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기술 주제

DevOps 자동화란 무엇인가요?

물음표에 초점을 맞춘 IT 항목의 일러스트레이션

개요

데이터 흐름과 자동화를 나타내는 추상적인 디지털 파이프라인

DevOps 자동화는 수작업을 줄이고 지능적이고 반복 가능한 프로세스를 도입하여 소프트웨어 개발 수명 주기를 간소화하고 가속화하는 관행입니다. 개발팀과 운영팀을 한데 모아 사일로를 허물고 애플리케이션과 서비스를 더 빠르고 안정적으로 제공할 수 있습니다.

코드 통합, 테스트, 배포, 모니터링, 보안 등의 작업을 자동화함으로써 조직은 효율성을 높이고 인적 오류를 줄이며 고품질의 소프트웨어를 대규모로 제공할 수 있습니다.

DevOps 자동화는 더 이상 파이프라인의 속도를 높이는 것이 아니라 소프트웨어 제공을 지능적이고 적응력이 뛰어나며 엔터프라이즈급으로 만드는 것입니다.

DevOps 자동화

데브옵스 자동화가 중요한 이유는 무엇인가요?

  • 더 빠른 배포: 자동화된 빌드, 테스트 및 배포 파이프라인으로 릴리스 주기를 단축하세요.
  • 일관성 및 신뢰성: 수작업 실수를 줄이고 여러 환경에서 반복 가능한 프로세스를 보장합니다.
  • 협업 강화: 공유 워크플로를 통해 개발자, IT 및 보안 팀이 함께 작업할 수 있도록 지원하세요.
  • 향상된 확장성: 증가하는 워크로드와 복잡한 하이브리드 클라우드 환경에 쉽게 적응할 수 있습니다.
  • 보안 강화: 자동화된 검사 및 규정 준수 제어 기능을 전송 파이프라인에 직접 포함하세요.

DevOps 자동화의 이점은 무엇인가요?

DevOps 자동화 도구를 도입하는 조직은 잠재력을 발휘합니다:

  • 민첩성: 시장 수요와 고객의 요구에 신속하게 대응하세요.
  • 복원력: 다운타임을 최소화하고 문제 발생 시 더 빠르게 복구하세요.
  • 생산성: 팀이 반복적인 업무에서 벗어나 혁신에 집중할 수 있도록 하세요.
  • 비즈니스 가치: 더 나은 디지털 경험을 제공하여 매출과 충성도를 높일 수 있습니다.

DevOps 자동화의 핵심 영역은 무엇인가요?

  • 지속적 통합 및 배포(CI/CD): CI/CD 자동화 코드 빌드, 테스트 및 배포.
  • 코드형 인프라(IaC): 스크립트와 템플릿을 통해 환경을 프로비저닝하고 관리합니다.
  • 자동화된 테스트: 최소한의 수작업으로 코드 품질, 성능 및 보안을 검증합니다.
  • 모니터링 및 가시성: 자동화를 사용하여 문제를 감지하고, 경고를 트리거하고, 더 빠르게 문제를 해결합니다.
  • 보안 자동화(DevSecOps): 개발 전반에 걸쳐 자동화된 스캔 및 규정 준수 검사를 통합합니다.

AI는 데브옵스 자동화를 어떻게 향상하나요?

인공 지능(AI)은 시스템이 작업을 실행할 뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 학습, 적응 및 최적화할 수 있도록 지원하여 DevOps 자동화를 한 단계 더 발전시킵니다. AI 기반 자동화는 단순히 반복적인 단계를 자동화하는 대신 패턴을 식별하고 문제를 예측하며 소프트웨어 배포 수명 주기 전반에 걸쳐 더 현명한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

