혼돈에서 명확함으로: Jira-Assist (SmartBoard AI)를 구축하여 티켓 관리를 혁신한 방법
Source: Dev.to
Introduction
소프트웨어 정의 차량과 애자일 개발 시대에 속도와 협업이 성공을 정의합니다. 그러나 엔지니어링 팀 전반에 걸쳐 하나의 과제가 지속됩니다: Jira 티켓 혼란.
수동 티켓 생성, 잘못 분류된 이슈, 중복 항목, 그리고 파편화된 프로젝트 데이터는 종종 혼란, 누락된 의존성, 그리고 릴리스 지연을 초래합니다. 추적 가능성과 프로세스 거버넌스가 절대 타협할 수 없는 자동차 소프트웨어 프로그램에서는 이 문제가 더욱 두드러집니다.
이를 해결하기 위해 우리는 Jira‑Assist (SmartBoard AI) 를 구축했습니다. 이 생성형 AI 기반 어시스턴트는 개발자가 Jira와 상호작용하는 방식을 단순화합니다. 목표는 티켓 관리를 대화형이고 지능적으로 만들며, 엔지니어가 이미 사용하고 있는 Microsoft Teams와 Slack 같은 도구에 원활하게 통합하는 것이었습니다.
비즈니스 과제
대규모 엔지니어링 프로그램 전반에 걸쳐 팀은 실제 엔지니어링 작업보다 Jira 관리에 과도한 시간을 소비하고 있었습니다:
- 티켓 생성 및 업데이트
- 올바른 에픽 또는 컴포넌트 찾기
- 이슈를 올바르게 연결하기
- 사후 메타데이터 정리
이러한 비효율성은 다음과 같은 결과를 초래했습니다:
- 일관되지 않은 티켓 처리로 인한 배포 주기 지연
- 컴포넌트 및 릴리즈 전반에 걸친 추적성 상실
- Jira 분류 체계에 익숙하지 않은 엔지니어의 온보딩 어려움
- 수동 정리 없이 제한된 스프린트 가시성
우리는 자연어 의도를 이해하고 신뢰성 있게 실행할 수 있는 지능형 자동화 레이어가 필요했습니다—다른 도구나 워크플로우를 추가하지 않고.
솔루션 개요: Jira‑Assist (SmartBoard AI)
Jira‑Assist는 자연어를 해석하여 구조화된 Jira 작업으로 변환하는 대화형 AI 어시스턴트입니다. 엔지니어는 채팅을 통해 Jira 이슈를 생성, 업데이트, 조회 또는 추적할 수 있습니다.
주요 기능
- Prompt‑to‑Ticket – 대화형 입력을 완전한 구조화된 Jira 이슈로 변환합니다.
- Smart Tagging – 에픽, 우선순위, 컴포넌트, 소유자를 자동으로 식별합니다.
- Duplicate Detection – 새 이슈를 만들기 전에 기존 또는 관련 이슈를 제안합니다.
- Live Querying – Slack 또는 Teams에서 실시간 Jira 업데이트를 직접 가져옵니다.
- Seamless Integration – 일상적인 워크플로우 내에서 언제든지 사용할 수 있는 AI 팀원 역할을 합니다.
이것은 단순한 자동화가 아닙니다. 개발자 경험에 내재된 증강 인텔리전스입니다.
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기술 아키텍처 (AWS‑Powered)
플랫폼은 보안, 확장성 및 복원력에 중점을 두고 AWS 전용으로 구축되었습니다.
핵심 구성 요소
- Chat Interface (Cognito Pool + AppSync + GraphQL + SQS) – Slack 및 Microsoft Teams를 백엔드 서비스와 연결합니다.
- Amazon Bedrock – Claude 3.5와 같은 모델을 사용하여 생성형 AI 기반을 제공합니다.
- Amazon S3 – 프롬프트 템플릿 및 컨텍스트 지식을 저장합니다.
- AWS Lambda Orchestrator – AI 응답, 컨텍스트 검색 및 Jira 작업을 조정합니다.
- Jira Agent Lambda – 이슈 생성, 업데이트, 검색 등 Jira 전용 작업을 처리합니다.
- Amazon DynamoDB – 사용자 프로필 및 대화 컨텍스트를 관리합니다.
- Amazon API Gateway – 채팅 인터페이스와 백엔드 서비스 간의 통신을 보호합니다.
- Jira Cloud API – Jira 프로젝트와 보드와의 양방향 상호작용을 가능하게 합니다.
- CloudWatch & SNS – 모니터링, 로깅 및 운영 알림을 제공합니다.
구현 하이라이트
각 요청은 명확한 오케스트레이션 흐름을 따릅니다:
- Intent Detection – 채팅 입력을 분석하여 의도(생성, 조회, 업데이트 등)를 감지합니다.
- Context Retrieval – 사용자 컨텍스트와 이전 세션 데이터를 DynamoDB에서 가져옵니다.
- Payload Generation – Amazon Bedrock이 메타데이터가 포함된 구조화된 Jira 페이로드를 생성합니다.
- Routing – Lambda Orchestrator가 요청을 Jira 에이전트로 라우팅합니다.
- Execution – Jira API가 요청된 작업을 실행합니다.
- Observability – 로그와 메트릭이 CloudWatch에 게시되어 가시성과 분석이 가능합니다.
Teams와 Slack에 직접 통합함으로써 엔지니어는 도구를 전환하지 않고도 작업을 논의하고, 티켓을 생성하며, 진행 상황을 추적할 수 있습니다. Jira‑Assist가 대화의 일부가 됩니다.
실현된 혜택
내부 파일럿 배포 후, 결과는 즉각적이었습니다:
- 40 % 감소 수동 티켓 처리에서
- 에픽, 우선순위 및 소유권의 일관성 향상
- 교육 부담 감소와 함께 더 빠른 온보딩
- 스프린트 상태와 의존성에 대한 가시성 향상
Jira‑Assist는 생성 AI가 혼란스럽고 수동적인 프로세스를 유연하고 대화형 경험으로 전환할 수 있음을 보여줍니다—엔지니어가 가장 잘하는 일, 즉 소프트웨어 구축에 집중할 수 있도록 합니다.
Jira 건강 및 스프린트 메트릭
팀 및 Slack 간 원활한 협업
반복 작업을 자동화함으로써 엔지니어링 시간이 설계, 테스트 및 혁신에 할당될 수 있게 되었습니다.
다음 단계
Jira‑Assist 로드맵에는 다음이 포함됩니다:
- AI 기반 스프린트 및 백로그 계획
- 글로벌 엔지니어링 팀을 위한 다국어 지원
- CI/CD 대시보드와의 심층 통합
- ServiceNow 및 GitHub Issues와 같은 다른 티켓 시스템으로 확장
최종 생각
Jira‑Assist (SmartBoard AI)는 단순한 생산성 향상이 아닙니다. 엔지니어링 팀이 협업하고 소프트웨어를 제공하는 방식을 재구성하는 AI 공동 파일럿입니다.
생성 AI와 AWS‑네이티브 서비스를 결합하여, 기업 거버넌스에 부합하면서도 사용하기 쉬운 보안 및 상황 인식 어시스턴트를 구축했습니다.
일의 미래는 사람을 대체하는 것이 아니라, 마찰을 없애 엔지니어가 가장 중요한 일에 집중할 수 있게 하는 것입니다.
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