GitHub을 통한 AI 기반 DevOps

명세서

• 제품 이름: GitHub을 사용한 AI 기반 DevOps
• 특징: 효율성 향상, 보안 강화, 더 빠른 가치 제공

DevOps란 무엇인가요?

DevOps를 효과적으로 구현하면 조직이 소프트웨어를 제공하는 방식을 혁신하여 가속화할 수 있습니다.
출시 주기를 단축하고, 안정성을 개선하고, 혁신을 추진합니다.
진정한 기회는 DevOps가 빠르게 진화하는 시장에서 민첩성을 유지하는 데 어떻게 도움이 되는지에 있습니다. 협업, 지속적인 개선 및 전략적 기술 도입 문화를 확립함으로써 더 빠른 출시 시간과 변화에 적응하는 더 강력한 능력으로 경쟁자를 앞지를 수 있습니다.

DevOps는 다양한 경험, 기술 능력, 문화적 관점에 의해 형성됩니다. 이러한 다양성은 다양한 해석과 진화하는 관행을 가져와 DevOps를 역동적이고 학제간 분야로 만듭니다. DevOps 팀은 교차 기능적이며 소프트웨어 제공 수명 주기(SDLC)의 일부인 팀의 핵심 플레이어를 포함합니다.
이 전자책에서는 강력한 DevOps 팀을 구축하고 실행하는 것의 가치와 AI를 적용하여 일상적인 작업을 자동화하고, 코드를 보호하고, 최적의 엔드투엔드 라이프사이클 관리를 달성하는 방법을 알아보겠습니다.

DevOps 정의

DevOps 커뮤니티에서 신뢰받는 목소리인 Donovan Brown은 DevOps 실무자들에게 널리 알려진 DevOps 정의를 공유했습니다.

DevOps는 사람, 프로세스, 제품을 결합하여 최종 사용자에게 지속적으로 가치를 제공할 수 있도록 하는 것입니다."

도노반 브라운

파트너 프로그램 관리자 // Microsoft1
많은 기술 환경에서 팀은 각자의 기술 능력 세트에 의해 고립되어 있으며, 각자는 자체 지표, KPI 및 성과물에 집중합니다. 이러한 분열은 종종 전달 속도를 늦추고, 비효율성을 초래하며, 상충되는 우선순위로 이어져 궁극적으로 진행을 방해합니다.
이러한 과제를 극복하기 위해 조직은 협업을 촉진하고, 건설적인 피드백을 장려하고, 워크플로를 자동화하고, 지속적인 개선을 수용해야 합니다. 이를 통해 더 빠른 소프트웨어 제공, 더 큰 효율성, 향상된 의사 결정, 비용 절감 및 더 강력한 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 됩니다.
팀은 어떻게 새로운 DevOps 관행을 효과적으로 도입할 수 있을까요? 수동 배포 프로세스, 긴 피드백 주기, 비효율적인 테스트 자동화, 릴리스 파이프라인의 수동 개입으로 인한 지연과 같은 가장 중요한 문제점을 먼저 해결하는 것으로 시작할 수 있습니다.

마찰 지점을 제거하는 것은 압도적으로 느껴질 수 있지만, 최근 몇 년 동안 AI의 급속한 성장은 개발자가 작업 속도와 품질을 높일 수 있는 새로운 기회를 만들어냈습니다. 저희의 연구에 따르면 작성되고 다시 작성된 코드의 품질은view개발자 중 누구도 이전에 해당 기능을 사용해본 적이 없었지만, GitHub Copilot Chat을 활성화한 후 전반적으로 ed가 더 좋아졌습니다.
개발자의 85%가 GitHub Copilot 및 GitHub Copilot Chat을 사용하여 코드를 작성할 때 코드 품질에 대한 자신감이 높아졌다고 느꼈습니다.

85%

코드 다시viewGitHub Copilot Chat 없이 작업한 경우보다 15% 더 빠르게 완료되었습니다.

