최대한 활용 GitHub Copilot 한다는 것은 거버넌스와 개발자 액세스 간의 적절한 균형을 찾는 것을 의미합니다. 너무 제한적이며 개발자는 생산성을 높이는 기능을 사용할 수 없습니다. 너무 관대하며 규정 준수 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다.
이 가이드에서는 엔터프라이즈를 규정 준수 경계 내에 유지하면서 개발자가 신속하게 가치를 Copilot 얻는 데 도움이 되는 거버넌스 결정에 대해 설명합니다. 초기 설치 중에 이러한 결정을 내리고 사용량이 성숙함에 따라 다시 확인해야 합니다.
AI 컨텍스트를 사용하는 사용자에게 관리 위임 Copilot
정책 결정은 AI 도구를 사용한 실제 경험을 통해 정보를 받을 때 가장 적합합니다. 사용자 지정 엔터프라이즈 역할을 사용하면 AI 관리를 실무 전문가에게 위임할 수 있습니다.
이 방법은 병목 현상을 줄이고 정책을 설정하는 사람들이 개발자가 실제로 Copilot과(와) 작업하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.
AI 관리자 역할을 만드는 방법에 대한 단계별 지침은 기업에서 AI 관리자 설정을 참조하세요.
즉시 기능 검토 및 사용
개발자는 새로운 기능과 모델에 액세스할 수 있는 시점부터 Copilot 최대한의 가치를 얻습니다. 기능이 비활성화된 상태로 유지되어 상당한 기능 차이가 있는 경우 개발자는 규정 준수 컨트롤 외부에 있는 타사 도구로 전환할 수 있습니다.
기본적으로 기능을 사용하지 않도록 설정하고 검토 후에만 사용하도록 설정하는 대신 검사된 기능을 즉시 사용하도록 설정하는 것이 좋습니다.
- 특정 규정 준수 이유가 없는 한 새 기능 및 모델을 활성화합니다. GitHub 는 릴리스 전에 모든 기능과 모델을 검사합니다.
- 규정 요구 사항과 충돌하는 규정 준수에 중요한 컨트롤 또는 기능과 같이 협상할 수 없는 경우 엔터프라이즈 수준 기본값만 사용하지 않도록 설정합니다.
- 중요한 조직에 대한 제한 범위를 지정합니다. 엔터프라이즈 전체에서 기능을 차단하는 대신 더 엄격한 규정 준수 요구 사항이 있는 조직에서만 사용하지 않도록 설정합니다. 이렇게 하면 다른 조직이 더 빠르게 이동할 수 있습니다.
지출 관리 및 정책 상태
지출 컨트롤은 정책과 상호 작용합니다. 고급 모델 및 에이전트 기능을 사용하도록 설정하지만 예산 제한을 엄격하게 설정하면 개발자가 이러한 기능을 일관되게 사용하지 못할 수 있습니다.
정책 및 예산을 구성할 때 한도가 개발자의 사용 Copilot방식과 일치하는지 여부를 고려합니다.
사전 심사된 LLM 모델 사용
조직에 규정 준수, 비용 관리 또는 기존 계약에 대한 심사된 LLM 공급자가 이미 있는 경우 호스팅된 모델에 대해 Copilot별도의 승인 프로세스를 거치지 않고 해당 API 키를 GitHub 사용할 수 있습니다.
기존 LLM 공급자 관계가 없는 경우 이 방법은 선택 사항입니다. GitHub-호스트된 모델은 즉시 사용할 준비가 된 것입니다.
이 방법은 다음과 같은 몇 가지 이점을 제공합니다.
- 거버넌스 및 규정 준수: 조직의 정책 및 규정 요구 사항을 이미 충족하는 LLM 공급자를 사용합니다.
- 비용 관리: 기존 결제 방법, 계약, 크레딧 또는 협상된 요금에 맞춥니다.
- 가시성 및 제어: 공급자의 기존 대시보드 및 청구를 통해 사용량을 모니터링합니다.
설치 지침은 Copilot와 함께 LLM 공급자 API 키 사용을(를) 참조하세요.