Obțineți maturitatea DevOps cu BMC AMI zAdviser Enterprise și Amazon Bedrock | Amazon Web Services

În ingineria software, există o corelație directă între performanța echipei și construirea de aplicații robuste și stabile. Comunitatea de date își propune să adopte principiile de inginerie riguroase utilizate în mod obișnuit în dezvoltarea de software în propriile practici, care includ abordări sistematice pentru proiectare, dezvoltare, testare și întreținere. Acest lucru necesită combinarea cu atenție a aplicațiilor și a valorilor pentru a oferi conștientizare, acuratețe și control complet. Înseamnă evaluarea tuturor aspectelor performanței unei echipe, cu accent pe îmbunătățirea continuă și se aplică la fel de mult pentru mainframe, precum și pentru mediile distribuite și cloud – poate mai mult.

Acest lucru se realizează prin practici precum infrastructura ca cod (IaC) pentru implementări, testarea automată, observabilitatea aplicației și proprietatea ciclului de viață complet al aplicației. Prin ani de cercetare, Cercetare și evaluare DevOps (DORA) echipa a identificat patru parametri cheie care indică performanța unei echipe de dezvoltare software:

• Frecvența de desfășurare – Cât de des o organizație lansează cu succes în producție
• Timp de livrare pentru schimbări – Timpul necesar unui angajament pentru a intra în producție
• Modificați rata de eșec – Procentul de implementări care cauzează o defecțiune în producție
• Este timpul să restabiliți serviciul – Cât timp îi ia unei organizații să se recupereze după un eșec în producție

Aceste valori oferă o modalitate cantitativă de a măsura eficacitatea și eficiența practicilor DevOps. Deși o mare parte din atenția analizei DevOps se concentrează pe tehnologiile distribuite și cloud, mainframe-ul își menține în continuare o poziție unică și puternică și poate folosi valorile DORA 4 pentru a-și spori reputația ca motor al comerțului.

Această postare de blog discută cum a adăugat BMC Software AWS Generative AI capabilități pentru produsul său BMC AMI zAdviser Enterprise. zAdviser folosește Amazon Bedrock pentru a oferi rezumat, analiză și recomandări pentru îmbunătățire bazate pe datele de măsurare DORA.

Provocări ale urmăririi valorilor DORA 4

Urmărirea valorilor DORA 4 înseamnă a pune numerele împreună și a le plasa pe un tablou de bord. Cu toate acestea, măsurarea productivității înseamnă, în esență, măsurarea performanței indivizilor, ceea ce îi poate face să se simtă supravegheați. Această situație ar putea necesita o schimbare în cultura organizațională pentru a se concentra pe realizările colective și a sublinia faptul că instrumentele de automatizare îmbunătățesc experiența dezvoltatorului.

De asemenea, este vital să evitați concentrarea pe valori irelevante sau urmărirea excesivă a datelor. Esența parametrilor DORA este de a distila informații într-un set de bază de indicatori cheie de performanță (KPI) pentru evaluare. Timpul mediu de restaurare (MTTR) este adesea cel mai simplu KPI de urmărit – majoritatea organizațiilor folosesc instrumente precum BMC Helix ITSM sau altele care înregistrează evenimente și urmăresc problemele.

Captarea timpului de livrare pentru schimbări și rata de eșec al schimbării poate fi mai dificilă, în special pe mainframe. Timpul de livrare pentru modificări și KPI-urile ratei de eșec a modificării adună date din comiterea codului, fișierele jurnal și rezultatele testelor automate. Utilizarea unui SCM bazat pe Git reunește aceste informații fără probleme. Echipele mainframe care folosesc platforma DevOps bazată pe Git a BMC, AMI DevX, pot colecta aceste date la fel de ușor ca echipele distribuite.

Prezentare generală a soluțiilor

Amazon Bedrock este un serviciu complet gestionat care oferă o gamă de modele de fundație (FM) de înaltă performanță de la companii de IA lider, precum AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI și Amazon printr-un singur API, împreună cu un set larg de capabilități de care aveți nevoie pentru a construi aplicații AI generative cu securitate, confidențialitate și AI responsabilă.

BMC AMI zAdviser Enterprise oferă o gamă largă de KPI-uri DevOps pentru a optimiza dezvoltarea mainframe-ului și pentru a permite echipelor să identifice și să rezolve proactiv problemele. Folosind învățarea automată, AMI zAdviser monitorizează construirea, testarea și implementarea funcțiilor mainframe-ului în lanțurile de instrumente DevOps și apoi oferă recomandări bazate pe inteligență artificială pentru îmbunătățirea continuă. Pe lângă capturarea și raportarea privind KPI-urile de dezvoltare, zAdviser captează date despre modul în care sunt adoptate și utilizate produsele BMC DevX. Aceasta include numărul de programe care au fost depanate, rezultatul eforturilor de testare folosind instrumentele de testare DevX și multe alte puncte de date. Aceste puncte de date suplimentare pot oferi o perspectivă mai profundă asupra KPI-urilor de dezvoltare, inclusiv a valorilor DORA și pot fi utilizate în eforturile viitoare de IA generativă cu Amazon Bedrock.

