Microsoft Reactor

레거시 애플리케이션 현대화에서 한 단계 더 나아가, 이제 AI 시스템을 안정적으로 운영하고 확장할 차례입니다. 지속적인 모니터링과 신속한 인시던트 대응, 안정적인 일상 운영까지 엔지니어링 부담을 늘리지 않으면서 지원할 수 있어야 합니다.
이 세션에서는 레거시 애플리케이션 현대화부터 AI 시스템의 운영과 확장까지 전체 과정을 살펴봅니다. 자동화된 업그레이드, 셀프 힐링 에이전트, 엔터프라이즈급 운영 인텔리전스를 활용해 대규모 업데이트를 효율화하고, 런타임 신호를 문제 해결로 연결하며, 복잡한 운영을 효과적으로 관리하는 방법을 알아봅니다.

주요 학습 내용

1. Copilot Modernize CLI를 활용해 레거시 애플리케이션 평가와 업그레이드를 확장하는 방법
2. Stacked Pull Requests를 활용해 대규모 자동 마이그레이션의 검토 효율성을 높이는 방법
3. Azure SRE Agent를 활용해 문제를 진단하고, 검증된 해결 방안을 제안하는 방법
4. 토큰 효율성, 복구 시간, 승인 신호를 활용해 운영 효과를 추적하는 방법

활용 기술

• Azure SRE Agent
• Copilot App Modernization Agent & Modernize CLI
• Stacked Pull Requests
• Human-in-the-Loop 거버넌스 패턴

추천 대상

• 여러 리포지토리에 걸쳐 레거시 애플리케이션을 현대화하고 있는 팀
• 프로덕션 환경에서 AI 시스템을 운영하는 개발자 및 플랫폼 엔지니어
• 에이전트를 활용한 문제 해결 및 복구를 검토하고 있는 SRE 및 DevOps 팀
• 확장 가능하고 안정적인 AI 운영에 주력하는 기술 리더