생성형 AI를 AWS 사용하여에서 애플리케이션 개발 및 유지 관리 운영 모델 변환 - AWS 권장 가이드
수강 대상목표생성형 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 관리에 대한 포괄적인 관행을 나타냅니다. SDLC는이 광범위한 ADM 프레임워크 내에서 소프트웨어를 빌드하기 위한 구조화된 방법론과 단계를 정의합니다.

이 전략 문서는 AI 기반 ADM 관행으로의 조직의 혁신 여정을 지원하기 위해 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

수강 대상

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 통해 조직의 기능을 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 사용하여 이점을 얻고 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.