기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
학습한 기술
학습된 기술이란 무엇입니까?
학습된 기술은 DevOps 에이전트가 에이전트 스페이스 데이터에서 생성하는 구조화된 지식 파일입니다. 학습된 각 스킬은 AWS DevOps 에이전트가 작업을 수행할 때 사용하는 특정 유형의 지식을 인코딩합니다. 시작 시 에이전트 공간 이해, 코드 종속성 이해, 파이프라인 토폴로지 이해, 도구 사용 모범 사례라는 네 가지 학습된 기술을 사용할 수 있습니다.
에이전트 공간 이해
에이전트 스페이스 이해 스킬(understanding-agent-space)은 연결된 클라우드 계정, 코드 리포지토리 및 원격 측정 통합을 분석하여 에이전트 스페이스의 리소스 및 관계 맵을 구축합니다.
스킬은 기본 SKILL.md 파일과 참조 파일 세트를 생성합니다. 기본 파일에는 주요 도메인 개념이 포함된 일반 언어 시스템 개요, 배포 환경(AWS 계정 및 리전 페어, Azure 구독 및 리전 등), 논리적 서비스가 연결되는 방법을 보여주는 컨테이너 수준 아키텍처 다이어그램, 애플리케이션이 통과하는 구성 요소와 함께 애플리케이션에 중심이 되는 요청 경로, 컨테이너에 대한 코드 리포지토리 매핑이 포함되어 있습니다.
각 논리적 컨테이너는 ARNs, 테이블 이름 및 대기열 URLs과 같은 리소스 유형 및 물리적 식별자가 포함된 내부 구성 요소(컴퓨팅, 데이터, 메시징, 네트워크 등)를 설명하는 전용 참조 파일을 받습니다. 또한 참조 파일은 각 구성 요소에 연결된 경보, 대시보드 및 모니터를 포함하여 관찰성 범위를 캡처합니다. 또한 각 구성 요소를 연결된 코드 리포지토리, 패키지 및 infrastructure-as-code 정의에 매핑하여 소스 코드에서 배포된 리소스까지 완전한 추적성 체인을 제공합니다.
각 중요 요청 경로는 진입점부터 각 중간 서비스, 데이터 스토어 및 외부 종속성에 이르기까지 구성 요소 세부 수준에서 전체 end-to-end 요청 흐름을 설명하는 전용 참조 파일을 수신합니다. 파일에는 각 참가자의 책임과 함께 구성 요소 간의 작업 및 상호 작용 메커니즘 순서를 보여주는 순서가 지정된 흐름도가 포함되어 있습니다. 또한 경로와 관련된 관찰성 신호, 즉 각 홉에 대한 로그 그룹 패턴, 경보 이름 및 차원이 포함된 주요 지표(지연 시간, 오류율, 제한, 토큰 할당량), 서비스 및 계정 간에 상관관계가 있을 수 있는 분산 추적 범위를 분류합니다.
코드 종속성 이해
코드 종속성 이해 스킬(understanding-code-dependencies)은 전체 service-to-service 및 패키지 종속성 맵을 생성합니다. 이 기술을 사용하여 리포지토리의 연결 방식, 즉 리포지토리가 호출하는 서비스, 리포지토리 간 이벤트 흐름, 공유되는 패키지, 인프라 경계가 있는 위치를 이해할 수 있습니다. 이 기술은 변경 사항의 폭발 반경을 평가하고, 업스트림/다운스트림 영향을 식별하고, 배포 순서를 이해하는 데 필수적입니다.
파이프라인 토폴로지 이해
파이프라인 토폴로지 이해 스킬(understanding-pipeline-topology)은 릴리스 과정에서 단계, 환경 프로모션 및 배포를 포함하여 프로젝트 파이프라인을 처음부터 끝까지 매핑합니다. 이렇게 하면 에이전트가 프로덕션 환경과 사전 프로덕션 환경을 구분하고 릴리스 프로세스의 변경 상태를 이해하는 데 도움이 됩니다.
도구 사용 모범 사례
도구 사용 모범 사례 스킬은가 사용하는 과거 조사 도구를 분석하여 효과적인 사용 패턴, 일반적인 장애 모드 및 파라미터 지침을 추출합니다. 이렇게 하면 DevOps 에이전트가 알려진 위험을 방지하고 낭비되는 단계를 줄이면서 조사를 실행할 수 있습니다. 스킬은 기본 파일과 도구별 참조 파일 세트를 생성합니다. 기본 파일은 지원하는 조사 시나리오와 해당 참조 파일에 대한 링크가 포함된 각 도구를 나열하는 라우팅 인덱스 역할을 합니다.
각 도구별 참조 파일에는 최대 3개의 섹션이 포함될 수 있습니다.