15%

DevOps + 생성 AI: 효율성을 위한 AI 활용
DevOps는 공동 책임 문화를 장려함으로써 협업을 장려하고 사일로를 허물어뜨립니다. AI는 반복적인 작업을 자동화하고, 워크플로를 간소화하고, 더 빠른 피드백 주기를 가능하게 하여 팀이 고부가가치 작업에 집중할 수 있도록 함으로써 이를 한 단계 더 발전시킵니다.
소프트웨어 제공의 핵심 과제는 비효율성과 부정확성입니다. AI는 리소스 관리를 최적화하고 일관되고 더 정확한 결과를 제공함으로써 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. AI 기반 효율성은 애플리케이션 성능과 인프라 최적화를 향상시킬 뿐만 아니라 보안을 강화하고 비용을 절감할 수도 있습니다.
고성과 팀은 생산성을 저해하고 납품 주기를 연장하는 반복적인 작업을 식별하고 자동화할 수 있습니다. 궁극적인 목표는 고객과 최종 사용자에게 가장 중요한 것을 제공하는 동시에 조직의 성장을 촉진하고, 출시 시간을 단축하고, 개발자의 생산성과 만족도를 강화하는 것입니다.

일상적인 작업을 자동화하다
개발자는 종종 반복적인 일상 업무를 처리합니다.
이러한 작업은 일반적으로 "시간 도둑"이라고 하며 수동 시스템 검사, 새로운 코드 환경 설정 또는 버그 식별 및 해결과 같은 작업을 포함합니다. 이러한 작업은 개발자의 핵심 책임인 새로운 기능 제공에서 시간을 빼앗습니다.
DevOps는 팀의 정렬과 자동화를 모두 포함합니다.
가장 중요한 목표는 SDLC에서 부담과 장애물을 제거하고 개발자가 수동적이고 일상적인 작업을 줄이는 데 도움을 주는 것입니다. AI를 활용하여 이러한 문제를 해결하는 방법을 살펴보겠습니다.

GitHub로 개발 라이프사이클을 간소화하세요
DevOps, AI, GitHub의 힘을 결합하여 팀이 종단 간 가치를 어떻게 제공할 수 있는지 확인해 보겠습니다. GitHub
오픈소스 소프트웨어의 본거지로 널리 알려져 있지만 GitHub Enterprise 솔루션을 통해 엔터프라이즈 수준의 기능도 제공합니다.
GitHub Enterprise는 버전 제어, 문제 추적, 코드 재작성을 위한 통합 플랫폼을 제공하여 DevOps 라이프사이클을 간소화합니다.view, 그리고 더 많은 것들. 이를 통해 툴체인 확산을 줄이고, 비효율성을 최소화하며, 팀이 작업하는 표면의 수를 줄임으로써 보안 위험을 완화합니다.

선도적인 AI 개발 도구인 GitHub Copilot에 액세스하면 반복 작업에 소요되는 시간을 줄이고 오류를 완화하여 개발 주기를 가속화할 수 있습니다. 이를 통해 더 빠른 납품과 출시 시간 단축이 가능합니다.
GitHub의 내장 자동화 및 CI/CD 워크플로는 코드 재작업을 간소화하는 데에도 도움이 됩니다.views, 테스트 및 배포. 이를 통해 수동 작업의 수가 줄어들고 승인 시간이 단축되며 개발이 가속화됩니다. 이러한 도구를 사용하면 원활한 협업이 가능하고 사일로가 분해되며 팀이 계획에서 납품까지 프로젝트의 모든 측면을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

더 열심히가 아니라 더 똑똑하게 일하세요
자동화는 DevOps의 핵심으로, 시간 도둑을 없애고 더 빠르게 가치를 제공하는 데 집중할 수 있게 해줍니다. 자동화는 SDLC의 다양한 항목을 포함하는 매우 광범위한 용어입니다. 자동화에는 CI/CD를 구성하여 코드 변경 사항을 프로덕션 환경에 원활하게 통합하는 것과 같은 작업이 포함될 수 있습니다. 여기에는 코드로서의 인프라(IaC), 테스트, 모니터링 및 알림, 보안을 자동화하는 것도 포함될 수 있습니다.
대부분의 DevOps 도구가 CI/CD 기능을 제공하는 반면 GitHub은 엔터프라이즈급 소프트웨어를 제공하는 솔루션인 GitHub Actions로 한 단계 더 나아갑니다.
클라우드, 온프레미스 또는 다른 곳에서든 귀하의 환경에서 GitHub Actions를 사용하면 CI/
CD 파이프라인을 사용할 수 있을 뿐만 아니라 워크플로 내의 거의 모든 것을 자동화할 수도 있습니다.
GitHub 플랫폼과의 원활한 통합으로 추가 도구가 필요 없어지고 워크플로가 간소화되며 생산성이 향상됩니다. GitHub Actions가 워크플로를 어떻게 변화시킬 수 있는지 알아보세요.

