자동화와 AI 혁신

다음은 오늘 Red Hat Summit에서 저의 AnsibleFest 기조연설 중 발췌한 내용입니다.

생성형 AI는 어디에나 있습니다. 하지만 이 모든 것에 대한 Red Hat의 접근 방식은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 정말 재미있고 흥미로운 AI 툴이 시중에 있으며, 매일 새로운 툴이 등장하고 있습니다. 여기에는 의심의 여지가 없습니다. 그러나 Ansible Lightspeed with IBM Watson Code Assistant는 기말 리포트, 이메일 또는 시 작성을 지원하는 것은 아닙니다. 이 솔루션은 IT 자동화를 위해 특별히 빌드되고 적용된 AI로, Red Hat의 비전은 집중된 생성형 AI 경험을 제공하여 조직의 시간과 비용을 절약하는 것입니다.

Red Hat의 강력한 역량은 포커스입니다. Red Hat은 일반화된 모델을 구축하지 않고 Ansible 콘텐츠 개발 경험에 집중합니다. Ansible Lightspeed의 목표는 Ansible Playbook을 더 쉽게 작성할 수 있도록 하는 것입니다. Red Hat은 오토메이션 아키텍트와 개발자가 Ansible 콘텐츠를 더 빠르고 효과적이면서도 우수한 품질로 작성할 수 있는 역량을 갖추길 원합니다. Red Hat은 분야별 전문가가 플레이북 작성에 소요되는 시간을 줄이고, 확립된 자동화 모범 사례를 바탕으로 가장 중요한 비즈니스 과제를 해결하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있기를 바랍니다.

또한 Red Hat은 그 모든 과정에서 최상의 콘텐츠, 예시, 리소스를 다른 사람들이 발견할 수 있도록 알리는 데 도움을 주고 싶습니다. Ansible Lightspeed는 최상의 자동화 코드를 제공할 뿐만 아니라 사용자가 이러한 코드로 수행하려는 작업을 확인합니다. Red Hat의 최우선 과제는 전체 Ansible 사용자 커뮤니티가 이 기술과 이 기술 개발을 위한 접근 방식에 대해 확신과 신뢰를 갖도록 하여 자동화 도입과 가속화를 촉진하도록 하는 것입니다.

Red Hat 자동화의 미래를 설계하는 Ansible Lightspeed
Red Hat Ansible Automation Platform을 구축하기 시작했을 때는 런타임과 고객이 자동화할 수 있는 부분에 중점을 두었습니다. 그러나 콘텐츠 자체에서 문제를 해결하지 못한다면 어느 분야든 자동화할 수 있는 유연성을 갖추는 것이 그다지 중요하지 않습니다. Red Hat은 지난 몇 년에 걸쳐 개발자 툴링에 많은 노력을 기울였습니다. VSCode 플러그인, Ansible-Lint 등과 같은 동급 최고의 툴링으로 우수한 개발자 경험을 제공하고자 했습니다.

고객과 파트너 에코시스템에서 자주 받는 질문 중 하나는 '자동화 사례를 구축하는 방법'입니다. 자동화 사례를 구축하는 데 있어 핵심은 조직 전반에서 자동화 경험을 표준화하는 것입니다. 전반적인 방향은 Ansible 콘텐츠 경험과 플랫폼 툴링을 더 긴밀하게 통합하는 것입니다. Red Hat은 개발자 팀과 운영자 팀 간의 협업을 촉진하고자 합니다. Red Hat은 완료해야 하는 태스크와 인재가 달성하고자 하는 목표를 일치시키고자 합니다. Red Hat은 전체 IT 조직을 발전시키는 체계적인 자동화를 지원하고자 합니다.

Ansible Lightspeed with IBM Watson Code Assistant는 완전히 새로운 방식으로 이러한 문제를 다룹니다. Red Hat 오토메이션 크리에이터는 수동으로 문서를 구문 분석하고 올바른 코드를 조합할 필요 없이 태스크 생성 요청을 입력하기만 하면 코드가 제공되므로 클릭 한 번으로 코드를 플레이북에 통합할 수 있습니다. 이러한 코드는 기능이 있는 자동화별 기반 데이터 모델에서 권장하며, 투명성과 신뢰를 극대화하기 위해 잠재적 소스의 속성과 함께 제공됩니다.
 
확장된 Ansible 커뮤니티에서 모델을 지속적으로 학습시킴에 따라 Red Hat 엔지니어링 팀은 사용자 정의 모델, Ansible Risk Insights가 포함된 사용자 정의 룰, 사용자 정의 정책과 같은 개별 고객의 특정 요구 사항을 충족할 수 있도록 Ansible Lightspeed 제품을 발전시키기 위해 노력할 것입니다. 이를 위해서는 AI를 활용하여 자동화 코드를 더 쉽게 작성하고 팀에 프로세스에 대한 더 높은 명확성과 맥락을 제공하는 것이 중요합니다.

이 퍼즐의 또 다른 조각인 Event-Driven Ansible을 살펴보고 이 모든 것이 어떻게 연동되는지 살펴보겠습니다.