AI MSL 한눈에 보기
- 요금
- 유료
- 주요 강점
- 명확한 경제 모델: DevCredits와 변경 건당 결제 방식은 재무 담당자에게 청구 가능한 시간이 아닌 완료된 변경에 연동된 예측 가능한 비용 · 기존 시스템에서 동작: 자체 리포지토리와 인프라 위에서 직접 작동하여 독점 플랫폼에 대한 런타임 종속성을 최소화합니다. · 대규모 속도: 3~10배 빠른 납품이라는 주장은 대규모 백로그와 모더나이제이션 압박에 직면한 팀에 매력적입니다.
AI MSL 소개
평범한 언어의 요청을 프로덕션 브랜치로 전환합니다.
기능
- 성과 기반 DevCredits 가격 책정: DevCredits 단위를 사용하여 관리되는 완료된 변경 건당 비용을 지불하여 지출이 실제 출시된 작업과 연동되도록 합니다.
- 엔드투엔드 라이프사이클 실행: 평범한 언어의 요청을 사양, 코드, 테스트, 문서로 변환한 후 검토 및 병합할 수 있는 프로덕션 준비 브랜치를 제공합니다.
- AppGraph 시스템 인텔리전스: 아키텍처, API, 워크플로우, 의존성의 라이브 시맨틱 맵을 유지하여 영향 분석과 더 안전한 모더나이제이션을 추진합니다.
- 전문가 감독下的 AI 실행: AI가 개선, 구현, 테스트를 처리하는 동안 AI 라이프사이클 전문가가 아키텍처, 정확성, 비즈니스 목표 부합성을 검증합니다.
- 멀티 클라우드 관리형 프로덕션 운영: SOC 2, HIPAA, FedRAMP 인증 Kubernetes 플랫폼에서 실행되어 공급자에 걸쳐 옵저버빌리티, 안정성, 클라우드 비용 통제를 개선합니다.
- 재작성이 없는 모더나이제이션: 지속적 아키텍처 매핑을 사용하여 리스크가 큰 빅뱅 재작성 대신 레거시 시스템을 클라우드, Kubernetes, AI 워크플로우용으로 업그레이드합니다.
장점
단점
AI MSL 요금제
Core (PM + Development)
Custom
Operate (PM + Development + Operations)
Custom
Enterprise
Custom
DevCredit Bundles (200 DCs)
Custom
DevCredit Bundles (500 DCs)
Custom
DevCredit Bundles (1,000 DCs)
Custom