• 더 빠른 CI/CD: 더 빠른 릴리스를 위해 빌드, 테스트, 배포 파이프라인을 자동화합니다.
• 향상된 코드 품질: 코드 서식 표준을 시행하고 보안 문제를 조기에 포착합니다.
• 향상된 협업: 개발 프로세스에 대한 알림과 커뮤니케이션을 자동화합니다.
• 간소화된 규정 준수: 조직 표준에 맞춰 저장소를 정렬하는 데 도움이 됩니다.
• 효율성 향상: 반복되는 작업을 자동화하여 개발자의 시간을 절약하세요.

GitHub Copilot은 코드 제안을 하고 더 나은 워크플로를 만드는 데 사용할 Action을 제안하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 조직에 맞게 조정된 코딩 모범 사례를 제안하여 팀이 거버넌스와 규칙을 시행하는 데 빠르게 구현할 수 있습니다. GitHub Copilot은 다양한 프로그래밍 언어와 함께 작동하며 작업을 쉽게 자동화하기 위한 Action과 워크플로를 빌드하는 데 사용할 수 있습니다.

GitHub Copilot에 대해 자세히 알아보려면 다음을 참조하세요.

• GitHub Copilot을 사용하여 IDE에서 코드 제안 받기
• IDE에서 GitHub Copilot 사용: 팁, 트릭 및 모범 사례
• GitHub Copilot을 사용하는 예상치 못한 10가지 방법

반복적인 작업 줄이기
일상적인 프로세스를 자동화하고 GitHub Copilot과 같은 도구를 사용하여 워크플로를 간소화하는 데 집중하세요. 예를 들어ample, Copilot은 단위 테스트 생성을 지원할 수 있습니다. 이는 시간이 많이 걸리지만 소프트웨어 개발에 필수적인 부분입니다. 정확한 프롬프트를 작성함으로써 개발자는 Copilot이 기본 시나리오와 더 복잡한 에지 케이스를 모두 포괄하는 포괄적인 테스트 모음을 만들도록 안내할 수 있습니다. 이를 통해 수동 작업을 줄이는 동시에 높은 코드 품질을 유지할 수 있습니다.

Copilot이 제공하는 결과를 신뢰하고 확인하는 것이 중요합니다. 모든 생성적 AI 기반 도구와 마찬가지로요. 팀은 간단하고 복잡한 작업에 Copilot을 신뢰할 수 있지만, 코드를 배포하기 전에 항상 철저한 테스트를 통해 출력을 검증하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 안정성을 보장할 수 있을 뿐만 아니라 워크플로를 느리게 할 수 있는 오류를 방지할 수 있습니다.
Copilot을 계속 사용하면서 프롬프트를 개선하면 기능을 최대한 활용하는 데 도움이 되며, 반복 작업을 최소화하면서 더욱 스마트한 자동화가 가능합니다.
GitHub Copilot을 사용하여 단위 테스트를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

• GitHub Copilot 도구를 사용하여 단위 테스트 개발
• GitHub Copilot으로 테스트 작성

신속한 엔지니어링 및 컨텍스트
GitHub Copilot을 DevOps 실무에 통합하면 팀의 작업 방식에 혁명을 일으킬 수 있습니다. Copilot에 대한 정확하고 맥락이 풍부한 프롬프트를 작성하면 팀이 새로운 수준의 효율성을 확보하고 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 이점은 다음과 같은 조직의 측정 가능한 성과로 이어질 수 있습니다.

• 효율성 향상: 반복적인 작업을 자동화하고, 수동 개입을 최소화하며, 실행 가능한 통찰력을 바탕으로 더 빠르고 스마트한 의사 결정을 가능하게 합니다.
• 비용 절감: 반복적이고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스에 AI를 통합하여 작업 흐름을 간소화하고, 오류를 줄이며, 개발 비용을 절감합니다.
• 성과 달성: Copilot을 활용하여 전략적 목표를 지원하고, 고객 경험을 개선하고, 시장에서 경쟁 우위를 유지하세요.

정확하고 자세한 프롬프트를 작성하는 방법을 배우면 팀은 Copilot 제안의 관련성과 정확성을 크게 개선할 수 있습니다. 모든 새로운 도구와 마찬가지로 적절한 온보딩과 교육은 팀이 규모에 맞게 Copilot의 이점을 극대화하는 데 필수적입니다.