모범 사례 - CloudWatch Logs Insights 쿼리 템플릿, 환경별 지표 네임스페이스 및 차원, CloudTrail 이벤트 소스 필터와 같이 성공적인 도구 사용에서 추출한 조사 기반 기법입니다. 각 항목은 조사 시나리오를 중심으로 구성되며 과거 조사에서 관찰된 구체적인 파라미터 값과 예제를 포함합니다.
일반적인 오류 - 반복 실패 모드 및 수정 사항입니다. 각 항목은 액세스할 수 없는 계정 쿼리 또는 잘못된 집계 쿼리 구성과 같은 특정 오류 조건을 설명하고 에이전트가 조사 단계를 낭비하지 않고 오류를 방지하거나 복구할 수 있도록 수정 조치를 제공합니다.
출력 관리 - 대규모 응답을 반환하는 경향이 있는 도구 호출에 대한 지침입니다. 각 항목은 진단 값을 유지하면서 출력 크기를 줄이는 파라미터 변경 또는 처리 전략을 설명합니다.
라이브 인프라 액세스를 사용할 수 있는 경우 스킬은 패턴을 포함하기 전에 환경에 대해 패턴을 검증합니다. 확인된 패턴은 자신 있게 명시되고, 확인되지 않은 패턴은 신중한 언어를 사용하며, 입증되지 않은 패턴은 제외됩니다. 이렇게 하면 스킬이 인프라의 현재 상태에 맞게 조정됩니다.
학습된 기술 관리
DevOps 에이전트는 에이전트 스페이스의 활동을 기반으로 학습된 스킬을 자동으로 생성하고 업데이트합니다. 다음은 각 스킬이 업데이트되는 시기를 설명합니다.
DevOps 에이전트는 30건의 조사마다 업데이트된 도구 사용 모범 사례 스킬을 생성합니다.
에이전트 공간 이해 스킬은 에이전트 공간 기능 또는 통합을 추가, 업데이트 또는 제거할 때마다 실행되는 학습 에이전트에 의해 생성됩니다. 또한 활성 에이전트 스페이스에 대해 3일마다 주기적으로 새로 고쳐집니다. 에이전트 공간이 지난 30일 동안 하나 이상의 조사를 수행한 경우 활성으로 간주됩니다. 에이전트 스페이스에 30일 동안 조사가 없는 경우 스킬 새로 고침이 자동으로 일시 중지됩니다. 새 조사가 시작되면 재개됩니다.
학습한 스킬을 수동으로 재생성하려면 운영자 앱의 토폴로지 페이지에서 재생성 버튼을 선택하거나 에이전트와 채팅하고 학습한 스킬을 업데이트하도록 요청합니다.
비활성화 - 학습한 스킬은 기본적으로 활성화됩니다. 활성화되면 DevOps 에이전트는 각 DevOps 에이전트 작업을 시작할 때 로드합니다. 학습된 스킬이 적용되지 않도록 하려면 운영자 앱의 지식 페이지 스킬 탭에서 비활성화합니다. 스킬을 비활성화해도 스킬은 삭제되지 않습니다. 스킬은 유지되며 언제든지 다시 활성화할 수 있습니다. 스킬이 비활성화되면 DevOps 에이전트는 해당 스킬의 지식 없이 작동합니다. 메모리 탭에서 해당 관리형 메모리 스토어를 독립적으로 비활성화할 수도 있습니다.
토폴로지 보기 - 에이전트 스페이스 웹 앱의 토폴로지 페이지는 에이전트 스페이스 이해 스킬을 사용하여 에이전트 스페이스 환경을 논리적 컨테이너 및 구성 요소로 시각적으로 표시합니다. 컨테이너를 선택하여 구성 요소, 리소스 식별자 및 원격 측정을 확인합니다.
요약 보고서 - 요약 보고서는 DevOps 에이전트가 사용자 환경에 대해 알고 있는 내용을 버전이 지정된 읽기 전용 보기로, 에이전트 공간 이해 스킬에서 파생됩니다. AWS DevOps 에이전트 관리 콘솔의 에이전트 스페이스 세부 정보 페이지에 있는 요약 보고서 탭과 DevOps 에이전트 웹 앱의 아티팩트 섹션 등 두 곳에서 찾을 수 있습니다.
에이전트 스페이스에 대해 구성한 내용에 따라 보고서에 배포 환경, 컨테이너 아키텍처, 중요 요청 경로 및 코드 리포지토리 매핑이 포함될 수 있습니다. 각 보고서는 버전이 지정되므로 이전 버전을 탐색하여 시간이 지남에 따라 환경이 어떻게 변경되었는지 확인할 수 있습니다. 웹 앱에서 보고서에 대해 채팅을 선택하여 DevOps 에이전트와 섹션을 논의하거나 이전 버전과 비교합니다.
