다이나트레이스를 더 스마트하게 활용할 수 있는 AI 어시스턴트, 'Davis CoPilot'이 드디어 정식 출시되었습니다. 이 혁신적인 도구가 어떻게 여러분의 데이터 분석과 의사결정을 변화시킬 수 있을까요? Davis CoPilot의 GA 발표를 기념하며, 그 활용 가치를 함께 살펴보세요.
📌 데이터 홍수 속에 늘어만 가는 분석 작업 부담
다이나트레이스는 다양한 영역에서 옵저버빌리티를 제공하지만, 이렇게 많은 데이터를 다루는 일이 결코 쉬운 일은 아닙니다. 수많은 메트릭과 로그 속에서 의미 있는 정보를 찾아내려면 많은 시간과 자원이 필요하고, 전문 지식도 요구됩니다. 그렇다면, 이 모든 분석을 좀 더 효율적으로 처리할 방법은 없을까요?
📌 AI 어시스턴트 'Davis CoPilot'
최근 생성형 AI는 IT 인프라 관리, 보안 운영, 소프트웨어 개발 등 여러 분야에서 큰 변화를 일으키고 있습니다. 다이나트레이스는 이 트렌드를 빠르게 반영하여, AI 어시스턴트인 'Davis CoPilot'을 선보였습니다. 그렇다면, 이 AI 어시스턴트가 우리의 데이터 분석 방식을 어떻게 변화시킬 수 있을까요?
Davis CoPilot은 복잡한 쿼리 명령어를 배우지 않아도, 자연어로 데이터를 질의하고 즉시 분석 결과를 제공합니다. 사용법도 매우 직관적이어서, 마치 채팅하듯 쉽게 데이터를 다룰 수 있습니다. 하지만 이 AI 어시스턴트가 과연 어느 정도의 정확도와 효율성을 제공할까요? 또한, 보안은 어떻게 보장될까요?
📌 도입을 늦출수록 손해인 기능
Davis CoPilot은 현재보다 훨씬 더 강력한 AI 어시스턴트로 발전할 예정입니다. 향후에는 쿼리 설명, 문제 통찰 제공, 문서 생성기 등 새로운 기능들이 추가되어 분석의 효율성을 한층 더 높일 것입니다. 그렇다면, 지금 바로 도입하지 않으면 놓칠 수 있는 기회는 무엇일까요?
Davis CoPilot이 가져올 변화와 그 가능성에 대해 더 알아보고 싶지 않으신가요?
이 혁신적인 도구가 어떻게 분석의 미래를 바꿀 수 있는지, 그 비밀을 지금 확인해보세요.
📖 IT 용어사전
📍 DQL(Dynatrace Query Language)
다이나트레이스(Dynatrace) 플랫폼에서 데이터를 분석하고 쿼리하는 데 사용되는 고유의 쿼리 언어입니다. DQL을 사용하면 시스템의 성능, 이벤트, 메트릭 등 다양한 데이터를 효율적으로 필터링하고 분석할 수 있습니다. 이 언어는 다이나트레이스에서 제공하는 데이터를 사용자가 직관적으로 분석할 수 있도록 돕습니다. (출처: Dynatrace)
💡 여기서 잠깐 💡
※ DQL(Dynatrace Query Language)은 다이나트레이스에서 성능 데이터를 분석하는 전용 언어이고, DQL(Data Query Language)은 일반적으로 데이터를 쿼리하기 위한 범용적인 언어 또는 개념입니다.