AI SLA 예측기: JIRA 지원 티켓 자동화 도구

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, DevOps

대상자

JIRA를 사용하는 IT 지원 팀, Python 및 머신러닝 기술을 활용한 자동화 도구 개발자

핵심 요약

• AI 기반 SLA 위반 예측 모델을 통해 티켓 우선순위 자동 설정
• JIRA 워크플로우에 쉽게 통합 가능한 모듈형 코드 구조
• Pandas, Scikit-learn, Flask 등 주요 기술 스택 명시
• SLA 위반 예측률 향상 및 지원 효율성 극대화

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요

• JIRA 지원 티켓 수동 처리의 한계를 해결하기 위한 AI 기반 예측 도구
• 감독 학습을 활용한 SLA 위반 사전 예측 기능 제공
• 지원 팀의 업무 병목 현상 완화 및 자동화 가능

2. 주요 기능

• AI 모델을 통한 위반 위험도 및 긴급도 기반 티켓 우선순위 분류
• 예측된 해결 패턴의 시각적 보고서 제공
• Flask 기반 웹 인터페이스로 JIRA 워크플로우 통합

3. 기술 스택

• Python 기반 개발
• Pandas로 데이터 전처리, Scikit-learn으로 모델 학습
• Matplotlib 사용 시각화, Flask로 API 통합

4. 설정 및 기여 방법

• GitHub 저장소에서 레포지토리 클론 후 설정 가능
• README 파일 내 설정 가이드 및 샘플 데이터 포함
• 오픈소스로 기여 및 개선 제안 가능 (이슈 제보, 코드 확장 등)

결론

• SLA 위반 예측률을 30% 이상 향상 시킬 수 있는 AI 모델 적용
• JIRA 워크플로우에 즉시 통합 가능한 간단한 API 제공
• Pandas와 Scikit-learn 기반의 모듈형 코드로 확장성 및 유지보수성 강화
• 오픈소스 프로젝트로 커뮤니티 기여 및 사용자 맞춤형 개발 가능