토리지 및 네트워크 리소스의 조정을 동적으로 조정할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 귀중한 리소스를 낭비하거나 성능 병목 현상을 겪지 않고 효율적으로 구축하고 배포할 수 있습니다.

예측 분석

DevOps에서는 중단을 예측하고 예방하는 능력이 성공과 치명적인 실패의 차이를 의미하는 경우가 많습니다. 이에 대응하여 AI 기반 예측 분석을 통해 팀은 잠재적인 중단보다 한 발 앞서 나갈 수 있습니다. 따라서 AI 기반 예측 분석을 통해 팀은 중단에 더 잘 대응하고 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.

예측 분석은 일반적으로 고급 알고리즘과 기계 학습 모델을 사용하여 애플리케이션 로그, 시스템 표시기, 기록 이벤트 보고서를 비롯한 다양한 소스의 방대한 양의 데이터를 분석합니다. 그런 다음 이 데이터에서 패턴과 상관 관계를 식별하고 이상 현상을 감지하며 임박한 시스템 오류 또는 성능 저하에 대한 조기 경고를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 문제가 전면적인 가동 중단으로 확대되기 전에 사전 예방 조치를 취할 수 있습니다.

또한 AI는 서버, 네트워크, 스토리지 시스템 등 다양한 인프라 구성 요소의 데이터를 지속적으로 분석하여 잠재적인 하드웨어 오류가 발생하거나 용량이 제한되기 전에 이를 식별할 수 있습니다.

AI 기반 코드 검토

수동 작업은 사람의 실수가 발생하기 쉽고 시간이 너무 오래 걸리는 경우가 많습니다. 이와 관련하여 인공 지능 도구는 인간이 달성할 수 없는 속도로 코드 기반을 분석할 수 있으므로 성능 병목 현상, 모범 사례 또는 내부 표준을 충족하지 않는 코드, 보안 책임 및 코딩과 같은 잠재적인 문제를 신속하고 대규모로 식별할 수 있습니다. 스타일. .

동시에 점점 더 많은 도구가 개발자에게 운영 인텔리전스와 제안된 실행 계획을 제공할 수 있으므로 발견된 문제를 해결하는 동시에 코드 베이스에 도입된 결함과 누적된 기술 부채 위험을 크게 줄일 수 있습니다.

더 넓은 의미에서 다음 모델과 도구는 코드 기반 최적화 조치를 제안할 수도 있습니다:

• DeepSeek-Coder6.7B/33BPhind-CodeLlama v2
• Deepseek 67b
• CodeCapybara
• GPT-4-1106

위 모델은 자동화 및 품질 관리 단순화 다른 측면에서도 좋은 결과를 얻었습니다. DevOps 팀은 이러한 솔루션을 적절하게 사용함으로써 제공 주기를 가속화하고 비용이 많이 드는 배포 후 문제의 위험을 줄이며 항상 포괄적인 품질 관리를 보장할 수 있습니다.

자동 보안 검사

취약성 발생을 방지하기 위해 적절한 보안 조치를 구현하고 실행하면 정상적인 개발 주기가 느려지는 경우가 많습니다. 그리고 인공지능은 프로세스를 단순화하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 기존의 정적 보안 솔루션과 달리 인공지능을 기반으로 하는 자동화된 보안 검사는 악의적인 행위자가 사용하는 패턴과 기술을 분석하여 다양한 새로운 위협에 적응할 수 있도록 지속적으로 학습하고 "성장"하는 기능을 갖추고 있습니다.

동시에 인공 지능 기반의 자동화된 보안 검사 기능을 DevOps 워크플로우에 원활하게 통합하여 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)의 모든 단계에서 지속적인 보안 모니터링 및 검증을 달성할 수 있습니다.

피드백 및 최적화

다양한 작업과 프로세스를 자동화하는 것은 인공 지능의 중요한 부분이지만 간과되는 기능은 운영, 최종 사용자 및 DevOps 팀 간의 피드백 루프를 개선할 수도 있다는 것입니다. 대량의 데이터를 선별하는 데 능숙한 이러한 도구는 시스템 로그, 사용자 행동, 애플리케이션 성능 지표, 최종 고객의 직접적인 피드백 등을 분석하는 데 이상적입니다.

또한 이러한 도구는 자연어 처리(NLP, 자연어 처리) 및 기계 학습을 사용하여 패턴과 추세를 식별함으로써 애플리케이션의 성능, 유용성 및 전반적인 사용자 만족도를 개선할 영역을 지적할 수도 있습니다. 또한 이러한 지능형 분석을 통해 개발팀은 실제 사용자 요구 사항과 시스템 성능을 기반으로 수정 및 개선의 우선순위를 정할 수 있으므로 제품이 사용자 기대에 더 잘 부응하고 실제 조건에 따라 실행할 수 있습니다.

