조직은 Atlassian과 같은 민첩한 프로젝트 관리 플랫폼을 사용합니다. 락스 팀이 협력하여 결과물을 계획, 추적 및 배송할 수 있도록 합니다. Jira는 프로젝트 구현 중에 기록된 문제 및 의견에서 결과물의 작동에 대한 조직의 지식을 포착합니다. 그러나 이 지식은 다양한 프로젝트 및 스프린트에 속하는 문제에 걸쳐 단편화되어 있기 때문에 사용자가 쉽고 안전하게 사용할 수 있도록 하는 것이 어렵습니다. 또한 개발자, 테스트 엔지니어, 프로젝트 관리자 등 다양한 이해관계자가 동일한 문제를 기록한 다음 첨부 파일과 댓글을 추가하여 동일한 문제에 기여하기 때문에 Jira 프로젝트에서 정보를 검색할 때 기존 키워드 기반 검색은 효과적이지 않습니다.
이제 아마존 켄드라 Jira 프로젝트의 문제, 댓글 및 첨부 파일을 색인화하고 기계 학습(ML) 기반의 Amazon Kendra 지능형 검색을 사용하여 이 콘텐츠를 검색하는 Jira 클라우드 커넥터입니다.
이 게시물에서는 Amazon Kendra Jira 클라우드 커넥터를 사용하여 Jira 클라우드 인스턴스를 Amazon Kendra 인덱스의 데이터 소스로 구성하고 그 안에 있는 프로젝트의 콘텐츠를 지능적으로 검색하는 방법을 보여줍니다. 우리는 팀 구성원들이 이슈 라이프사이클 전반에 걸쳐 이슈를 생성하고 설명, 댓글, 첨부 파일 형식으로 정보를 추가하여 협업하는 Jira 프로젝트의 예를 사용합니다.
솔루션 개요
Jira 인스턴스에는 하나 이상의 프로젝트가 있으며, 각 프로젝트에는 해당 프로젝트의 문제를 해결하는 팀 구성원이 있습니다. 각 팀 구성원은 자신이 속한 프로젝트의 다양한 문제와 관련하여 수행할 수 있는 작업에 대한 권한 집합을 갖습니다. 팀 구성원은 새 이슈를 생성하거나 첨부 파일 및 설명 형식으로 이슈에 더 많은 정보를 추가할 수 있을 뿐만 아니라 해당 프로젝트에 대해 정의된 이슈 수명주기 전반에 걸쳐 이슈의 상태를 시작에서 종료까지 변경할 수 있습니다. 프로젝트 관리자는 스프린트를 생성하고 특정 스프린트에 이슈를 할당하며 이슈에 소유자를 할당합니다. 프로젝트가 진행되는 동안 이러한 문제에서 포착된 지식은 계속해서 발전합니다.
우리 솔루션에서는 Amazon Kendra Jira 커넥터를 사용하여 Jira 클라우드 인스턴스를 Amazon Kendra 검색 인덱스에 대한 데이터 소스로 구성합니다. 구성에 따라 데이터 원본이 동기화되면 커넥터는 Jira 인스턴스의 프로젝트에서 콘텐츠를 크롤링하고 인덱싱합니다. 선택적으로 변경 로그를 기반으로 콘텐츠를 색인화하도록 구성할 수 있습니다. 또한 커넥터는 각 문제, 댓글 및 첨부 파일에 대한 ACL(액세스 제어 목록) 정보를 수집하고 수집합니다. ACL 정보는 사용자 컨텍스트 필터링에 사용됩니다. 여기서 쿼리에 대한 검색 결과는 사용자가 액세스 권한을 부여받은 항목을 기준으로 필터링됩니다.
사전 조건
이 게시물을 참조로 사용하여 Jira용 Amazon Kendra 커넥터를 사용해 보려면 다음이 필요합니다.
- An AWS 계정 생성 권한이 있는 AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (IAM) 역할 및 정책. 자세한 내용은 액세스 관리 개요: 권한 및 정책 과 Jira 데이터 소스에 대한 정책.
- AWS에 대한 기본 지식과 Jira 관리에 대한 실무 지식입니다.
- Jira 클라우드 인스턴스에 대한 관리자 액세스입니다.
