In software engineering, there is a direct correlation between team performance and building robust, stable applications. The data community aims to adopt the rigorous engineering principles commonly used in software development into their own practices, which includes systematic approaches to design, development, testing, and maintenance. This requires carefully combining applications and metrics to provide complete awareness, accuracy, and control. It means evaluating all aspects of a team’s performance, with a focus on continuous improvement, and it applies just as much to mainframe as it does to distributed and cloud environments—maybe more.
This is achieved through practices like infrastructure as code (IaC) for deployments, automated testing, application observability, and complete application lifecycle ownership. Through years of research, the DevOps Research and Assessment (DORA) team has identified four key metrics that indicate the performance of a software development team:
- Deployment frequency – How often an organization successfully releases to production
- Lead time for changes – The amount of time it takes a commit to get into production
- Change failure rate – The percentage of deployments causing a failure in production
- Time to restore service – How long it takes an organization to recover from a failure in production
These metrics provide a quantitative way to measure the effectiveness and efficiency of DevOps practices. Although much of the focus around analysis of DevOps is on distributed and cloud technologies, the mainframe still maintains a unique and powerful position, and it can use the DORA 4 metrics to further its reputation as the engine of commerce.
This blog post discusses how BMC Software added AWS جنریٹیو AI capabilities to its product BMC AMI zAdviser Enterprise. The zAdviser uses ایمیزون بیڈرک to provide summarization, analysis, and recommendations for improvement based on the DORA metrics data.
Challenges of tracking DORA 4 metrics
Tracking DORA 4 metrics means putting the numbers together and placing them on a dashboard. However, measuring productivity is essentially measuring the performance of individuals, which can make them feel scrutinized. This situation might necessitate a shift in organizational culture to focus on collective achievements and emphasize that automation tools enhance the developer experience.
It’s also vital to avoid focusing on irrelevant metrics or excessively tracking data. The essence of DORA metrics is to distill information into a core set of key performance indicators (KPIs) for evaluation. Mean time to restore (MTTR) is often the simplest KPI to track—most organizations use tools like BMC Helix ITSM or others that record events and issue tracking.
Capturing lead time for changes and change failure rate can be more challenging, especially on mainframes. Lead time for changes and change failure rate KPIs aggregate data from code commits, log files, and automated test results. Using a Git-based SCM pulls these insight together seamlessly. Mainframe teams using BMC’s Git-based DevOps platform, AMI DevX ,can collect this data as easily as distributed teams can.
حل جائزہ
Amazon Bedrock is a fully managed service that offers a choice of high-performing foundation models (FMs) from leading AI companies like AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI, and Amazon via a single API, along with a broad set of capabilities you need to build generative AI applications with security, privacy, and responsible AI.
BMC AMI zAdviser Enterprise provides a wide range of DevOps KPIs to optimize mainframe development and enable teams to proactvely identify and resolve issues. Using machine learning, AMI zAdviser monitors mainframe build, test and deploy functions across DevOps tool chains and then offers AI-led recommendations for continuous improvement. In addition to capturing and reporting on development KPIs, zAdviser captures data on how the BMC DevX products are adopted and used. This includes the number of programs that were debugged, the outcome of testing efforts using the DevX testing tools, and many other data points. These additional data points can provide deeper insight into the development KPIs, including the DORA metrics, and may be used in future generative AI efforts with Amazon Bedrock.
The following architecture diagram shows the final implementation of zAdviser Enterprise utilizing generative AI to provide summarization, analysis, and recommendations for improvement based on the DORA metrics KPI data.
حل ورک فلو میں درج ذیل اقدامات شامل ہیں:
- Create the aggregation query to retrieve the metrics from Elasticsearch.
- Extract the stored mainframe metrics data from zAdviser, which is hosted in ایمیزون لچکدار کمپیوٹ کلاؤڈ (Amazon EC2) and deployed in AWS.
- Aggregate the data retrieved from Elasticsearch and form the prompt for the generative AI Amazon Bedrock API call.
