آخرین بروزرسانی در ۲۰ آذر ۱۴۰۴ توسط Dr.Arman
تصور کنید کدی که هوش مصنوعی نوشته، در محیط پیچیده تولید دچار مشکل شده است. شما یک هشدار مبهم دریافت میکنید: «سرعت پاسخدهی سرویس ۸۰٪ کاهش یافته.» حالا ماجراجویی سه ساعته شما شروع میشود: پرش بین ابزارهای مختلف، جستجوی بیپایان در لاگها و حدسزدن برای پیدا کردن تابع مقصر. این دقیقاً همان دیواری است که تیمهای مهندسی در عصر طلایی هوش مصنوعی برنامهنویسی به آن برخورد کردهاند. اما داستان امروز، داستان حل این معماست؛ داستان تبدیل یک فرآیند پر از ابهام به یک تشخیص سریع و دقیق.
چرا امروز این مشکل، بحرانیتر از همیشه است؟
ما در نقطه عطفی از تاریخ توسعه نرمافزار قرار داریم. هوش مصنوعیهای کدنویس مانند GitHub Copilot و Cursor، سرعت تولید کد را به شکل انفجاری افزایش دادهاند. اما این سیل کدهای جدید، با یک مشکل اساسی روبرو است: فاصله عمیق بین آنچه در محیط آزمایشی کار میکند و آنچه در دنیای واقعی و پیچیده «تولید» رخ میدهد. ابزارهای سنتی نظارت بر عملکرد (APM) برای دنیایی طراحی شدهاند که مهندس هر خط کد را میشناسد. اما وقتی حجم عظیمی از کد توسط هوش مصنوعی تولید میشود، مهندس دیگر مالک تمام آن دانش نیست. اینجاست که نیاز به یک «چشم» جدید در محیط تولید حس میشود؛ چشمی که بتواند رفتار هر تابع را در لحظه ببیند و دادهای ساختاریافته به هوش مصنوعی بدهد تا خودش مشکل را تشخیص و حتی پیشنهاد رفع آن را بدهد.
درد مشترک غولهای فناوری: از Monday.com تا Drata
برای درک عمق مشکل، کافی است به تجربه دو شرکت پیشرو گوش دهیم. موشیک ایلون، رهبر فنی در Monday.com، از اصطلاح «جعبه سیاه» استفاده میکند. وقتی یک هشدار میآید، تیم او میتوانند ببینند که یک endpoint مشکل دارد، اما برای فهمیدن «دلیل واقعی» باید به سفری پر از ابهام بروند. آنها به دلیل هزینههای سرسامآور ابزارهایی مانند Datadog، مجبور بودند از نرخ نمونهبرداری بسیار پایین استفاده کنند و در نتیجه، اغلب دقیقاً همان دادهای که برای دیباگ نیاز داشتند را از دست میدادند.
در سوی دیگر، دانیل ماراشلیان، مدیر فناوری Drata، از «مالیات بررسی» صحبت میکند. مهندسانش ساعتها صرف نقشهبرداری از یک هشدار عمومی به مالک خاص کد و سپس جستجو در لاگها برای بازسازی حالت برنامه میکردند. معماری Drata که با دهها سرویس خارجی برای ارائه اتوماسیون انطباق یکپارچه میشود، این بررسیها را به کابوسی پیچیده تبدیل میکرد. سه مشکل اصلی آنها را آزار میداد: هزینه جابجایی بین ابزارهای پراکنده، خستگی هشدارهای بیپایان (اثر «دینگ، دینگ، دینگ») و مهمتر از همه، ناتوانی در یکپارچهسازی با استراتژی هوش مصنوعی شرکت. همانطور که ماراشلیان میگوید: «یک عامل هوش مصنوعی میتواند کد بنویسد، اما نمیتواند یک باگ تولید را رفع کند اگر نتواند متغیرهای زمان اجرا یا علت ریشهای را ببیند.»
راهحل چیست؟ سنسوری که در کنار کد شما نفس میکشد
اینجاست که فناوری «سنسور زمان اجرا» یا Runtime Sensor وارد میشود. شرکت Hud سنسوری را معرفی کرده که مانند یک همسفر هوشمند، در کنار کد تولید شما اجرا میشود. این سنسور با یک خط کد ساده ادغام میشود و رفتار هر فراخوانی تابع را ردیابی میکند. نکته هوشمندانه آن اینجاست: این سنسور به طور معمول فقط دادههای تجمیعی سبک را ارسال میکند. اما به محض وقوع یک خطا یا کاهش سرعت، به طور خودکار یک مجموعه داده عمیق و پزشکی (فورنسیک) جمعآوری میکند که شامل پارامترهای HTTP، کوئریهای پایگاه داده و کل زمینه اجرا است.
این سیستم در کمتر از یک روز، خط پایه عملکرد را ایجاد میکند و میتواند هم بر روی کاهش سرعتهای چشمگیر و هم بر روی نقاط پرت که نظارت بر اساس درصد آنها را از دست میدهد، هشدار دهد. همانطور که ایلون از Monday.com میگوید: «حالا ما همه این اطلاعات را برای همه توابع دریافت میکنیم، بدون توجه به سطح آنها، حتی برای پکیجهای زیرین. گاهی ممکن است مشکلی بسیار عمیق باشد، و ما همچنان آن را بسیار سریع میبینیم.»