팀 내에서 효과적인 신속한 엔지니어링 문화를 조성할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

• 내부 커뮤니티를 구축하세요. 통찰력을 공유하기 위한 채팅 채널을 설정하고, 이벤트에 참석하거나 주최하고, 학습 기회를 만들어 팀이 학습할 수 있는 공간을 만드세요.
• 놀라운 순간을 공유하세요. Copilot과 같은 도구를 사용하여 다른 사람들의 여정을 안내하는 문서를 만드세요.
• 여러분이 얻은 팁과 요령을 공유하세요. 지식 공유 세션을 주최하고 내부 커뮤니케이션(뉴스레터, Teams, Slack 등)을 사용하여 통찰력을 공유하세요.

효과적인 프롬프트는 AI를 팀의 목표에 맞추는 데 도움이 되며, 이는 더 나은 의사 결정, 더 신뢰할 수 있는 출력, 더 높은 성과로 이어질 수 있습니다. 이러한 프롬프트 엔지니어링 방법을 구현하면 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 더 빠른 배송, 향상된 제품 제공, 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

DevOps + 보안: 내부에서 외부로 코드 보호

SDLC를 관리하기 위한 통합 전략은 간소화된 툴셋으로 지원될 때 훨씬 더 효과적입니다. 툴 확산은 많은 DevOps 분야에서 일반적인 과제이지만 애플리케이션 보안은 종종 가장 큰 영향을 받습니다. 팀은 갭을 해결하기 위해 새로운 툴을 자주 추가하지만 이러한 접근 방식은 종종 사람과 프로세스와 관련된 핵심 문제를 간과합니다. 결과적으로 보안 환경은 단일 애플리케이션 스캐너에서 복잡한 엔터프라이즈 위험 플랫폼에 이르기까지 모든 것으로 어수선해질 수 있습니다.
툴셋을 간소화하면 개발자가 집중하고 컨텍스트 전환을 줄이며 코딩 흐름을 유지하는 데 도움이 됩니다. 종속성 관리 및 취약성 경고에서 민감한 정보를 보호하는 예방 조치에 이르기까지 모든 단계에서 보안이 통합된 플랫폼은 조직의 소프트웨어 보안 자세에 안정성을 제공합니다. 또한 확장성이 중요하여 플랫폼의 기본 제공 기능과 함께 기존 도구를 활용할 수 있습니다.

모든 코드 줄을 보호하세요
소프트웨어 개발에 대해 생각할 때 Python, C#, Java, Rust와 같은 언어가 떠오를 가능성이 큽니다. 그러나 코드는 여러 형태를 띠며, 데이터 과학자, 보안 분석가, 비즈니스 인텔리전스 분석가 등 다양한 분야의 전문가도 각자의 방식으로 코딩에 참여합니다. 확장하여 보안 취약성에 대한 잠재적 위험이 증가합니다. 때로는 모르게 증가합니다. 역할이나 직함에 관계없이 모든 개발자에게 포괄적인 표준 및 방법론 세트를 제공하면 주기의 모든 단계에 보안을 통합할 수 있습니다.

정적 분석 및 비밀 스캐닝
빌드 타임 통합과 관련하여 애플리케이션 보안 테스트(AST) 도구를 사용하는 것이 더 일반화되었습니다. 최소한의 침습적 기술 중 하나는 소스 코드를 그대로 스캔하여 복잡성, 잠재적 악용 및 표준 준수 사항을 찾는 것입니다. 모든 커밋과 모든 푸시에서 소프트웨어 구성 분석(SCA)을 사용하면 개발자가 당면한 작업에 집중하는 동시에 풀 요청 및 코드 재요청을 위한 메커니즘을 제공하는 데 도움이 됩니다.view더욱 생산적이고 의미 있는 일이 되어야 합니다.
비밀 스캐닝은 잠재적으로 소스 제어에 위협이 되는 비밀이나 키를 커밋하는 것에 대한 비밀 무기입니다. 구성된 경우 비밀 스캐닝은 AWS, Azure, GCP를 포함한 120개가 넘는 다양한 소프트웨어 및 플랫폼 공급업체 목록에서 가져옵니다. 이를 통해 해당 소프트웨어 애플리케이션이나 플랫폼과 일치하는 특정 비밀을 식별할 수 있습니다. 또한 GitHub UI에서 비밀이나 키가 활성화되어 있는지 직접 테스트하여 수정을 간소화할 수 있습니다.