- Pass the generative AI prompt to Amazon Bedrock (using Anthropic’s Claude2 model on Amazon Bedrock).
- Store the response from Amazon Bedrock (an HTML-formatted document) in ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (ایمیزون S3)۔
- Trigger the KPI email process via او ڈبلیو ایس لامبڈا۔:
- The HTML-formatted email is extracted from Amazon S3 and added to the body of the email.
- The PDF for customer KPIs is extracted from zAdviser and attached to the email.
- The email is sent to subscribers.
The following screenshot shows the LLM summarization of DORA metrics generated using Amazon Bedrock and sent as an email to the customer, with a PDF attachment that contains the DORA metrics KPI dashboard report by zAdviser.
اہم لۓ
In this solution, you don’t need to worry about your data being exposed on the internet when sent to an AI client. The API call to Amazon Bedrock doesn’t contain any personally identifiable information (PII) or any data that could identify a customer. The only data transmitted consists of numerical values in the form of the DORA metric KPIs and instructions for the generative AI’s operations. Importantly, the generative AI client does not retain, learn from, or cache this data.
The zAdviser engineering team was successful in rapidly implementing this feature within a short time span. The rapid progress was facilitated by zAdviser’s substantial investment in AWS services and, importantly, the ease of using Amazon Bedrock via API calls. This underscores the transformative power of generative AI technology embodied in the Amazon Bedrock API. This API, equipped with the industry-specific knowledge repository zAdviser Enterprise and customized with continuously collected organization-specific DevOps metrics, demonstrates the potential of AI in this field.
Generative AI has the potential to lower the barrier to entry to build AI-driven organizations. Large language models (LLMs) in particular can bring tremendous value to enterprises seeking to explore and use unstructured data. Beyond chatbots, LLMs can be used in a variety of tasks, such as classification, editing, and summarization.
نتیجہ
This post discussed the transformational impact of generative AI technology in the form of Amazon Bedrock APIs equipped with the industry-specific knowledge that BMC zAdviser possesses, tailored with organization-specific DevOps metrics collected on an ongoing basis.
دیکھو BMC website to learn more and set up a demo.
مصنفین کے بارے میں
Sunil Bemarkar is a Sr. Partner Solutions Architect at Amazon Web Services. He works with various Independent Software Vendors (ISVs) and Strategic customers across industries to accelerate their digital transformation journey and cloud adoption.
Vij Balakrishna is a Senior Partner Development manager at Amazon Web Services. She helps independent software vendors (ISVs) across industries to accelerate their digital transformation journey.
Spencer Hallman is the Lead Product Manager for the BMC AMI zAdviser Enterprise. Previously, he was the Product Manager for BMC AMI Strobe and BMC AMI Ops Automation for Batch Thruput. Prior to Product Management, Spencer was the Subject Matter Expert for Mainframe Performance. His diverse experience over the years has also included programming on multiple platforms and languages as well as working in the Operations Research field. He has a Master of Business Administration with a concentration in Operations Research from Temple University and a Bachelor of Science in Computer Science from the University of Vermont. He lives in Devon, PA and when he’s not attending virtual meetings, enjoys walking his dogs, riding his bike and spending time with his family.
