애자일 및 데브옵스 관행의 채택: 애자일 및 데브옵스 방법론의 광범위한 채택은 소프트웨어 개발 및 관리 방식을 변화시켰습니다. ALM은 이러한 관행을 지원하도록 진화하여 조직이 팀 간 협업을 강화하는 동시에 배달 소프트웨어의 적응력을 높이고 자동화할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 기반 ALM 솔루션으로 전환하세요: 클라우드 기반 ALM 솔루션은 조직에 소프트웨어 제공을 관리하고 분산된 팀과 지역 간에 협업할 수 있는 민첩성과 확장성을 제공합니다. 클라우드 기반 ALM 플랫폼은 인프라 비용 절감, 접근성 향상, 유지 관리 용이성 등의 이점을 제공합니다. 인공 지능(AI) 사용: AI 기술이 ALM을 변화시키고 있습니다. AI(GenAI 포함) 알고리즘은 예측 분석, 이상 징후 감지, 근본 원인 분석, 사람과 유사한 자동화, 워크플로 최적화를 지원합니다. AI 기능을 갖춘 ALM 플랫폼은 생산성을 크게 개선하고 출시 기간을 단축하며 소프트웨어 품질과 성능을 향상시킵니다. 규정 준수 및 거버넌스 강조: 규제 요건과 규정 준수 표준이 더욱 엄격해짐에 따라 ALM은 강력한 규정 준수 및 거버넌스 기능을 통합하도록 발전했습니다. ALM 도구는 변경 사항을 추적하고, 감사를 문서화하고, 정책을 시행하고, GDPR, HIPAA, SOX, GxP 가이드라인과 같은 규제 요건을 준수하도록 보장할 수 있습니다.

개요

애플리케이션 수명 주기 관리(ALM)는 애플리케이션 수명 주기 전반의 활동을 관리하고 제어하여 품질을 개선하고 애플리케이션이 기대하는 비즈니스 가치를 제공할 수 있도록 합니다. ALM은 개발을 넘어 전체 애플리케이션 수명 주기를 감독하고 요구 사항에서 코딩/테스트, 릴리스/생산에 이르는 주기가 애플리케이션이 폐기될 때까지 반복된다는 점에서 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)의 더 넓은 관점으로 볼 수 있습니다.

애플리케이션 수명 주기 관리

ALM의 구성 요소는 무엇인가요?

ALM 및 ALM 도구는 애플리케이션의 여러 단계를 관리합니다.

요구 사항 관리

애플리케이션의 수명이 시작될 때 프로젝트 관리자, 제품 소유자 또는 스크럼 마스터(애자일 환경에서는)는 비즈니스 관리자, 사용자, 고객 또는 클라이언트, 개발자 및 QA 팀과 협력하여 소프트웨어의 요구 사항을 캡처하고 문서화합니다.

아키텍처 및 제품 디자인

요구사항이 명확하게 정의되면 제품 디자인이 이어집니다. 이 단계에서는 코딩이 필요하지 않지만 제품 디자인에 실수가 있으면 나중에 애플리케이션의 수명이 다할 때까지 많은 비용이 발생할 수 있습니다.

제품 코딩 및 구축

이 단계에서는 요구 사항과 설계가 프로그래밍 코드로 변환되어 코드의 컴파일, 통합 및 테스트가 수행됩니다.

제품 테스트 및 품질 보증

이 단계에서는 애플리케이션과 해당 모듈이 예상되는 작업을 수행하는지 확인합니다. 이 과정을 필요한 만큼 반복하여 애플리케이션을 프로덕션에 사용할 수 있도록 준비합니다.

제품 릴리스 및 배포

테스트가 완료되면 제품을 출시할 준비가 된 것입니다. 이 단계에서는 소프트웨어를 제어되고 효율적인 방식으로 프로덕션 환경에 배포하는 방법에 중점을 둡니다.

운영 및 유지 관리

출시 후에는 배포된 애플리케이션의 성능과 가용성을 모니터링하고 지속적인 지원과 유지보수를 제공하는 데 중점을 둡니다. 버그가 프로덕션에 반영될 수 있으며 사용자가 개선 요청을 제기할 수도 있습니다. 통합 서비스 관리 도구는 인시던트 해결과 사용자 피드백 수집을 용이하게 하기 위해 자주 사용됩니다.

변경 관리

사용자 요구가 진화함에 따라 제품 개선이 필요합니다. 변경 관리 프로세스는 소프트웨어의 변경 사항을 평가하고, 우선순위를 정하고, 구현하는 데 사용됩니다.

제품 수명 종료

유지 관리 및 개선에 드는 비용이 너무 높아서 재정적으로 합리적이지 않으면 제품을 폐기해야 합니다. 수명 종료 관리에는 후속 애플리케이션으로의 데이터 마이그레이션이 포함됩니다.