CodeQL을 사용한 고급 코드 분석
CodeQL은 코드를 분석하여 취약성, 버그 및 기타 품질 문제를 식별하는 GitHub의 강력한 유틸리티입니다. 컴파일 또는 해석을 통해 코드베이스에서 데이터베이스를 구축한 다음 쿼리 언어를 사용하여 취약한 패턴을 검색합니다. CodeQL을 사용하면 비즈니스와 관련된 특정 사례 또는 독점 사용 사례에 맞게 조정된 사용자 지정 변형 데이터베이스를 만들 수도 있습니다. 이러한 유연성을 통해 기업 내의 다른 애플리케이션을 스캔하는 동안 사용할 수 있는 재사용 가능한 취약성 데이터베이스를 개발할 수 있습니다.
CodeQL은 강력한 기능 외에도 지원되는 언어에 대한 스캔 및 취약성 결과를 빠르게 제공하여 개발자가 품질을 떨어뜨리지 않고 효율적으로 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 이러한 성능과 속도의 조합은 CodeQL을 다양한 프로젝트에서 코드 무결성과 보안을 유지하는 데 귀중한 자산으로 만듭니다. 또한 리더에게 조직의 회복력을 개선하고 안전한 소프트웨어 개발 관행을 구현하는 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다.

분
취약성 탐지부터 성공적인 수정까지3

더 정확하게
거짓 양성률이 적은 유출된 비밀을 찾습니다4

적용 범위
Copilot Autofix는 지원되는 모든 언어에서 거의 90%의 경고 유형에 대한 코드 제안을 제공합니다.

1. 전반적으로 개발자가 Copilot Autofix를 사용하여 PR 시간 알림에 대한 수정 사항을 자동으로 커밋하는 데 걸리는 중간 시간은 28분이었고, 동일한 알림을 수동으로 해결하는 데 걸리는 시간은 1.5시간이었습니다(3배 더 빠름). SQL 주입 취약점의 경우: 18분이었고, 3.7시간이었습니다(12배 더 빠름). GitHub Advanced Security가 활성화된 리포지토리의 풀 요청(PR)에서 CodeQL이 발견한 새로운 코드 스캐닝 알림을 기준으로 합니다. 이는 examp결과는 다양할 것입니다.
2. 비밀 탐지 도구에 의한 소프트웨어 비밀 보고에 대한 비교 연구
   Setu Kumar Basak 외, 노스캐롤라이나 주립대학교, 2023
3. https://github.com/enterprise/advanced-security

종속성 그래프의 신비 해제

최신 애플리케이션은 수십 개의 직접 참조되는 패키지를 가질 수 있으며, 이는 다시 수십 개의 패키지를 종속성으로 가질 수 있습니다. 이 과제는 amp기업이 다양한 수준의 종속성을 가진 수백 개의 저장소를 관리해야 하기 때문에 보안이 어려운 과제가 됩니다. 조직 전체에서 어떤 종속성이 사용되고 있는지 파악하기 어려워지기 때문입니다. 저장소 종속성, 취약성 및 OSS 라이선스 유형을 추적하는 종속성 관리 전략을 채택하면 위험이 줄어들고 문제가 프로덕션에 도달하기 전에 감지하는 데 도움이 됩니다.
GitHub Enterprise는 사용자와 관리자에게 종속성 그래프에 대한 즉각적인 통찰력을 제공하고, 오래된 라이브러리를 표시하여 잠재적인 보안 위험을 초래하는 Dependabot의 알림을 사용합니다.

저장소 종속성 그래프는 다음으로 구성됩니다.

• 종속성: 저장소에서 식별된 종속성의 전체 목록
• 종속성: 저장소에 종속성이 있는 모든 프로젝트 또는 저장소
• Dependabot: 종속성의 업데이트된 버전과 관련하여 Dependabot에서 발견된 사항

저장소 수준 취약성의 경우 탐색 모음의 보안 탭은 코드베이스와 관련된 종속성과 연관될 수 있는 식별된 취약성에 대한 결과를 보여줍니다. Dependabot view 식별된 취약점과 관련된 경고를 나열하고 다음을 수행할 수 있습니다. view 공개 저장소에 대한 특정 알림을 자동으로 분류하는 데 도움이 되는 규칙 세트.

GitHub Enterprise 및 조직 views
GitHub Enterprise를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다. view 그리고 조직과 기업의 모든 리포지토리에서 종속성, 취약성 및 OSS 라이선스를 관리합니다. 종속성 그래프를 통해 포괄적인 view 등록된 모든 저장소의 종속성.