آینده عیبیابی: پرسیدن سوال از هوش مصنوعی به جای جستجوی دستی
جذابترین بخش ماجرا، نحوه تعامل مهندسان با این دادههاست. Hud دادهها را از طریق یک سرور MCP (Model Context Protocol) در اختیار هوش مصنوعیهای کدنویس مانند Cursor قرار میدهد. این یعنی تغییر کامل گردش کار. مهندس دیگر مجبور نیست از Datadog شروع کند و لایه به لایه پایین برود. او میتواند مستقیم در محیط کدنویسی خود از هوش مصنوعی سوال بپرسد.
ایلون یک مثال ملموس میزند: «من فقط میتوانم از Cursor یک سوال بپرسم: هی، چرا این endpoint کند است؟ وقتی از MCP شرکت Hud استفاده میکند، من تمام معیارهای ریزدانه را دریافت میکنم، مثلاً اینکه این تابع از زمان این استقرار ۳۰٪ کندتر شده است. سپس میتوانم علت ریشهای را نیز پیدا کنم.» این، همان «بررسی عاملمحور» است که Monday.com از آن نام میبرد.
نتایج شگفتانگیز: از حادثه «وودو» تا گزارش «سر به هوا»
تاثیر عملی این فناوری در اعداد و داستانهای واقعی خود را نشان میدهد. ایلون به خاطر میآورد: «من به داشتن این حوادث وودو عادت داشتم؛ مثلاً یک جهش ناگهانی CPU که نمیدانستی از کجا آمده. چند سال پیش، من چنین حادثهای داشتم و مجبور شدم ابزار خودم را بسازم که پروفایل CPU و memory dump را بگیرد. حالا من فقط همه دادههای تابع را دارم و دیدهام که مهندسان خیلی سریع آن را حل میکنند.»
اما در Drata، تاثیر کمیشده است. آنها یک دستور داخلی /triage ساختند که مهندسان پشتیبانی در دستیاران هوش مصنوعی خود اجرا میکنند تا بلافاصله علل ریشهای را شناسایی کنند. نتیجه؟ کار بررسی دستی از حدود ۳ ساعت در روز به کمتر از ۱۰ دقیقه کاهش یافت! میانگین زمان تا حل مشکل (MTTR) حدود ۷۰٪ بهبود پیدا کرد. تیم همچنین یک گزارش روزانه «سر به هوا» از خطاهای با راهحل آسان تولید میکند. چون علت ریشهای از قبل ثبت شده، توسعهدهندگان میتوانند این مسائل را در عرض چند دقیقه برطرف کنند.
چگونه میتوانید از این تحول بهره ببرید؟
اگر شما یا تیمتان از دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی استفاده میکنید، این مراحل عملی را در نظر بگیرید:
- شکاف دانش را ارزیابی کنید: آیا با افزایش حجم کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی، درک کامل رفتار کد در محیط تولید برای تیم سختتر شده است؟
- هزینه «مالیات بررسی» را محاسبه کنید: به طور متوسط، مهندسان شما چقدر زمان صرف یافتن علت ریشهای یک هشدار میکنند؟ این زمان را در تعداد حوادث ماهانه ضرب کنید.
- محدودیت ابزارهای فعلی را بررسی کنید: آیا APM کنونی شما میتواند دادههای سطح تابع را به صورت مقرونبهصرفه و بدون نیاز به نمونهبرداری سنگین لاگ فراهم کند؟ آیا این دادهها به شکلی ساختاریافته در دسترس هوش مصنوعی کدنویس شما قرار میگیرد؟
- به دنبال معماری پایدار باشید: راهحلهای مبتنی بر سنسور زمان اجرا را که هوشمندانه دادهها را در لبه جمعآوری میکنند (نه اینکه همه چیز را به ابر بفرستند) ارزیابی کنید. این معماری برای مقیاسپذیری در عصر هوش مصنوعی پایدارتر است.
نتیجهگیری: عصر جدیدی که نیازمند چشمان جدید است
داستان Hud و مشتریانش فقط در مورد یک ابزار جدید نیست؛ این داستان گذار به یک عصر جدید در توسعه نرمافزار است. همانطور که روئه آدلر، بنیانگذار Hud میگوید: «من فکر میکنم ما در حال ورود به عصر جدیدی از کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی هستیم و این پازل، این پازل از یک پشته جدید در حال ظهور است. من فقط فکر نمیکنم که پشته مشاهدهپذیری رایانش ابری به خوبی با آینده همخوانی داشته باشد.»
پیام اصلی این است: هوش مصنوعی در حال تغییر دادن قواعد بازی است، هم در نوشتن کد و هم در درک آن. برای اعتماد کردن به کدهایی که خودمان به طور کامل نمیشناسیم، به یک لایه امنیتی جدید نیاز داریم؛ لایهای که شکاف بین محیط کدنویسی و واقعیت تولید را پر کند. این دیگر یک گزینه لوکس نیست، بلکه به زودی به یک ضرورت برای هر سازمانی تبدیل میشود که میخواهد قدرت هوش مصنوعی برنامهنویسی را در مقیاس واقعی به کار گیرد. سوال این نیست که آیا به چنین بینشی نیاز داریم، بلکه سوال این است: آیا میتوانیم بدون آن پیش برویم؟
منبع:
https://venturebeat.com/ai/how-huds-runtime-sensor-cut-triage-time-from-3-hours-to-10-minutes
مطالب مرتبط