생성형 AI로 애플리케이션 현대화 및 IT 자동화 수준 한 단계 높이기

많은 조직이 상품과 서비스의 시장 배포를 가속화하는 데 도움이 되는 유연성, 확장성 및 용량을 위해 하이브리드 클라우드를 도입하고 있습니다. 하이브리드 클라우드는 전 세계 기업이 다양한 프로젝트 및 분석을 위한 데이터 보안 및 접근성을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 그러나 여러 하이브리드 클라우드를 관리하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있습니다. 특히 기업 요구 사항의 진화하는 특성과 오늘날 기업 포트폴리오에 있는 애플리케이션 수를 고려할 때 더욱 그렇습니다.

IBM 전문가들은 생성형 AI 기반 자동화를 우선시하는 하이브리드 클라우드 관리 플랫폼이 혁신을 성공적으로 진행하는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 통합 하이브리드 클라우드는 조직이 새로운 기술과 새로운 글로벌 시장을 활용할 수 있는 운영 민첩성을 제공할 수 있으며, 이미 일부 조직이 비용 절감 및 효율성을 실현하고 IT 성능을 개선하며 새로운 서비스를 더 빠르게 제공 및 확장하는 데 도움을 주고 있습니다.

표준화는 자동화 및 현대화를 원하는 조직에 매우 중요합니다. 하이브리드 클라우드 환경에서 표준화는 함께 작동하는 사람, 기술 및 프로세스의 복잡한 혼합에서 발생할 수 있는 불일치, 오류 및 불일치를 해결합니다.

적절한 표준화는 달성하기 어려울 수 있습니다. 조직은 플랫폼 중심 접근 방식을 채택하여 표준화된 관행, 공유 리소스, 개방형 커뮤니케이션 및 간소화된 프로세스를 촉진하는 기반을 구축해야 합니다.

클라우드 플랫폼을 중심 기반으로 도입하면, 조직은 인프라 프로비저닝, 배포, 확장, 모니터링, 보안에 대한 표준화된 방식을 구축할 수 있으며, 이를 비즈니스 목표와 일치하도록 조정할 수 있습니다. 이것은 기술 구현이 집중된 상태로 유지되도록 도와주며, 조직의 생성형 AI 전략에 대한 상향식 접근 방식의 중요성을 강조합니다. 엔지니어는 비즈니스 우선순위에 맞춰 생성형 AI의 필요성을 효과적으로 판단할 수 있습니다(또는 보다 간단한 규칙 기반 솔루션으로 충분한지 평가할 수 있습니다).

개발 목표를 비즈니스 목표와 일치시키는 포괄적인 상향식 전략을 수립하면, 조직은 적합한 리소스를 신속하게 파악하고 체계적이며 거버넌스가 갖춰진 생성형 AI 구현을 실행할 수 있습니다.

자율 IT 관리 시스템은 기술 운영, 주요 비즈니스 프로세스 및 설계 시스템을 단순화하도록 설계되었습니다. 통합된 데이터를 사용하여 서로 다른 데이터 소스에서 가져와 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 촉진합니다.

생성형 AI 기술은 도약적이며 엔지니어가 코드 및 문서 생성을 자동화할 수 있도록 지원하여 애플리케이션 개발을 단순화할 수 있습니다. 생성형 AI는 다양한 파운데이션 모델을 기반으로하여 강력한 트랜스포머를 사용하여 비정형 정보에서 콘텐츠를 생성합니다. 오늘날 우리는 고객이 IT 운영, IT 자산 관리 및 자산 활용을 자동화하기 위해 자동화 기능을 사용하거나 자동화를 고려하고 있는 것을 확인했습니다.

조직은 생성형 AI를 통해 작업을 자동화하고 고객 서비스 및 판매 기능을 강화하여 이러한 프로세스의 효율성을 개선할 수 있습니다. 기존 영업 및 서비스 엔지니어는 언어 기반 생성형 AI를 사용하여 기술을 보강하고 상황별 또는 산업적 지식을 찾아 더 나은 고객 경험을 제공하거나 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.

생성형 AI는 개선된 이슈 분류, 문제 해결을 위한 코드 생성, 향상된 자동 복구 시스템, 문맥 기반 자동화, 더 빠른 코드 디버깅, 모범 사례 제안, 더 나은 문서 생성, 리버스 엔지니어링 기능, 코드 리팩터링 등 다양한 잠재적 비즈니스 이점을 제공합니다.

자율적인 IT 운영을 통해 관측 가능성을 향상시키면 시스템 엔지니어는 기존의 IT 지표를 뛰어넘을 수 있습니다. 대신 시스템 지연 시간, 네트워크 트래픽 지표, 네트워크 포화도 및 오류 등 보다 통찰력 있는 '골든 시그널'에 집중할 수 있습니다.

IT 운영 자동화를 논의할 때, 조직은 생성형 AI 기술을 활용한 조직의 보안 운영(SecOps) 관리의 중요성에 주목해야 합니다. IBM은 생성형 AI를 SecOps에 통합하면 조직이 보안 이상 징후를 효율적으로 식별하여 대응하고, 잠재적 위협을 탐지하고 완화할 수 있다는 사실을 확인했습니다. 목표는 AI 기반 자동화를 활용해 조직의 전반적인 보안 및 규정 준수 태세를 강화하는 것입니다.

보안 및 규정 준수는 산업에 따라 다를 수 있는 광범위한 영역입니다. 당사의 전문가들은 생성형 AI가 데이터 내의 이상 징후를 식별하고 이를 다양한 정보 소스(예: 원시 코드 및 과거 사업 실패)와 연결하는 데 유용할 수 있다고 믿습니다.

예를 들어, 조직은 생성형 AI 툴을 사용하여 관련 감사 표준에 따라 감사 규정 준수 활동과 문서화를 지원할 수 있습니다. 평가가 완료되면 이러한 생성형 AI 툴은 인간 상담원이 평가하기에 부적절한 단어나 문구를 표시하도록 설계되었습니다.

하이브리드 클라우드 워크로드 관리를 위한 강력한 AI 기반 자동화 우선 플랫폼은 고객의 하이브리드 클라우드 전환 및 여정을 현대화하고 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 조직은 코드 생성과 같은 전술을 활용하여 IT 프로세스를 자동화하고 레거시 애플리케이션을 현대화하여 조직의 민첩성을 높일 수 있습니다.

엔지니어는 코드 생성기를 활용하여 생성형 AI가 엔지니어가 검토하고 수정하여 배포할 수 있는 코드를 생성하도록 프롬프트 초안을 작성할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션 및 서비스 개발을 크게 가속화할 수 있습니다.

예를 들어, 생성형 AI를 사용하면 개발자와 IT 운영자가 자연어 입력을 기반으로 AI가 생성한 권장 사항을 사용하여 코드를 더 쉽게 작성할 수 있습니다.