이 간략한 대시보드는 식별된 보안 권고 사항뿐만 아니라 종속성과 관련된 라이선스 배포에 대한 뛰어난 스냅샷을 제공합니다.
기업 전체에서 사용 중입니다. OSS 라이선스 사용은 특히 독점 코드를 관리하는 경우 위험할 수 있습니다. GPL 및 LGPL과 같은 일부 제한적인 오픈 소스 라이선스는 소스 코드를 강제 공개에 취약하게 만들 수 있습니다. 오픈 소스 구성 요소는 어디에서 규정을 위반했는지 확인할 수 있는 통합된 방법을 찾아야 하며 해당 라이선스로 가져오는 패키지에 대한 다른 대안을 찾고 싶을 수 있습니다.

보안 태세 보호

많은 엔터프라이즈급 소스 제어 관리 시스템은 정책, 사전 커밋 후크, 플랫폼별 기능을 사용하여 코드를 보호하는 옵션을 제공합니다. 다음 조치를 사용하여 포괄적인 보안 자세를 계획할 수 있습니다.

• 예방 조치:
  GitHub에서는 다양한 유형의 규칙 세트를 구성하고 사용하여 동작을 강제하고 특정 브랜치에서 원치 않는 변경을 방지할 수 있습니다. 예를 들어amp르 :
  • 변경 사항을 병합하기 전에 풀 리퀘스트를 요구하는 규칙
  • 특정 브랜치에 변경 사항이 직접 푸시되는 것을 보호하는 규칙

사전 커밋 후크를 사용하여 추가 클라이언트 측 검사를 수행할 수 있습니다. 소스 제어 관리 시스템인 Git은 사전 커밋 후크를 지원하여 커밋 메시지 서식 지정이나 변경 사항을 커밋하기 전에 서식 지정 및 검증 루틴 실행과 같은 다양한 작업을 수행합니다. 이러한 후크는 고급 유틸리티를 활용하여 로컬 수준에서 코드 일관성과 품질을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 보호 조치: GitHub에서는 풀 요청이나 CI 빌드 중에 설정할 수 있는 체크 사용을 포함하여 보호 조치를 구성할 수도 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
  • 종속성 검사
  • 테스트 확인
  • 코드 품질 검사
  • 고품질 게이트
  • 수동 개입/인간 승인 게이트

GitHub Enterprise를 사용하면 소프트웨어 개발 팀이 오래된 종속성 및 체크인된 비밀에서 알려진 언어 익스플로잇에 이르기까지 매우 빠르게 취약점을 식별하고 조치를 취할 수 있습니다. 추가 기능을 통해 view종속성 그래프를 통해 팀 리더와 관리자는 보안 권고에 있어 앞서 나가는 데 필요한 도구를 갖추게 됩니다. 사용 중인 라이선스 유형의 가시성을 루프로 지정하면 포괄적인 보안 우선 위험 관리 플랫폼이 제공됩니다.

GitHub Enterprise를 사용하여 DevOps 파이프라인 강화
이제 DevOps라는 개념은 기술 산업 종사자들에게 널리 알려져 있다고 해도 과언이 아닙니다. 그러나 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 도구와 방법론이 계속 등장함에 따라, 끊임없이 성장하는 조직이 결과를 효과적으로 관리하고 측정하는 데 부담을 줄 수 있습니다.
탄력적이고 확장 가능하며 비용 효율적인 애플리케이션에 대한 시장 수요를 충족하는 것은 어려울 수 있습니다. 클라우드 기반 리소스를 활용하면 출시 시간을 단축하고 개발자의 내부 루프를 가속화하며 비용 의식적인 제어를 통해 확장된 테스트 및 배포를 수행할 수 있습니다.

클라우드 기반 애플리케이션 활성화
왼쪽으로 이동하는 패러다임이 보안, 테스트 및 피드백을 개발 내부 루프에 더 가깝게 가져온 것처럼 클라우드용 애플리케이션을 개발하는 것도 마찬가지입니다. 클라우드 중심 개발 관행을 채택하면 개발자가 기존 접근 방식과 최신 클라우드 솔루션 간의 격차를 메우는 데 도움이 됩니다. 이러한 전환을 통해 팀은 단순히 클라우드 우선 애플리케이션을 만드는 것에서 벗어나 진정으로 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

클라우드에서 개발하고 클라우드에 배포
원활한 개발을 용이하게 하는 IDE는 이제 표준적인 기대 사항입니다. 그러나 해당 환경 내에서의 이식성이라는 아이디어는 비교적 새로운 것으로, 특히 클라우드 기반 IDE의 최근 발전을 고려할 때 더욱 그렇습니다. GitHub Codespaces와 기반 DevContainers 기술이 출시되면서 개발자는 이제 이식 가능한 온라인 환경에서 코드를 개발할 수 있습니다. 이 설정을 통해 구성을 활용할 수 있습니다. file이를 통해 특정 팀의 요구 사항을 충족하도록 개발 환경을 맞춤화할 수 있습니다.

