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생성형 AI를 AWS 사용하여에서 애플리케이션 개발 및 유지 관리 운영 모델 변환 - AWS 권장 가이드
대상 독자목표생성형 AI를 ADM에 통합하는 이점

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생성형 AI를 AWS 사용하여에서 애플리케이션 개발 및 유지 관리 운영 모델 변환

Dhana Vadivelan, Amazon Web Services(AWS)

2025년 4월(문서 기록)

조직은 오늘날 애플리케이션 개발 및 유지 관리(ADM) 관행에서 전례 없는 문제에 직면하고 있습니다. 생성형 AI는 애플리케이션 구축, 설계, 테스트, 문서화 및 배포 방식을 근본적으로 변경하여 전체 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)를 변화시키고 있습니다.

ADM은 비즈니스 요구 사항 분석부터 개발 및 유지 관리까지 전체 애플리케이션 수명 주기를 포함하며, 애플리케이션 관리의 포괄적인 관행을 나타냅니다. SDLC는이 광범위한 ADM 프레임워크 내에서 소프트웨어를 빌드하기 위한 구조화된 방법론과 단계를 정의합니다.

AI 기반 ADM 관행으로의 조직의 혁신 여정을 지원하기 위해이 전략 문서는 다음을 제공합니다.

  • 운영 모델 및 역할별 변경 사항을 포함하여 AI가 ADM에 미치는 영향에 대한 포괄적인 분석

  • 조직 역량을 강화하고 주요 문제를 해결하기 위한 전략

  • AI 기반 ADM 운영 모델을 구축하고 구현하기 위한 프레임워크

  • 빠른 성공에서 전체 AI 통합에 이르기까지 AI 기반 ADM 운영 모델에 대한 단계별 구현 접근 방식

대상 독자

이 전략적 문서는 다음 대상에게 권장됩니다.

  • 최고 기술 책임자(CTOs), 기술 책임자, 기술 책임자, 아키텍트, 프로그램 관리자와 같은 IT 리더

  • 최고 정보 책임자(CIOs), 최고 데이터 책임자(CDOs), 제품 엔지니어링 담당 VP(VPs사장), 비즈니스 운영 VPs와 같은 비즈니스 리더

목표

이 전략 문서는 조직이 다음 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 현재 ADM 운영 모델을 검토하여 AI 시대로 전환하세요.

  • 생성형 AI 통합의 고유한 문제를 해결합니다.

  • 단계별 변환 전략을 구현하여 생성형 AI를 조직의 ADM에 통합합니다.

생성형 AI를 ADM에 통합하는 이점

IT 리더의 경우 생성형 AI를 조직의 ADM에 통합하면 다음과 같은 이점을 제공하여 조직의 역량을 향상시킬 수 있습니다.

  • 신속한 프로토타이핑과 신속한 소프트웨어 개발을 통해 혁신 주기를 가속화합니다.

  • 아키텍처 정의, 코드 생성 및 테스트에서 일상적인 작업을 자동화합니다.

  • 소프트웨어 품질과 신뢰성을 향상하여 결함을 최소화하고 위험을 완화합니다.

  • 증가하는 복잡성과 개발 볼륨을 처리하여 운영 확장성을 개선합니다.

비즈니스 리더에게 생성형 AI의 통합은 기술적 개선 이상의 이점을 제공하여 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.

  • 시장 수요에 빠르게 적응하여 고객 중심 애플리케이션을 더 빠르게 제공합니다.

  • AI 기술로 운영 효율성을 높여 경쟁 우위를 확보하세요.

  • 조직을 AI 기반 개발의 리더로 포지셔닝하여 최고의 인재를 유치합니다.

  • 생산성 향상 및 리소스 할당 최적화를 통해 비용 효율성을 달성합니다.

산업 전반의 얼리 어답터는 ADM에서 AWS 생성형 AI 서비스를 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

  • 개발 속도 - Amazon Q Developer를 통해 SDLC 민첩성과 품질을 BlackBerry 개선했습니다.

  • 코드 생성 - BT Group은 Amazon Q Developer의 일부가 되는 Amazon CodeWhisperer를 사용하여 반복 작업의 12%를 자동화했습니다.

  • 현대화 - Novacomp는 Amazon Q Developer를 사용하여 Java 애플리케이션 현대화 시간을 3주에서 50분으로 단축했습니다.

  • 설명서 - ADP는 Amazon Q Developer를 사용하여 레거시 시스템 설명서 시간을 몇 주에서 하루 미만으로 단축했습니다.

  • 생산성 - National Australia Bank는 Amazon Q Developer를 사용하여 AI 생성 코드 제안을 50% 수락했습니다.

  • 애플리케이션 현대화 - Deloitte는 Amazon Q Developer를 사용하여 현대화 단계를 가속화하여 프로젝트 복잡성과 완료 시간을 줄입니다. TCS는 Amazon Q Developer를 사용하여 메인프레임 현대화를 가속화하고 레거시 COBOL 코드를 신속하게 분석 및 문서화했습니다.

  • 애플리케이션 마이그레이션 - Cognizant는 Amazon Q Developer를 사용하여 복잡한 마이그레이션 프로세스를 자동화하여 변환 프로젝트의 속도와 단순성을 높입니다. 또한 HCLTech는 Amazon Q Developer를 사용하여 VMware, .NET 및 메인프레임 워크로드를 가속화하기 위해 AI 에이전트를 사용합니다.

  • 애플리케이션 효율성 - IBM 컨설팅의의 AI 기반 SDLC 솔루션은 Amazon Bedrock을 AWS Marketplace 사용하여 애플리케이션 수명 주기 전반에 걸쳐 효율성과 품질을 향상시킵니다.