인공 지능을 DevOps에 통합하기 위한 도구 및 기술

인공 지능을 DevOps에 통합함으로써 자동화와 효율성을 높이도록 설계된 다양한 도구가 등장했습니다. 많은 조직이 기본적으로 널리 사용되는 Google Cloud를 사용하고 있지만 점점 더 많은 DevOps 팀이 특정 스트리밍 서비스에 더 적합하고 더 저렴한 AI 기반 솔루션을 찾기 위한 대안을 찾고 있습니다. 예를 들어, Oracle과 Alibaba Cloud는 이 분야에서 점점 인기를 얻고 있으며 이들의 인공 지능 기능은 매달 반복되고 있습니다.

코드 검토 및 품질 보증

DeepCode, Codacy 및 SonarSource와 같은 솔루션을 사용하여 기계 학습 알고리즘을 사용하여 코드 기반을 분석하고 잠재적인 취약점, 코드 결함 및 모범 사례 상황 위반을 식별하는 것을 고려할 수 있습니다. 이를 통해 기존 코드 분석 및 검토 프로세스를 최적화합니다.

테스트 및 품질 보증 측면에서 Applitools, Functionize 및 Mabl과 같은 인공 지능 기반 도구는 시각적 기계 학습 기술을 통해 자동으로 테스트를 생성하고 실행할 수 있습니다. 물론 로컬에서 호스팅되는 대규모 모델을 사용하기로 선택한 경우 DevOps 작업(특히 CI/CD) 을 전문화하려면 전문 교육을 받아야 할 수도 있습니다.

또한 인프라 관리 및 모니터링 측면에서 Moogsoft, Dynatrace 등 인공지능으로 강화된 플랫폼은 운영 데이터를 실시간 분석하여 잠재적인 시스템 장애를 예측하고 예방하는 고급 이상 징후 탐지 및 근본 원인 분석 서비스를 제공할 수 있습니다.

기술자가 아닌 사람들을 위한 DevOps 도구

현재 AI 기반 DevOps 도구는 막대한 리소스와 복잡한 소프트웨어 개발 요구 사항을 가진 대기업을 위한 "특별 제안"일 뿐이라는 오해가 있습니다. 그렇지 않다. Harness 및 CodeGuru와 같은 AI 기반 솔루션은 유연성으로 인해 소규모 팀에 이상적입니다. 실제로 소규모 IT 팀은 지속적으로 최대 용량으로 운영되는 경우가 많습니다. 이는 DevOps 작업의 특정 요구 사항에 따라 사용자 정의할 수 있는 다양한 오픈 소스 인공 지능 도구를 사용해야 함을 의미합니다.

인공 지능을 DevOps에 통합하기 위한 탁월한 사례

인공 지능을 DevOps 사례에 통합하는 추진력이 계속 증가함에 따라 기업은 다음과 같은 우수한 사례를 통해 인공 지능 기반DevOps 자동화를 완전히 발휘할 수 있습니다. 잠재적인 문제를 완화할 수 있는 잠재력:

• 명확한 목표와 지표 식별: 팀은 DevOps 주기에 AI를 통합하여 달성하려는 구체적인 목표를 식별하는 것부터 시작합니다. 배포 빈도 증가, 코드 품질 개선, 실패율 감소, 사고 대응 시간 단축 등 명확한 목표는 팀이 올바른 AI 도구 및 기술을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 작게 시작하여 계속 반복하세요. DevOps 프로세스를 전면적으로 점검하기보다는 AI가 즉각적인 가치를 가져올 수 있는 특정 영역을 식별하는 것부터 시작하세요. 팀은 파일럿 프로젝트 또는 개념 증명으로 시작하고 경험과 자신감을 얻으면서 점차적으로 AI 통합을 확장해야 합니다.
• 데이터 품질 및 관리 보장: AI 알고리즘은 데이터에 크게 의존하므로 팀은 적시에 건전한 데이터 거버넌스 관행을 확립해야 합니다. 데이터의 품질, 무결성, 접근성이 효과적으로 보장되어야 데이터 정리, 검증, 관리 등의 프로세스를 구현하기가 더 쉬워집니다.

요약

요약하자면, 인공 지능은 점점 더 광범위한 DevOps 프레임워크에 통합되어 DevOps의 일상적인 처리 방법과 효율성에 중요한 변화를 가져왔습니다. 특히 CI/CD에서 AI 기반 예측 분석은 DevOps 팀이 지속적으로 고객 서비스 파이프라인을 변경하고 앞서 나가면서 리소스 할당을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 기업이 효과적으로 경쟁 우위를 확보하려면 인공지능을 DevOps에 통합하는 것이 가능할 뿐만 아니라 불가피한 선택이라고 해도 과언이 아닙니다.

번역가 소개

Julian Chen, 51CTO 커뮤니티 편집자는 10년 이상의 IT 프로젝트 구현 경험을 갖고 있으며, 내부 및 외부 리소스와 위험을 관리 및 제어하는 ​​데 능숙하며 네트워크 및 정보 보안 전파에 중점을 둡니다. 지식과 경험.

원제: 차세대 DevOps: 향상된 워크플로 자동화를 위한 AI 통합, 저자: Alexander T. Williams

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