재사용성과 휴대성의 결합은 조직에 상당한 이점을 제공합니다.tag즉, 팀은
이제 모든 개발자가 새로운 개발자든 경험이 많은 개발자든 동일한 설정 내에서 작업할 수 있도록 구성 및 환경 사양을 중앙화합니다. 이러한 중앙화된 구성을 통해 팀원이 해당 구성에 기여할 수 있습니다. 요구 사항이 진화함에 따라 환경을 업데이트하고 모든 개발자에게 안정적인 상태로 유지할 수 있습니다.

대규모 워크플로 관리
생산성 지표를 실제로 주도하는 것은 개발자 워크플로와 출시 시간입니다. 그러나 이를 대규모로 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 여러 개발자 팀이 다양한 클라우드, 클라우드 서비스 또는 온프레미스 설치에 워크플로와 배포를 사용하는 경우 더욱 그렇습니다. 다음은 GitHub Enterprise가 대규모로 워크플로를 관리하는 부담을 덜어주는 몇 가지 방법입니다.

• 재사용 가능한 작업 및 워크플로로 간소화
• 거버넌스를 사용하여 고용
  조치 정책
• 게시된 작업 사용
  검증된 게시자
• 일관성을 보장하고 메인라인 코드를 보호하려면 지점 정책과 규칙 세트를 사용하십시오.
• 기업 및 조직 수준에서 의미 있는 것을 구성하세요

종단간 소프트웨어 수명 주기 관리
계획된 작업과 진행 중인 작업을 모두 관리하는 것은 애자일 소프트웨어 개발의 필수적인 초석입니다. GitHub Enterprise는 사용자가 프로젝트를 만들고, 하나 이상의 팀과 리포지토리를 해당 프로젝트에 연결한 다음, 연결된 리포지토리에서 열린 이슈를 사용하여 프로젝트 내에서 전체 작업 항목을 추적할 수 있는 가벼운 프로젝트 관리 구조를 제공합니다. 레이블을 사용하여 다양한 유형의 이슈를 구별할 수 있습니다.

예를 들어ample, 기본 중 일부
이슈와 함께 사용할 수 있는 라벨은 향상, 버그, 기능입니다. 이슈와 관련된 작업 목록이 있는 모든 항목의 경우 마크다운을 사용하여 해당 작업 목록을 체크리스트로 정의하고 이슈 본문에 포함할 수 있습니다. 이를 통해 해당 체크리스트를 기반으로 완료를 추적하고 정의된 경우 프로젝트 마일스톤과 정렬하는 데 도움이 됩니다.

피드백 루프 관리 
개발자가 특정 기능에 대한 피드백을 빨리 받을수록 잠재적인 문제를 해결하고 업데이트를 릴리스하는 것이 변경 사항을 검증하는 것보다 더 쉽다는 것은 비밀이 아닙니다. 모든 조직에는 인스턴트 메시징, 이메일, 티켓이나 문제에 대한 의견, 심지어 전화 통화 등 각자 선호하는 의사소통 방법이 있습니다. GitHub Enterprise의 또 다른 기능 중 하나는 토론으로, 개발자와 사용자가 포럼 기반 환경에서 상호 작용하여 변경 사항, 기능과 관련된 모든 유형의 문제 또는 작업 항목으로 변환될 수 있는 새로운 기능에 대한 제안을 전달할 수 있는 기능을 제공합니다.

Discussions를 둘러싼 기능 세트는 꽤 오랫동안 오픈 소스 프로젝트에서 인기를 끌었습니다. 일부 조직은 엔터프라이즈 수준의 커뮤니케이션 도구가 이미 있는 경우 Discussions를 사용하는 이점을 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 조직이 성숙해짐에 따라 특정 소프트웨어 기능과 기능에 관련된 커뮤니케이션을 분리한 다음 특정 저장소와 관련된 Discussions를 통해 이를 전달할 수 있게 되면 개발자, 제품 소유자 및 최종 사용자가 구현하고자 하는 기능에 맞는 환경에서 긴밀하게 상호 작용할 수 있습니다.

