간단한 응용 프로그램이 시장에 출시된 이후로 DevOps 팀은 속도, 효율성 및 응용 프로그램 신뢰성 측면에서 증가하는 요구에 직면해 왔습니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 일부는 인공 지능(AI)을 채택하여 클라우드 DevOps에 자동화, 비즈니스 인텔리전스 및 지능적 의사 결정을 도입하고 있습니다.
DevOps에서의 AI 역할
AI는 새로운 기능을 제공하여 DevOps의 프로세스 효율성을 향상시키고 더 나은 보안을 보장하며 오랜 시간이 걸리고 부정확할 수 있는 개입의 필요성을 줄입니다. 데이터 조작 및 즉각적이고 지적인 결정을 내릴 수 있는 AI의 능력은 분석, 비정기적 이벤트 모니터링 및 유지관리 예측이 필요한 운영에 유익하며, 이러한 모든 요소는 현재의 클라우드 환경에서 매우 적합합니다. AI를 DevOps와 통합함으로써 새로운 가치 스트림의 자동화 수준과 전반적인 적응성이 향상되어 새로운 요구 사항을 충족하고 새로운 위험을 관리하는 이상적인 대응을 제공할 수 있습니다.
향상된 의사 결정 및 예측 분석
DevOps 팀은 AI를 사용하여 다양한 소스에서 빠르게 대규모 데이터 세트를 분석하여 활용 가능한 정보를 얻을 수 있습니다. 요즘 ML 모델은 과거로부터 시스템 행동 예측, 시스템 고장 예측 및 예방 조치에 대한 제안을 수행할 수 있습니다. 이러한 예측 기능의 제공은 단순 문제 해결이 아닌 스마트한 의사 결정과 시스템 신뢰성 향상을 가능하게 합니다.
지속적인 개선
각 DevOps 주기에서 계속해서 학습하고 각 프로세스의 병목 현상을 식별할 수 있습니다. 이 피드백 루프는 점진적인 향상을 가능케 하며, 팀이 시스템에 더 많은 것을 배포하면서 워크플로우의 민첩성을 지속적으로 향상시키는 데 도움이 됩니다.
AI가 DevOps 자동화를 향상시키는 주요 영역
DevOps에서의 AI 응용 프로그램은 여러 운영 영역에 걸쳐 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다:
1. 자동화된 테스팅 및 품질 보증
AI 도구는 이전 테스트 데이터를 분석하여 중요한 테스트, 잠재적인 실패 지점, 결함을 식별하여 테스트 효율성을 향상시킵니다. 수동 테스트 양을 줄이면서 이 자동화는 보다 빠르고 효과적인 릴리스로 이어집니다.
2. 사건 관리 및 해결
AI는 비정상적인 행동을 빠르게 식별하고 그에 대한 조치를 식별하여 사건 관리를 향상시킬 수 있습니다. ML을 사용하여 AIOps (IT 운영을 위한 인공 지능)는 문제가 아직 발생하기 전에 문제를 식별하고 그에 대한 조치를 권장하여 시스템 가용성 다운타임을 줄이고 업무 연속성을 높입니다.
3. 자원 최적화
인공지능은 교통 패턴을 예측하고 클라우드 자원을 조정합니다. 이를 통해 클라우드 자산의 활용을 최대화하여 고객이 자원을 과다 구매하지 않도록 하여 비용을 절감하고 유연성을 향상시킵니다.
4. 보안 강화
교통 패턴을 스캔하고 잠재적인 약점을 식별함으로써 보안을 지원합니다. 이전 보안 위반 사례와 행동을 흡수한 후, 인공지능 모델은 쉽게 비정상을 식별할 수 있어 DevOps 팀이 위협을 악화되기 전에 대응할 수 있습니다.
클라우드 환경에서 AI 주도 DevOps 구현하기
DevOps에서 올바른 도구 식별, 적절한 인프라 구축 및 올바른 데이터 활용이 필요합니다.
AI 및 ML 도구 선택
현재 AWS, Azure, Google Cloud 등의 클라우드 제공업체는 AI/ML 도구를 DevOps 도구의 일부로 제공하여 이상 징후, 예측 분석 및 자동 응답 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구를 사용하면 IT 투자에서 빠르게 가치를 얻을 수 있습니다.
데이터 수집 및 모델 학습
발생을 예측하고 대응하는 학습 모델을 만들기 위해 AI는 데이터가 필요합니다. 클라우드 환경은 기본적으로 상당한 양의 데이터를 생성하므로 가장 중요한 메트릭스에 초점을 맞추면 유용하고 적절한 AI 기반의 DevOps 권장 사항을 생성할 수 있습니다.
피드백 루프 구축
우리는 배포 프로세스에서 얻은 통찰을 AI 모델로 직접 피드백하는 지속적인 루프를 생성합니다. 이 접근 방식은 사용된 프로세스의 점진적인 향상을 용이하게 하며 수요에 대한 워크플로의 유연성을 향상시킵니다.
도전과 고려 사항
그러나 DevOps에서 AI를 활용하는 것에는 몇 가지 단점이 있습니다. 주요 고려 사항은 다음과 같습니다:
데이터 개인 정보 보호 및 보안
AI를 사용한 자동화는 종종 개인 정보를 포함한 대규모 데이터에 심종하고 있습니다. 이는 데이터의 개인 정보 보호와 GDPR와 같은 규정을 준수하기 위해 중요합니다.
기술과 전문 지식
DevOps는 종종 AI 기술을 필요로 하며, DevOps에서 AI를 학습하고 적용할 때 기술 격차가 발생할 수 있습니다. 팀 내에서 AI를 효과적으로 활용하기 위한 여러 가지 방법이 있으며, 그 중에는 숙련된 개인을 고용하거나 훈련시키는 것이 포함됩니다.
알고리즘 편향과 변동 관리
머신 러닝 모델에 대한 일반적인 관찰 중 하나는 때때로 나쁜 성능을 보이는 것인데, 이를 데이터 변동이라고도 합니다. 본질적으로 모델은 높은 정확도를 유지하기 위해 유효성 검사, 모니터링 및 재교육이 필요합니다.
결론
클라우드 DevOps에서 AI 기술을 활용한 자동화는 기업이 애플리케이션을 설치, 실행 및 지원하는 방식을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 클라우드 내 AI 기반 DevOps 운영은 테스트, 사고 관리, 자원 최적화 및 보안 분야를 개선함으로써 모든 이해 관계자가 더 유연하고 효율적이며 견고해질 수 있는 도구를 제공합니다. 신중하게 계획된 AI 도입 전략은 데이터 프라이버시, 기술 요구 사항 및 모델 드리프트와 같은 일부 장벽에도 불구하고 다양한 혜택을 제공합니다.
오늘날 AI 기술을 채택하는 조직은 경쟁사에 비해 응용 프로그램 성능, 신뢰성 및 비용 효율성을 최적화하는 장점을 유지할 수 있습니다. AI는 클라우드 및 DevOps 전문가들에게 혁신을 일으키고 수동 노동을 줄이며 현대 디지털 환경의 복잡성에 대응하는 전략적 기회를 제공합니다.
참고 자료
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Source:
https://dzone.com/articles/enhancing-devops-in-the-cloud-with-ai-innovation