Următoarea diagramă de arhitectură arată implementarea finală a zAdviser Enterprise utilizând AI generativă pentru a oferi rezumat, analiză și recomandări pentru îmbunătățire bazate pe datele KPI-urilor DORA.

Fluxul de lucru al soluției include următorii pași:

1. Creați interogarea de agregare pentru a prelua valorile din Elasticsearch.
2. Extrageți datele stocate pentru valorile mainframe-ului din zAdviser, care este găzduit în Cloud Elastic de calcul Amazon (Amazon EC2) și implementat în AWS.
3. Agregați datele preluate de la Elasticsearch și formați solicitarea pentru apelul generativ AI Amazon Bedrock API.
4. Transmiteți promptul AI generativ către Amazon Bedrock (folosind modelul Claude2 de la Anthropic pe Amazon Bedrock).
5. Stocați răspunsul de la Amazon Bedrock (un document formatat HTML) în Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3).
6. Declanșați procesul de e-mail KPI prin AWS Lambdas:
   1. E-mailul în format HTML este extras din Amazon S3 și adăugat în corpul e-mailului.
   2. PDF-ul pentru KPI-ul clienților este extras din zAdviser și atașat la e-mail.
   3. E-mailul este trimis abonaților.

Următoarea captură de ecran arată rezumatul LLM a valorilor DORA generate utilizând Amazon Bedrock și trimise sub formă de e-mail clientului, cu un atașament PDF care conține raportul tabloului de bord KPI pentru metrici DORA de zAdviser.

Cheltuieli cheie

În această soluție, nu trebuie să vă faceți griji că datele dvs. sunt expuse pe internet atunci când sunt trimise către un client AI. Apelul API către Amazon Bedrock nu conține informații de identificare personală (PII) sau date care ar putea identifica un client. Singurele date transmise constau din valori numerice sub forma KPI-urilor metrice DORA și instrucțiuni pentru operațiunile AI generative. Este important că clientul AI generativ nu reține, nu învață din sau nu memorează în cache aceste date.

Echipa de ingineri zAdviser a reușit să implementeze rapid această caracteristică într-un interval de timp scurt. Progresul rapid a fost facilitat de investiția substanțială a zAdviser în serviciile AWS și, mai important, de ușurința utilizării Amazon Bedrock prin apeluri API. Acest lucru subliniază puterea de transformare a tehnologiei AI generative încorporată în API-ul Amazon Bedrock. Acest API, echipat cu depozitul de cunoștințe specific industriei zAdviser Enterprise și personalizat cu valori DevOps colectate continuu specifice organizației, demonstrează potențialul AI în acest domeniu.

AI generativă are potențialul de a reduce bariera de intrare pentru a construi organizații bazate pe inteligență artificială. Modelele lingvistice mari (LLM) în special pot aduce o valoare extraordinară întreprinderilor care doresc să exploreze și să utilizeze date nestructurate. Dincolo de chatbot, LLM-urile pot fi folosite într-o varietate de sarcini, cum ar fi clasificarea, editarea și rezumarea.

Concluzie

Această postare a discutat despre impactul de transformare al tehnologiei AI generative sub forma API-urilor Amazon Bedrock dotate cu cunoștințele specifice industriei pe care le deține BMC zAdviser, adaptate cu valorile DevOps specifice organizației, colectate în mod continuu.

Check out Site-ul BMC pentru a afla mai multe și pentru a configura o demonstrație.

---

Despre Autori

Sunil Bemarkar este arhitect senior de soluții pentru parteneri la Amazon Web Services. Lucrează cu diverși furnizori independenți de software (ISV) și clienți strategici din diverse industrii pentru a-și accelera călătoria transformării digitale și adoptarea în cloud.

Vij Balakrishna este manager Senior Partner Development la Amazon Web Services. Ea ajută furnizorii independenți de software (ISV) din industrii să-și accelereze călătoria transformării digitale.

Spencer Hallman este managerul principal de produs pentru BMC AMI zAdviser Enterprise. Anterior, a fost manager de produs pentru BMC AMI Strobe și BMC AMI Ops Automation pentru Batch Thruput. Înainte de managementul produsului, Spencer a fost expert în materie pentru performanța mainframe-ului. Experiența sa diversă de-a lungul anilor a inclus și programarea pe mai multe platforme și limbi, precum și lucrul în domeniul cercetării operaționale. El are un master în administrarea afacerilor cu o concentrare în cercetare operațională de la Temple University și o licență în științe informatice de la Universitatea din Vermont. Locuiește în Devon, PA și, atunci când nu participă la întâlniri virtuale, îi place să-și plimbe câinii, să meargă cu bicicleta și să petreacă timpul cu familia.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/achieve-devops-maturity-with-bmc-ami-zadviser-enterprise-and-amazon-bedrock/