Datadog, AI를 활용해 관측성을 DevOps 워크플로우에 더 깊게 확장.

출처: DevOps.com

Datadog은 이번 주에 자사의 Bits 인공지능(AI) 프레임워크의 범위를 크게 확장하여, 관측 플랫폼이 수집한 텔레메트리 데이터를 기반으로 DevOps 팀이 문제를 자동으로 탐지하고 해결할 수 있도록 했습니다.

회사에서 개최한 DASH 2026 컨퍼런스에서 발표된 바와 같이, Datadog은 이제 Bits Code라는 AI 코딩 도구를 전체 포트폴리오에 삽입해, Datadog 관측 플랫폼에 존재하는 데이터를 기반으로 문제에 대한 해결 방안을 제시하고 이를 해결하는 코드를 생성합니다.

또한 Bits Release 에이전트가 존재하여, 변경 의도에 따른 영향을 분석하고 검증 계획을 생성하며 스테이징에서 체크를 실행하고 해당 변경이 롤아웃되는 방식을 모니터링함으로써 모든 코드 변경을 검증합니다. Bits Testing Agent는 애플리케이션을 탐색하고 핵심 사용자 여정을 식별해 테스트 스위트를 생성함으로써 합성 테스트 생성 및 유지관리를 자동화합니다. 한편 Datadog Agent Console은 소프트웨어 엔지니어링 팀이 채택한 모든 AI 코딩 에이전트의 활동을 통합적으로 볼 수 있는 뷰를 제공합니다.

동시에 Datadog은 Bits Remediation을 추가했으며, 이를 통해 DevOps 팀은 AI 프레임워크를 호출해 DevOps 팀이 정의한 가드레일 범위 내에서 복구 스크립트를 구성하고 실행할 수 있습니다. 또한 Datadog은 Bits Infrastructure Operations을 미리 선보이고 있는데, 이는 DevOps 팀이 이전에 승인한 작업을 기반으로 일반적이고 반복적인 인프라 문제를 자동으로 감지, 조사 및 복구합니다.

추가로 Datadog은 Bits Memories를 도입했으며, 이는 AI 프레임워크가 조사, 런북, 사후 분석, Slack 대화 및 이전 복구 내용 등을 자동으로 보관해 스크립트를 생성하고 자동으로 실행할 수 있게 합니다.

Datadog은 또한 Bits Detection을 미리 선보이고 있는데, 이는 새로운 엔드포인트와 워크로드가 IT 환경에 추가될 때 관측 플랫폼의 범위를 자동으로 확장