Jira 인스턴스 구성
이 섹션에서는 Jira 커넥터를 사용하여 Amazon Kendra 데이터 소스를 구성하고, Jira 프로젝트의 데이터를 Amazon Kendra 인덱스로 수집하고, 검색 쿼리를 수행하는 방법을 보여주기 위해 사용되는 Jira 구성을 설명합니다. 관리자 액세스 권한이 있는 자체 Jira 인스턴스를 사용하거나 새 프로젝트를 생성하고 Jira용 Amazon Kendra 커넥터를 시험해 보는 단계를 수행할 수 있습니다.
예제 Jira 인스턴스에서는 사용자가 수행한 검색 쿼리가 액세스 권한이 있는 프로젝트에서만 결과를 반환한다는 것을 보여주기 위해 두 개의 프로젝트를 만들었습니다. 실제 소프트웨어 개발 프로젝트의 사용 사례를 시뮬레이션하기 위해 다음 공개 도메인 프로젝트의 데이터를 사용했습니다.
다음은 프로젝트 1에 대한 칸반 스타일 보드의 스크린샷입니다.
Jira 인스턴스용 API 토큰 생성
Amazon Kendra Jira 커넥터를 구성하는 데 필요한 API 토큰을 얻으려면 다음 단계를 완료하십시오.
- 에 로그인 https://id.atlassian.com/manage/api-tokens.
- 왼쪽 메뉴에서 API 토큰 생성.
- 나타나는 대화 상자에서 토큰 레이블을 입력하고 선택하십시오. 만들기.
- 왼쪽 메뉴에서 부 임시 메모장에 토큰을 입력하세요.
이 토큰은 다시 복사할 수 없으며 Amazon Kendra Jira 커넥터를 구성하는 데 필요합니다.
Jira용 Amazon Kendra 커넥터를 사용하여 데이터 소스 구성
Jira 커넥터를 사용하여 Amazon Kendra 인덱스에 데이터 소스를 추가하려면 기존 인덱스를 사용하거나 새 색인 생성. 그런 다음 다음 단계를 완료하십시오. 이 주제에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. Amazon Kendra 개발자 안내서.
- Amazon Kendra 콘솔에서 인덱스를 열고 다음을 선택합니다. 데이터 소스 탐색 창에서
- 왼쪽 메뉴에서 데이터 소스 추가.
- $XNUMX Million 미만 락스선택한다.
커넥터 추가.
- . 데이터 소스 세부 정보 지정 섹션에서 데이터 소스의 세부 정보를 입력하고 다음 보기.
- . 액세스 및 보안 정의 섹션 Jira 계정 URL에서 Jira 클라우드 인스턴스의 URL을 입력하세요.
- $XNUMX Million 미만 인증, 두 가지 옵션이 있습니다.
- 왼쪽 메뉴에서 만들기 Jira 인스턴스에서 복사한 Jira API 토큰을 사용하여 새 비밀을 추가하고 Jira ID로 Jira에 로그인하는 데 사용된 이메일 주소를 사용합니다. (이 게시물에서 선택한 옵션입니다.)
- 기존 사용 AWS 비밀 관리자 커넥터가 액세스할 Jira 인스턴스에 대한 API 토큰이 있는 비밀입니다.
- 럭셔리 IAM 역할선택한다.
새 역할 만들기 또는 적절한 IAM 정책으로 구성된 기존 IAM 역할을 선택하여 Secrets Manager 보안 암호, Amazon Kendra 인덱스 및 데이터 소스에 액세스합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 다음 보기.
- . 동기화 설정 구성 섹션에서 동기화 범위 및 실행 일정에 대한 정보를 제공합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 다음 보기.
- . 필드 매핑 설정 섹션에서는 선택적으로 필드 매핑을 구성하거나 Jira 필드 이름이 Amazon Kendra 속성 또는 패싯에 매핑되는 방식을 구성할 수 있습니다.
- 왼쪽 메뉴에서 다음 보기.
- 설정을 검토하고 데이터 소스 추가를 확인합니다.
- 데이터 소스를 추가한 후 다음을 선택합니다. 데이터 소스 탐색 창에서 새로 추가된 데이터 원본을 선택하고 지금 동기화 Amazon Kendra 인덱스와 데이터 소스 동기화를 시작합니다.