ALM의 장점은 무엇인가요?

ALM 및 ALM 도구는 비즈니스에 실질적인 이점을 제공할 수 있습니다.

시장 출시 기간 단축

사용자에게 작동하는 제품을 더 빨리 제공할수록 좋습니다. ALM은 조직이 변화하는 시장 역학, 고객 피드백 및 경쟁 압력에 신속하게 대응하는 동시에 품질을 보장할 수 있으므로 애플리케이션의 시장 출시를 가속화하는 데 도움이 됩니다.

더 높은 품질의 제품

효과적인 애플리케이션 수명 주기 관리는 속도와 품질이라는 두 가지 장점을 모두 제공합니다. ALM은 애플리케이션 수명 주기 전반에 걸쳐 품질 보증, 테스트 및 지속적인 개선의 중요성을 강조합니다. 이를 통해 조직은 강력한 프로세스를 구현하고 결함을 조기에 식별하며 소프트웨어 품질 문제를 선제적으로 해결할 수 있습니다.

추적 가능한 규정 준수

소프트웨어 아티팩트에 대한 변경 사항을 문서화, 추적 및 감사하여 조직이 규정 준수를 증명하고 소프트웨어 개발 및 유지 관리와 관련된 위험을 완화할 수 있도록 지원하는 메커니즘은 모두 ALM이 제공하는 기능의 일부입니다.

포괄적인 가시성

ALM은 소프트웨어 제공 활동의 상태, 진행 상황 및 종속성에 대한 가시성을 제공합니다. 이를 통해 이해관계자는 애플리케이션의 수명 주기 전반에 걸쳐 완벽한 가시성을 확보할 수 있습니다. 검증된 ALM 도구를 사용하면 거의 실시간으로 어떤 요구사항이 충족되었는지, 테스트가 완료되었는지, 무엇이 남았는지 확인할 수 있습니다.

간소화된 프로세스 및 협업

ALM을 사용하면 개념 및 요구 사항부터 개발, 테스트, 배포 및 유지 관리에 이르기까지 애플리케이션의 전체 수명 주기를 관리할 수 있는 구조화된 프레임워크를 구현할 수 있습니다. 프로세스를 간소화 및 표준화하고, 수작업을 줄이며, 전반적인 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 소프트웨어 제공과 관련된 여러 부서 팀 간의 협업과 커뮤니케이션이 쉬워집니다.

ALM의 진화란 무엇인가요?

애자일 및 데브옵스 관행의 채택: 애자일 및 데브옵스 방법론의 광범위한 채택은 소프트웨어 개발 및 관리 방식을 변화시켰습니다. ALM은 이러한 관행을 지원하도록 진화하여 조직이 팀 간 협업을 강화하는 동시에 배달 소프트웨어의 적응력을 높이고 자동화할 수 있도록 지원합니다.
클라우드 기반 ALM 솔루션으로 전환하세요: 클라우드 기반 ALM 솔루션은 조직에 소프트웨어 제공을 관리하고 분산된 팀과 지역 간에 협업할 수 있는 민첩성과 확장성을 제공합니다. 클라우드 기반 ALM 플랫폼은 인프라 비용 절감, 접근성 향상, 유지 관리 용이성 등의 이점을 제공합니다.
인공 지능(AI) 사용: AI 기술이 ALM을 변화시키고 있습니다. AI(GenAI 포함) 알고리즘은 예측 분석, 이상 징후 감지, 근본 원인 분석, 사람과 유사한 자동화 및 워크플로 최적화를 지원합니다. AI 기능을 갖춘 ALM 플랫폼은 생산성을 크게 개선하고 출시 기간을 단축하며 소프트웨어 품질과 성능을 향상시킵니다.
규정 준수 및 거버넌스 강조: 규제 요건과 규정 준수 표준이 더욱 엄격해짐에 따라 ALM은 강력한 규정 준수 및 거버넌스 기능을 통합하도록 진화했습니다. ALM 도구는 변경 사항을 추적하고, 감사를 문서화하고, 정책을 시행하고, GDPR, HIPAA, SOX 및 GxP 가이드라인과 같은 규제 요건을 준수할 수 있습니다.

OpenText ALM 솔루션 살펴보기

효과적인 ALM 도구의 필요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 좋은 도구는 지능적이고 정보에 입각한 통찰력 있는 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있는 토대를 마련하는 단일 데이터 소스가 될 수 있습니다. ALM 솔루션이 비즈니스에 고품질 애플리케이션을 신속하게 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보세요.

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OpenText Application Quality Management

OpenText 품질 관리 솔루션은 지속적인 개선 문화를 조성하여 조직이 소프트웨어 개발의 규칙을 다시 쓰도록 지원하므로 소프트웨어를 더 빠르고 안정적으로 제공할 수 있습니다.

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