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/achieve-devops-maturity-with-bmc-ami-zadviser-enterprise-and-amazon-bedrock/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- $UP
- 100
- 1222
- 125
- 2015
- 7
- a
- ہمارے بارے میں
- رفتار کو تیز تر
- درستگی
- حاصل
- حاصل کیا
- کامیابیوں
- کے پار
- شامل کیا
- اس کے علاوہ
- ایڈیشنل
- انتظامیہ
- اپنانے
- اپنایا
- منہ بولابیٹا بنانے
- مجموعی
- مجموعی
- AI
- مقصد ہے
- تمام
- ساتھ
- بھی
- اگرچہ
- ایمیزون
- ایمیزون EC2
- ایمیزون ویب سروسز
- رقم
- an
- تجزیہ
- اور
- بشری
- کوئی بھی
- اے پی آئی
- APIs
- درخواست
- ایپلی کیشنز
- لاگو ہوتا ہے
- نقطہ نظر
- فن تعمیر
- کیا
- ارد گرد
- AS
- پہلوؤں
- تشخیص
- At
- میں شرکت
- آٹومیٹڈ
- میشن
- سے اجتناب
- کے بارے میں شعور
- AWS
- رکاوٹ
- کی بنیاد پر
- بنیاد
- BE
- کیا جا رہا ہے
- کے درمیان
- سے پرے
- بلاگ
- BMC
- جسم
- لانے
- وسیع
- تعمیر
- عمارت
- کاروبار
- by
- کیشے
- فون
- کالز
- کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- قبضہ
- گرفتاری
- احتیاط سے
- باعث
- زنجیروں
- چیلنج
- تبدیل
- تبدیلیاں
- چیٹ بٹس
- انتخاب
- درجہ بندی
- کلائنٹ
- بادل
- بادل اپنانا
- کوڈ
- جمع
- اجتماعی
- امتزاج
- کامرس
- وعدہ کرنا
- کام کرتا ہے
- عام طور پر
- کمیونٹی
- کمپنیاں
- مکمل
- کمپیوٹنگ
- کمپیوٹر
- کمپیوٹر سائنس
- دھیان
- مشتمل
- پر مشتمل ہے
- پر مشتمل ہے
- مسلسل
- مسلسل
- کنٹرول
- کور
- باہمی تعلق۔
- سکتا ہے
- ثقافت
- گاہک
- گاہکوں
- اپنی مرضی کے مطابق
- ڈیش بورڈ
- اعداد و شمار
- ڈیٹا پوائنٹس
- گہرے
- ڈیمو
- ثبوت
- تعیناتی
- تعینات
- تعینات
- ڈیزائن
- ڈیولپر
- ترقی
- ترقیاتی ٹیم
- آریھ
- ڈیجیٹل
- ڈیجیٹل تبدیلی
- براہ راست
- بات چیت
- بحث
- تقسیم کئے
- متنوع
- دستاویز
- کرتا
- نہیں کرتا
- نہیں
- ڈورا
- کو کم
- آسانی سے
- تاثیر
- کارکردگی
- کوششوں
- ای میل
- پر زور
- کو چالو کرنے کے
- انجن
- انجنیئرنگ
- بڑھانے کے
- انٹرپرائز
- اداروں
- اندراج
- لیس
- خاص طور پر
- جوہر
- بنیادی طور پر
- کا جائزہ لینے
- تشخیص
- واقعات
- ضرورت سے زیادہ
- تجربہ
- ماہر
- تلاش
- ظاہر
- سہولت
- ناکامی
- خاندان
- نمایاں کریں
- محسوس
- میدان
- فائلوں
- فائنل
- توجہ مرکوز
- توجہ مرکوز
- کے بعد
- کے لئے
- فارم
- فاؤنڈیشن
- چار
- سے
- مکمل طور پر
- افعال
- مزید
- مستقبل
- پیدا
- پیداواری
- پیداواری AI۔
- حاصل
- he
- مدد کرتا ہے
- اعلی کارکردگی
- ان
- میزبانی کی
- کس طرح
- تاہم
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- قابل شناخت
- کی نشاندہی
- شناخت
- اثر
- نفاذ
- پر عمل درآمد
- اہم بات
- بہتری
- in
- شامل
- شامل ہیں
- سمیت
- آزاد
- اشارہ کرتے ہیں
- انڈیکیٹر
- افراد
- صنعتوں
- صنعت سے متعلق
- معلومات
- انفراسٹرکچر
- بصیرت
- ہدایات
- انٹرنیٹ
- میں
- سرمایہ کاری
- مسئلہ
- مسائل
- IT
- میں
- سفر
- فوٹو
- صرف
- کلیدی
- علم
- لیبز
- زبان
- زبانیں
- بڑے
- قیادت
- معروف
- جانیں
- سیکھنے
- زندگی کا دورانیہ
- کی طرح
- زندگی
- ایل ایل ایم
- لاگ ان کریں
- لانگ
- کم
- مشین
- مشین لرننگ
- برقرار رکھتا ہے
- دیکھ بھال
- بنا
- میں کامیاب
- انتظام
- مینیجر
- بہت سے
- ماسٹر
- معاملہ
- پختگی
- مئی..