에이전트 AI 시작하기

에이전트 AI는 사후 대응이 아닌 사전 예방적으로 행동할 수 있는 자율 에이전트를 도입함으로써 한 단계 더 발전했습니다. 이러한 AI 에이전트는 사람의 입력을 기다릴 필요 없이 시스템을 모니터링하고 상황에 맞는 결정을 내리고 워크플로를 트리거할 수도 있습니다. 데브옵스에서 이것은 다음을 의미합니다:

  • 자가 복구 시스템: 에이전트 AI는 인시던트를 감지하고 근본 원인을 진단하며 자동으로 수정 사항을 적용하여 서비스를 복구할 수 있습니다.
  • 자율 최적화: 에이전트가 CI/CD 파이프라인, 인프라 및 구성을 지속적으로 미세 조정하여 성능과 효율성을 높입니다.
  • 적응형 협업: AI 에이전트는 개발, 운영 및 보안 도구 간에 조율할 수 있어 워크플로우를 일관되게 유지하는 상시 팀원 역할을 합니다.
  • 지속적인 학습: 모든 배포, 인시던트 및 테스트가 상담원의 지식창고에 피드백되어 각 주기에 따라 더 스마트하고 효과적으로 만들어집니다.
자동화와 자율적인 의사 결정 AI 에이전트를 결합하여 조직은 지능적으로 확장하고, 다운타임을 줄이며, 전례 없는 속도로 혁신을 추진하는 탄력적인 DevOps 에코시스템을 만들 수 있습니다.

AI가 DevOps 자동화를 개선하는 주요 방법에는 어떤 것이 있나요?

  • 지능형 모니터링 및 이상 징후 탐지: AI는 로그, 메트릭, 이벤트를 대규모로 분석하여 비정상적인 행동이 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 조기에 탐지합니다.
  • 성능 및 용량에 대한 예측 분석: AI는 리소스 요구 사항을 예측하고 병목 현상을 예측하여 조직이 인프라를 효율적으로 확장할 수 있도록 지원합니다.
  • 자동화된 근본 원인 분석: AI는 시스템 전반의 신호를 상호 연관시키고 문제의 진정한 원인을 정확히 찾아내어 문제 해결을 가속화합니다.
  • 더 스마트한 테스트 및 품질 보증: 머신 러닝은 테스트 사례를 생성하고, 가장 중요한 테스트의 우선 순위를 지정하며, 애플리케이션이 발전함에 따라 테스트를 조정합니다.
  • AI 기반 보안(AIOps + DevSecOps): AI 모델은 새로운 위협을 탐지하고, 취약성 스캔을 자동화하며, 실시간으로 방어 체계를 조정합니다.

데브옵스의 미래: AI + 자동화

모든 릴리스, 테스트 및 인시던트가 다음 주기를 더 빠르고 스마트하게 만드는 학습 데이터가 되는 지속적인 개선 루프를 제공하는 AI와 DevOps 자동화가 함께합니다. 지능형 인사이트와 자동화된 워크플로를 결합하여 조직은 새로운 차원의 민첩성, 안정성 및 혁신을 달성할 수 있습니다.


OpenText가 DevOps 자동화를 지원하는 방법

OpenText는 기업이 안심하고 소프트웨어 제공을 가속화할 수 있도록 통합된 OpenText™ DevOps Cloud 솔루션과 OpenText™ Core Software Delivery Platform을 제공합니다. OpenText™ DevOps Aviator 및 지능형 프로세스 자동화부터 안전한 CI/CD 파이프라인까지, OpenText는 팀의 역량을 강화합니다:

  • 전략과 실행의 연계
  • 하이브리드 환경 전반에서 리소스 최적화
  • 기본 제공 거버넌스 및 규정 준수로 안전하게 확장하기
  • 실시간 인사이트를 통한 지속적인 개선
OpenText DevOps Cloud 솔루션을 통해 조직은 수동 워크플로우를 넘어 더 빠르고 스마트하며 안전한 소프트웨어 제공을 달성할 수 있습니다.

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지능적이고 안전하며 자동화된 소프트웨어 제공을 엔드투엔드로 강화하세요.

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