Rakuten rozwiązuje problemy dwa razy szybciej dzięki Codex

Rakuten⁠⁠(otwiera nowe okno) jest globalną firmą innowacyjną działającą w obszarach e-commerce, fintech i komunikacji mobilnej, obsługującą zarówno konsumentów, jak i sprzedawców na ogromną skalę. Firma zatrudnia 30 000 pracowników na całym świecie, a jej zespoły inżynieryjne dostarczają rozwiązania w ramach rozbudowanego, złożonego ekosystemu produktów, w którym kluczowe są zarówno szybkość, jak i niezawodność.

Dlatego Yusuke Kaji, dyrektor generalny ds. AI w biznesie w Rakuten, przez ostatni rok intensywnie pracował nad głębszym wdrożeniem autonomicznych przepływów pracy, skupiając się na tym, jak zespoły planują, tworzą i weryfikują oprogramowanie. Agent programistyczny Codex⁠⁠ opracowany przez OpenAI stał się kluczowym elementem stosu technologicznego Rakuten, zwłaszcza w obszarach, gdzie firma musi działać szybciej bez kompromisów w zakresie bezpieczeństwa.

W ciągu ostatniego roku inżynierowie Rakuten wykorzystywali Codex w obszarze operacji i dostarczania oprogramowania, aby skrócić czas reakcji na incydenty (w tym osiągnąć około 50% redukcję średniego czasu przywracania działania, czyli MTTR), wzmocnić CI/CD dzięki zautomatyzowanym przeglądom kodu i kontrolom podatności oraz wspierać bardziej autonomiczne prace programistyczne nad złożonymi projektami.

W zespole inżynieryjnym Rakuten strategia AI jest precyzyjnie zdefiniowana i z założenia operacyjna. Kaji definiuje pracę, stosując trzy priorytety istotne dla zespołów:

• Twórz szybciej („Szybkość!! Szybkość!! Szybkość!!”): zespoły używają Codex w operacyjnych przepływach pracy, w tym w monitorowaniu i diagnostyce opartych na KQL, aby przyspieszyć analizę przyczyn źródłowych i działania naprawcze, pomagając skrócić MTTR nawet o 50%.
• Twórz bezpieczniej („Realizuj zadania”): Codex jest wywoływany w CI/CD do weryfikowania kodu i kontroli podatności, automatycznie stosując wewnętrzne standardy, aby zespoły mogły szybko dostarczać oprogramowanie z odpowiednimi zabezpieczeniami.
• Działaj inteligentniej („AI-zacja”): Codex pozwala szybciej obsługiwać większe, niejednoznaczne projekty – od tworzenia specyfikacji do działających implementacji – zmniejszając zależność od perfekcyjnie zdefiniowanych wymagań, umożliwiając bardziej autonomiczną realizację i ostatecznie skracając prace trwające cały kwartał do kilku tygodni.

Codex bezpośrednio wpisuje się w każdy z tych priorytetów jako niezawodny agent w ramach szerszego zestawu narzędzi, sprawdzając się tam, gdzie szybkość, bezpieczeństwo i autonomia tworzą kumulującą się wartość.

W Rakuten szybkość to też czas odzyskiwania sprawności po awarii, a nie tylko tempo prac programistycznych.

Zespoły używają KQL (systemu zapytań platformy Azure dla dzienników i telemetrii) do monitorowania interfejsów API i analizowania sygnałów. Codex działa równolegle z tymi procesami, pomagając identyfikować przyczyny źródłowe i sugerować poprawki, skracając czas od alertu do rozwiązania problemu.

Z perspektywy inżynierii niezawodności systemów (SRE) pozwala to skrócić drogę od wykrycia do usunięcia problemu. Zamiast ręcznie składać zapytania, dzienniki i łatki, inżynierowie mogą skupić się na weryfikowaniu i wdrażaniu poprawek.

Rakuten szacuje, że takie podejście może skrócić MTTR o około 50% w przypadku wystąpienia problemów. Albo inaczej: Rakuten korzysta z Codex, aby w razie awarii rozwiązywać problemy dwa razy szybciej.

Wraz ze wzrostem tempa realizacji działań weryfikacja i wdrażanie mogą stać się wąskimi gardłami. Rakuten rozwiązuje ten problem, integrując Codex bezpośrednio w swoim potoku CI/CD.

Codex weryfikuje kod i realizuje kontrole podatności, zanim zmiany trafią do środowiska produkcyjnego. Rakuten dodaje wewnętrzne zasady i standardy kodowania do tych procesów, aby weryfikacje były wykonywane zgodne z oczekiwaniami firmy.

„Udostępniamy nasze wewnętrzne zasady kodowania narzędziu Codex”, mówi Kaji. „System stosuje te same zasady, co my, i sprawdza, czy kod jest zgodny z naszymi standardami”.

Efekt: kontrole bezpieczeństwa są przeprowadzane konsekwentnie i automatycznie, dzięki czemu zespoły mogą działać szybciej bez obniżania standardów.

Trzeci priorytet firmy Rakuten, AI-zacja, koncentruje się na autonomii. Codex jest używany nie tylko do weryfikacji i konserwacji, ale także do kompleksowej realizacji większych, niejednoznacznych projektów. Codex nie potrzebuje idealnie zdefiniowanych specyfikacji – może pracować na podstawie częściowych wymagań i tworzyć użyteczne artefakty.

„Najnowsze modele Codex potrafią czytać między wierszami”, mówi Kaji. „Nawet jeśli wymagania nie są idealnie zdefiniowane, rozumie, co próbujemy zbudować”.

Przykład: tworzenie mobilnej wersji aplikacji istniejącej sieciowej usługi agenta AI. Codex zaimplementował całą specyfikację, obejmującą pełną implementację stosu z backendem opartym na Python/FastAPI oraz aplikacją iOS w Swift/SwiftUI, w tym wszystkie interfejsy API backendu, bez precyzyjnych instrukcji podawanych przez człowieka. Codex skrócił czas prac nad tym projektem z jednego kwartału do kilku tygodni.

W miarę jak Codex przejmuje coraz więcej zadań związanych z generowaniem kodu, Rakuten przekształca zakres pracy inżynierów tak, aby skupiali się na pisaniu bardziej przejrzystych specyfikacji oraz weryfikacji wyników względem mierzalnych standardów. 

„Naszą rolą nie jest już sprawdzanie każdego wiersza kodu”, mówi Kaji. „Naszą rolą jest jasne określenie, czego potrzebujemy, oraz ustalenie, jak to zweryfikować”.

Rakuten wprowadzał tę zmianę poprzez warsztaty dla działów inżynieryjnych, produktowych i nietechnicznych, przyczyniając się do tego, że Codex odgrywa główną rolę w procesach pozwalających zespołom szybciej dostarczać rozwiązania, działać bezpieczniej i skalować autonomiczny rozwój w całej organizacji.