AI 영향 분석

Tier: 한정 기간 동안 Ultimate. 2024년 10월 17일 GitLab Duo Enterprise. Offering: GitLab.com, Self-managed

AI 영향 분석은 프로젝트 또는 그룹의 소프트웨어 개발 생명 주기(SDLC) 메트릭을 월간 및 지난 6개월 동안 표시합니다.

AI 영향 분석을 사용하여:

  • AI가 SDLC 메트릭에 미치는 영향과 효과를 측정합니다.
  • 투자로 인해 개선된 메트릭을 시각화합니다.
  • AI 채택의 진행 상황을 추적합니다.
  • AI를 사용하는 팀과 사용하지 않는 팀의 성능을 비교합니다.

클릭하여 데모를 보려면 AI 영향 분석 제품 투어를 참조하세요.

AI 영향 메트릭

AI 영향 분석은 프로젝트 또는 그룹의 주요 메트릭 및 메트릭 트렌드를 표시합니다.

주요 메트릭

  • GitLab Duo 좌석: 지정 및 사용됨: 지난 30일 동안 하나 이상의 AI 기능을 사용한 지정된 라이선스 좌석의 백분율입니다.
  • 코드 제안: 고유 사용자: 매월 코드 제안을 사용하는 사용자의 백분율. 매월 고유 코드 제안 사용자 수를 총 매월 고유 기여자로 나눈 값으로 계산됩니다. 기여자 발생 이벤트가 있는 고유 코드 기여자만이 계산에 포함됩니다.
  • 코드 제안: 수용률: 지난 30일 동안 GitLab Duo에서 제공한 코드 제안 중 코드 기여자에 의해 수락된 코드 제안의 백분율입니다.

메트릭 트렌드

메트릭 트렌드 테이블은 지난 6개월 동안의 메트릭을 월별 값, 지난 6개월의 백분율 변화 및 트렌드 스파크라인으로 표시합니다.

  • 주기 시간
  • 리드 타임
  • 배포 빈도
  • 변경 실패율
  • 시간당 고위험 취약점

  • 코드 제안 사용: AI 코드 제안과의 매월 사용자 참여.

    • AI 사용 고유 사용자 비율의 월별 비교는 개발자 경험 수준 및 프로젝트 유형 또는 복잡성과 같은 요소를 제거하여이 메트릭에 대한보다 정확한 지표를 제공합니다.
    • AI 사용 트렌드의 기준은 GitLab Duo 좌석만이 아닌 모든 코드 기여자의 총 수입니다. 이 기준은 팀 구성원에 의한 AI 사용을 보다 정확하게 나타냅니다. AI 영향 분석에 대한 자세한 내용은 블로그 글 Developing GitLab Duo: AI Impact analytics dashboard measures the ROI of AI를 참조하세요.
    • AI를 사용하는 팀과 사용하지 않는 팀의 성능을 분석하려면 AI 영향이 있는 프로젝트 및 그룹의 사용자 지정 [가치 스트림 대시 보드 예약 보고서]를 작성할 수 있습니다(https://gitlab.com/explore/catalog/components/vsd-reports-generator).

    참고: 코드 제안의 사용률은 GitLab 16.11부터의 데이터를 사용하여 계산됩니다. 자세한 내용은 에픽 12978을 참조하세요.

AI 영향 분석 보기

전제 조건:

  1. 왼쪽 사이드 바에서 검색 또는 이동을 선택하고 프로젝트 또는 그룹을 찾습니다.
  2. 분석 > 분석 대시 보드를 선택합니다.
  3. AI 영향 분석을 선택합니다.