아티팩트 수명 주기
아티팩트 관리란 모든 소프트웨어 개발 라이프사이클의 핵심이 되는 것입니다. 실행 파일, 바이너리, 동적으로 연결된 라이브러리, 정적 web 코드 또는 Docker 컨테이너 이미지나 Helm 차트를 통해서도 모든 아티팩트를 카탈로그화하고 배포를 위해 검색할 수 있는 중앙 장소를 갖는 것이 필수적입니다. GitHub Packages를 사용하면 개발자가 조직이나 기업 내에서 배포하기 위해 표준화된 패키지 형식을 저장할 수 있습니다.
GitHub 패키지는 다음을 지원합니다.

• 메이븐
• 그래들
• 엔피씨(npm)
• 루비
• 그물
• 도커 이미지

해당 범주에 속하지 않는 아티팩트가 있는 경우 리포지토리의 릴리스 기능을 사용하여 여전히 저장할 수 있습니다. 이를 통해 필요한 바이너리나 기타 file필요에 따라 s.

품질 관리
테스트는 소프트웨어 개발의 필수적인 부분으로, 지속적인 통합 빌드 중에 단위 테스트나 기능 테스트를 실행하거나 품질 보증 분석가가 테스트 시나리오를 실행하여 기능을 검증하는 것입니다. web 애플리케이션. GitHub Actions를 사용하면 다양한 테스트 유형을 파이프라인에 통합하여 품질이 평가되고 있는지 확인할 수 있습니다.
또한, GitHub Copilot은 단위 테스트를 작성하는 가장 좋은 방법에 대한 제안을 제공하여 개발자가 단위 테스트나 다른 유형의 테스트를 만드는 부담을 덜고 당면한 비즈니스 문제에 더 집중할 수 있도록 도와줍니다.

다양한 테스트 유틸리티를 쉽게 통합할 수 있으면 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 품질을 평가하는 데 도움이 됩니다. 앞서 언급했듯이 GitHub Actions 워크플로 내에서 검사를 사용하여 특정 시나리오를 검증할 수 있습니다. 여기에는 요청을 병합하기 전에 전체 테스트 모음을 성공적으로 실행할 수 있는 것이 포함됩니다. s에 따라tag배포 시 통합 테스트, 부하 및 스트레스 테스트, 심지어 혼돈 테스트 등의 검사를 지정하여 배포 파이프라인을 거치는 애플리케이션이 프로덕션에 들어가기 전에 적절하게 테스트되고 검증되었는지 확인할 수 있습니다.

결론
여정의 다음 단계를 계획할 때, 처음부터 안전한 고품질 코드를 제공하기 위해 DevOps 프로세스에 AI와 보안의 이점을 계속 제공하는 것에 대해 생각하는 것이 중요합니다. 생산성 병목 현상을 해결하고 시간 도둑을 제거함으로써 엔지니어가 더 효율적으로 작업할 수 있도록 지원할 수 있습니다. GitHub은 어떤 솔루션을 구축하든, 어떤 탐색 단계에 있든 시작하는 데 도움을 줄 준비가 되어 있습니다. GitHub Copilot을 사용하여 개발자 경험을 향상하든, 보안 태세를 보호하든, 클라우드 기반 개발로 확장하든, GitHub은 모든 단계에서 도움을 줄 준비가 되어 있습니다.

다음 단계
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자주 묻는 질문

질문: DevOps에서 AI를 어떻게 사용할 수 있나요?
대답: DevOps의 AI는 일상적인 작업을 자동화하고, 코드를 보호하여 보안을 강화하고, 종단 간 소프트웨어 수명 주기 관리를 최적화할 수 있습니다.

질문: DevOps에서 AI를 사용하면 어떤 이점이 있나요?
답변: DevOps에서 AI를 사용하면 효율성이 높아지고, 코드 품질이 향상되고, 피드백 주기가 빨라지고, 팀원 간의 협업이 더 원활해질 수 있습니다.

질문: DevOps는 조직의 경쟁력을 유지하는 데 어떻게 도움이 되나요?
대답: DevOps를 통해 조직은 출시 주기를 단축하고, 안정성을 개선하고, 혁신을 추진할 수 있으며, 이를 통해 시장 변화에 신속하게 적응하고 경쟁에서 앞서나갈 수 있습니다.

문서 / 리소스

GitHub AI 기반 DevOps with GitHub [PDF 파일] 사용자 가이드 GitHub을 사용한 AI 기반 DevOps, AI 기반, GitHub을 사용한 DevOps, GitHub을 사용한 DevOps, GitHub, GitHub

참고문헌

• 사용자 설명서