はじめに
クラスメソッドタイランドの清水です。
2024年5月30日にタイ・バンコクで行われた AWS Summit Bangkok の「AI for DevOps: Modernising your DevOps operations with AWS」というセッションに参加しました。
AWS Summit Bangkok 2024 ではイベント全体を通して AI を推していましたが、このセッションもその1つです。
DevOps にどう AI を組み込むかを解説していただきました。
本エントリーではセッションの一部を抜粋してご紹介します。
セッションの内容
アジェンダ
今日の Software delivery lifecycle と、 AI を DevOps の中でどう役に立つのか、そしてどこから始めればよいかを紹介していました。
ソフトウェアのライフサイクル
コードを書く
→ビルド&テスト
→デプロイ
→監視
→改善
の流れを前提として、その中でも「コードを書く」、「ビルド&テスト」、「監視」で AWS の AI を活用する方法が紹介されました。
コードを書く
コードを書く段階では、Amazon Q Developerを利用することができます。
Amazon Q Developer を使うことで、コーディングタスクを加速させ、アプリケーションのセキュリティも向上させることができます。
AWS 公式の Amazon Q Developer で詳細を確認できます。
ビルド&テスト
ビルド & テスト時には、Amazon CodeGuru Security というサービスが役に立ちます。
AWS のセキュリティスキャン系のサービスは色々ありますが、Amazon CodeGuru Security はソースコード（=アプリケーションレベル）のセキュリティをチェックできます。
公式ドキュメントは Amazon CodeGuru Security です。
これを CI/CD パイプラインに組み込むときの構成も紹介されました。
監視
監視では Amazon CloudWatch anomaly detection、Amazon DevOps Guru、AWS X-Ray Insights が紹介されていました。
Amazon CloudWatch anomaly detection は、CloudWatch metrics に対して機械学習を適用して値を予測し、実測値と比較してアラートを投げるそうです。
Amazon DevOps Guru は AWS アカウント内のリソースを監視して、異常があったら通知をしてくれます。
DevOps Guru を使ってみたブログが参考になりました。
AWS X-Ray Insights は X-Ray の機能の１つで、アプリケーションの異常を自動で検知するためのサービスだそうです。
ぜひこれらのサービスは実際に使ってみて便利さを実感したいところです。
まとめ
ここまで見てきたように、SDLC の中で開発・ビルド&テスト・監視の部分は Amazon Q Developer, Amazon CodeGuru Security, Amazon DevOps Guru といった AI サービスで効率化できます。
最後に
本セッションでは、AI技術を活用したDevOps運用の最新動向について学ぶことができました。
特に、Amazon CodeGuru Security や Amazon DevOps Guru といった比較的新しいサービスは高度な機能を提供しており、導入することで DevOps のさらなる効率化が見込めます。
今後本セッションで紹介されていた AI サービスを使ってみてブログを書きたいと思います。
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