Eredmények
50%
MTTR csökkentése
Eredmények
3-4x
Potenciálisan rövidebb projektmegvalósítási idő – negyedévekről hetekre
A Rakuten(új ablakban nyílik meg) egy globális innovációs vállalat, amely az e-kereskedelem, a fintech és a mobilkommunikáció területén működik, és hatalmas léptékben szolgálja ki a fogyasztókat és a kereskedőket. A világszerte 30 000 alkalmazottal rendelkező vállalat mérnöki csapatai egy nagy, összetett termékökoszisztémában szállítanak, ahol a sebesség és a megbízhatóság egyaránt elengedhetetlen.
Ezért töltötte az elmúlt évet Yusuke Kaji, a Rakuten AI for Business üzletágának ügyvezető igazgatója azzal, hogy az ügynökalapú munkafolyamatokat mélyebben beépítse a csapatok szoftvertervezési, fejlesztési és validálási folyamataiba. Az OpenAI kódoló ügynöke, a Codex, a Rakuten mérnöki rendszerének alapvető részévé vált, különösen ott, ahol a vállalatnak gyorsabban kell haladnia anélkül, hogy veszélyeztetné a biztonságot.
Az elmúlt évben a Rakuten mérnökei a Codexet a működés és a szoftverszállítás területén is használták az incidenskezelési reagálás felgyorsítására (beleértve az átlagos helyreállítási idő, azaz az MTTR ~50%-os csökkentését), a CI/CD megerősítésére automatizált kódellenőrzéssel és sebezhetőségi vizsgálatokkal, valamint az összetett projekteken végzett autonómabb fejlesztés támogatására.
„Nem csak az a fontos, hogy gyorsan generáljunk kódot.” Fontos számunkra a biztonságos szállítás. A sebesség biztonság nélkül nem siker.”
A Rakuten mérnöki csapatán belül az AI-napirendjük világos és szándékosan operatív. Kaji a munkát három olyan prioritás köré építi, amelyek mögé a csapatok felsorakoznak:
- Építs gyorsabban („Sebesség! Sebesség! Sebesség!”): A csapatok a Codex operatív munkafolyamatokban használják, beleértve a KQL-alapú monitorozást és diagnosztikát, hogy felgyorsítsák a kiváltó okok elemzését és a javítást, így akár 50%-kal csökkentve az MTTR-t.
- Építs biztonságosabban („Végezz el több dolgot”): a Codex a CI/CD-ben kódellenőrzéshez és sebezhetőségi vizsgálatokhoz hívódik meg, automatikusan alkalmazva a belső szabványokat, hogy a csapatok gyorsan, de biztonságosan szállíthassanak.
- Működj okosabban („AI-nizáció”): a Codex a specifikációtól a működő megvalósítások felé mozdítja előre a nagyobb, kétértelmű projekteket, csökkentve a tökéletesen definiált követelményektől való függést, lehetővé téve az autonómabb végrehajtást, és végső soron hetekre sűríti a negyedéves erőfeszítéseket.
A Codex közvetlenül illeszkedik minden prioritáshoz, mint egy megbízható ügynök egy tágabb eszközkészletben, és ott jelenik meg, ahol a sebesség, a biztonság és az autonómia egymást erősítő értéket teremt.
A Rakutennél a sebesség magában foglalja a helyreállítási időt is, nem csupán a fejlesztési sebességet.
A csapatok a KQL-t (az Azure naplókhoz és telemetriához használt lekérdezési rendszerét) használják az API-k monitorozására és a jelzések elemzésére. A Codex ezekkel a munkafolyamatokkal együttműködve segít azonosítani a kiváltó okokat és javításokat javasolni, csökkentve a riasztás és a megoldás közötti időt.
A site reliability engineering (SRE) szemszögéből nézve ez lerövidíti az utat az észleléstől a hibaelhárításig. Ahelyett, hogy kézzel kellene összefűzniük a lekérdezéseket, naplókat és javításokat, a mérnökök a javítások validálására és telepítésére összpontosíthatnak.
A Rakuten becslése szerint ez a megközelítés körülbelül 50%-kal csökkentheti az MTTR-t problémák esetén. Vagy még egyszerűbben fogalmazva: a Rakuten a Codex segítségével kétszer gyorsabban javítja ki a problémákat, ha valami meghibásodik.
Ahogy a szállítás felgyorsul, a felülvizsgálat és az alkalmazás szűk keresztmetszetté válhatnak. A Rakuten ezt úgy oldja meg, hogy a Codexet közvetlenül integrálja a CI/CD pipeline-jába.
A Codex kódellenőrzést és sebezhetőségi vizsgálatokat végez, mielőtt a változtatások elérnék a termelési környezetet. A Rakuten belső kódolási elveit és szabványait beépíti ezekbe a munkafolyamatokba, hogy a felülvizsgálatok megfeleljenek a vállalati elvárásoknak.
„A belső kódolási alapelveinket biztosítjuk a Codex számára” – mondja Kaji. „Ugyanezeket az elveket alkalmazva azt vizsgálja, hogy a kód megfelel-e a szabványainknak.”
Az eredmény: a biztonsági ellenőrzések következetesen és automatikusan történnek, lehetővé téve a csapatok számára a gyorsabb haladást a szabványok csökkentése nélkül.
A Rakuten harmadik prioritása – AI-nizáció – az autonómiára összpontosít. A Codex nemcsak ellenőrzésre és karbantartásra használják, hanem nagyobb, kétértelmű projektek végponttól végpontig történő végrehajtására is. A tökéletesen kidolgozott specifikációk megkövetelése helyett a Codex részleges követelményekből is tovább tud haladni, és használható artefaktumokat tud előállítani.
„A legújabb Codex modellek a sorok között is tudnak olvasni” – mondja Kaji. „Még ha a követelmények nincsenek is tökéletesen meghatározva, megérti, mit próbálunk építeni.”
Egy példa: egy meglévő webalapú AI-ügynök szolgáltatás mobilalkalmazás-verziójának elkészítése. A Codex a teljes specifikációt megvalósította, egy teljes stack implementációt is beleértve Python/FastAPI backenddel és egy Swift/SwiftUI iOS alkalmazással, az összes backend API-t is beleértve, lépésről lépésre történő emberi utasítás nélkül. A Codex egy negyedévről hetekre csökkentette a projekt fejlesztési idejét.
Ahogy a Codex egyre több kódgenerálási feladatot vállal át, a Rakuten a mérnökök szerepét a világosabb specifikációk megírása és a kimenetek mérhető szabványok szerinti ellenőrzése felé tolja.
„A mi szerepünk már nem az, hogy a kód minden sorát ellenőrizzük” – mondja Kaji. „A mi szerepünk az, hogy világosan meghatározzuk, mit akarunk, és lefektessük, hogyan ellenőrizzük.”
A Rakuten gyakorlati workshopokkal támogatta ezt a váltást a mérnöki, termék- és nem technikai csapatok körében – hozzájárulva ahhoz, hogy a Codex központi szerepet játsszon abban, hogy a csapatok gyorsabban szállítsanak, biztonságosabban üzemeltessenek, és a szervezeten belül méretezzék az autonóm fejlesztést.