- مطلب
- کا مطلب ہے کہ
- پیمائش
- پیمائش
- اجلاسوں میں
- میٹا
- میٹرک۔
- پیمائش کا معیار
- شاید
- ماڈل
- ماڈل
- نظر رکھتا ہے
- زیادہ
- بہت
- ایک سے زیادہ
- ضرورت ہے
- تعداد
- تعداد
- of
- تجویز
- اکثر
- on
- جاری
- صرف
- آپریشنز
- کی اصلاح کریں
- or
- تنظیم
- تنظیمی
- تنظیمیں
- دیگر
- دیگر
- باہر
- نتائج
- پر
- خود
- ملکیت
- خاص طور پر
- پارٹنر
- فیصد
- کارکردگی
- ذاتی طور پر
- رکھ
- پلیٹ فارم
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پوائنٹس
- پوزیشن
- ہے
- پوسٹ
- ممکنہ
- طاقت
- طاقتور
- طریقوں
- پہلے
- اصولوں پر
- پہلے
- کی رازداری
- عمل
- مصنوعات
- پروڈکٹ مینجمنٹ
- پروڈکٹ مینیجر
- پیداوری
- حاصل
- پروگرامنگ
- پروگرام
- پیش رفت
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- ھیںچتی
- ڈالنا
- مقدار کی
- استفسار میں
- رینج
- تیزی سے
- میں تیزی سے
- شرح
- سفارشات
- ریکارڈ
- بازیافت
- ریلیز
- رپورٹ
- رپورٹ
- ذخیرہ
- شہرت
- کی ضرورت ہے
- تحقیق
- حل
- جواب
- ذمہ دار
- بحال
- نتیجہ
- نتائج کی نمائش
- برقرار رکھنے
- سوار
- سخت
- مضبوط
- سائنس
- بغیر کسی رکاوٹ کے
- سیکورٹی
- کی تلاش
- سینئر
- بھیجا
- سروس
- سروسز
- مقرر
- وہ
- منتقل
- مختصر
- شوز
- سادہ
- ایک
- صورتحال
- سافٹ ویئر کی
- سوفٹ ویئر کی نشوونما
- سافٹ ویئر انجینئرنگ
- حل
- حل
- دورانیہ
- خرچ کرنا۔
- استحکام
- مستحکم
- مراحل
- ابھی تک
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- حکمت عملی
- موضوع
- چاہنے والے
- کافی
- کامیاب
- کامیابی کے ساتھ
- اس طرح
- موزوں
- لیتا ہے
- کاموں
- ٹیم
- ٹیموں
- ٹیکنالوجی
- ٹیکنالوجی
- ٹیسٹ
- ٹیسٹنگ
- کہ
- ۔
- ان
- ان
- تو
- وہاں.
- یہ
- اس
- کے ذریعے
- وقت
- کرنے کے لئے
- مل کر
- کے آلے
- اوزار
- ٹریکنگ
- تبدیلی
- تبدیلی
- تبدیلی
- زبردست
- اندراج
- منفرد
- یونیورسٹی
- غیر ساختہ
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- کا استعمال کرتے ہوئے
- استعمال کرنا۔
- قیمت
- اقدار
- مختلف اقسام کے
- مختلف
- دکانداروں
- ورمونٹ
- کی طرف سے
- مجازی
- اہم
- چلنا
- تھا
- راستہ..
- ویب
- ویب خدمات
- اچھا ہے
- تھے
- جب
- جس
- وسیع
- وسیع رینج
- ساتھ
- کے اندر
- کام کا بہاؤ
- کام کر
- کام کرتا ہے
- فکر
- سال
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