동기화 프로세스는 약 10~15분 정도 걸릴 수 있습니다. 이제 Amazon Kendra 인덱스에 대한 액세스 제어를 활성화하겠습니다. - 탐색 창에서 인덱스를 선택합니다.
- 가운데 창에서 다음을 선택합니다. 사용자 액세스 제어 탭.
- 왼쪽 메뉴에서 설정 편집 다음 스크린샷과 같이 설정을 변경합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 다음 보기 그런 다음 업데이트.
Amazon Kendra로 지능형 검색 수행
Amazon Kendra 콘솔에서 검색하거나 API를 사용하기 전에 데이터 원본 동기화가 완료되었는지 확인하십시오. 확인하려면 데이터 소스를 보고 마지막 동기화가 성공했는지 확인하세요.
- 검색을 시작하려면 Amazon Kendra 콘솔에서 다음을 선택합니다. 인덱싱된 콘텐츠 검색 탐색 창에서
Amazon Kendra Search 콘솔로 리디렉션됩니다. - 펼치기 액세스 토큰으로 쿼리 테스트 선택하고 토큰 적용.
- 럭셔리 ID / Username에서 Jira 계정과 연결된 이메일 주소를 입력하세요.
- 왼쪽 메뉴에서 신청.
이제 색인을 검색할 준비가 되었습니다. "boto3는 보안 토큰을 어디에 저장합니까?"라는 쿼리를 사용해 보겠습니다.
이 경우 Kendra는 Jira의 Kanban 프로젝트에 있는 카드 중 하나에서 제안된 답변을 제공합니다.
이는 AWS 보안 토큰 및 Boto3에 관한 문제를 가리키는 제안된 답변이기도 합니다. 또한 Amazon Kendra를 사용하여 SDK 설명서 및 Wiki를 포함한 여러 데이터 소스를 사용하여 검색 환경을 구축하고 그에 따라 결과 및 관련 링크를 제시할 수도 있습니다. 다음 스크린샷은 동일한 인덱스에 대해 수행된 또 다른 검색 쿼리를 보여줍니다.
다른 액세스 토큰을 적용하면(검색을 다른 사용자와 연결) 검색 결과는 이 사용자가 액세스할 수 있는 프로젝트로 제한됩니다.
마지막으로 검색 시 Jira와 관련된 필터를 사용할 수도 있습니다. 먼저, 인덱스의 패싯 정의 페이지를 확인하고 패싯 for
j_status
, j_assignee
및 j_project_name
. 다음 스크린샷에 표시된 것처럼 모든 검색에 대해 이러한 필드를 기준으로 필터링할 수 있습니다.
정리
향후 비용이 발생하지 않도록 하려면 이 솔루션의 일부로 생성한 리소스를 정리하세요. 이 솔루션을 테스트하는 동안 새 Amazon Kendra 인덱스를 생성한 경우 삭제하십시오. Jira용 Amazon Kendra 커넥터를 사용하여 새 데이터 소스만 추가한 경우 해당 데이터 소스를 삭제하세요.
결론
Amazon Kendra Jira 커넥터를 사용하면 조직은 Amazon Kendra에서 제공하는 지능형 검색을 통해 Jira 프로젝트의 귀중한 지식을 사용자에게 안전하게 제공할 수 있습니다.
Amazon Kendra Jira 커넥터에 대해 자세히 알아보려면 다음을 참조하세요. Amazon Kendra Jira 커넥터 Amazon Kendra 개발자 안내서 섹션.
인기 있는 데이터 원본에 대한 다른 Amazon Kendra 기본 제공 커넥터에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. Amazon Kendra Slack 커넥터를 사용하는 지능형 검색으로 Slack 작업 공간의 지식을 풀다 과 Amazon Kendra용 Quip 커넥터를 사용하여 지능형 검색으로 Quip 문서에서 지식 검색.
저자에 관하여
슈레 야스 수 브라마 니안 AI/ML 전문 솔루션 아키텍트이며 기계 학습을 사용하여 AWS 클라우드에서 비즈니스 문제를 해결함으로써 고객을 돕습니다.
아비나브 자와데카르 AWS의 AI/ML 언어 서비스 팀에서 Amazon Kendra에 중점을 둔 수석 솔루션 아키텍트입니다. Abhinav는 AWS 고객 및 파트너와 협력하여 AWS에서 지능형 검색 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
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