Datadog సిస్టమ్-లెవల్ కోడ్ సమీక్ష కోసం Codexని ఉపయోగిస్తుంది

Datadog⁠(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది) ప్రపంచంలో అత్యంత విస్తృతంగా ఉపయోగించే పరిశీలనా ప్లాట్‌ఫారాల్లో ఒకదాన్ని నిర్వహిస్తుంది, ఇది కంపెనీలకు సంక్లిష్టమైన పంపిణీ వ్యవస్థలను పర్యవేక్షించడానికి, సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు భద్రత కల్పించడానికి సాయపడుతుంది. ఏదైనా విఫలమైతే, కస్టమర్‌లు సమస్యలను త్వరగా గుర్తించడానికి Datadog‌పై ఆధారపడతారు, అంటే కోడ్ ప్రొడక్షన్‌కు చేరుకునే ముందు విశ్వసనీయతను పెంచుకోవాలి.

Datadog ఇంజినీరింగ్ బృందాల కోసం, అది కోడ్ సమీక్షను అత్యంత ప్రాముఖ్యత కలిగిన క్షణంగా మారుస్తుంది. ఇది కేవలం తప్పులను పట్టుకోవడం గురించి మాత్రమే కాదు, మార్పులు అనుసంధానమైన సిస్టమ్‌ల్లో ఎలా వ్యాపిస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం గురించి కూడా—ఇది సంప్రదాయ స్థిర విశ్లేషణ మరియు నియమాల ఆధారిత సాధనాలు తరచుగా తక్కువగా ఉండే ప్రాంతం.

ఈ సవాలును ఎదుర్కోవడానికి, Datadog AI డెవలప్‌మెంట్ ఎక్స్‌పీరియన్స్ (AI DevX) బృందం OpenAI నుండి కోడింగ్ ఏజెంట్ అయిన Codex వైపు మొగ్గు చూపింది, ఇది సిస్టమ్-స్థాయి తార్కికతను కోడ్ సమీక్షలోకి తీసుకువస్తుంది మరియు మనుషులు పెద్ద స్థాయిలో సులభంగా గుర్తించలేని ప్రమాదాలను వెలికితీస్తుంది.

“సమయం ఆదా నిజమైనది మరియు ముఖ్యమైనది,” అని Datadog AI DevX టీమ్‌కు నేతృత్వం వహిస్తున్న బ్రాండ్ కార్టర్ అన్నారు “అయితే మా స్థాయిలో ఘటనలను నివారించడం మరింత ముఖ్యం.”

Datadogలో సమర్థవంతమైన కోడ్ సమీక్ష సంప్రదాయంగా సీనియర్ ఇంజినీర్‌లు—కోడ్‌బేస్, దాని చరిత్ర, మరియు ఆర్కిటెక్చరల్ ట్రేడ్‌ఆఫ్స్‌ను సిస్టమిక్ రిస్క్‌ను గుర్తించగలిగేంతగా బాగా అర్థం చేసుకునే వ్యక్తులపై—భారీగా ఆధారపడేది. 

అయితే ఆ రకమైన లోతైన సందర్భాన్ని విస్తరించడం కష్టం, ప్రారంభ AI కోడ్ సమీక్షా పరికరాలు ఈ సమస్యను పరిష్కరించలేదు; చాలా వరకు అవి ఆధునిక లింటర్‌ల్లా ప్రవర్తించి, ఉపరితల స్థాయి సమస్యలను గుర్తించి, విస్తృతమైన సిస్టమ్ సూక్ష్మ లోపాలను మిస్ చేశాయి. Datadog ఇంజినీర్లు తరచుగా సూచనలు చాలా నిస్సారంగా లేదా చాలా గందరగోళంగా ఉన్నాయని భావించి, వాటిని పట్టించుకోలేదు.

Datadog లైవ్ డెవలప్‌మెంట్ వర్క్‌ఫ్లోల్లో OpenAI Codex, కోడింగ్ ఏజెంట్‌ను ఇంటిగ్రేట్ చేయడం ద్వారా దాని పైలట్‌ను ప్రారంభించింది. కంపెనీ యొక్క అతిపెద్ద మరియు అత్యంత ఎక్కువగా ఉపయోగించే రిపోజిటరీల్లో ఒకదానిలో, ప్రతి పుల్ అభ్యర్థనను Codex ఆటోమేటిక్‌గా సమీక్షించింది. ఇంజినీర్‌లు Codex నుండి వచ్చిన వ్యాఖ్యలకు బొటనవేలు పైకి లేదా క్రిందికి చూపించి స్పందించారు మరియు జట్లలో అనధికారిక అభిప్రాయాన్ని పంచుకున్నారు. గతంలో గందరగోళంగా లేదా పైపై సూచనలను మాత్రమే ఇచ్చిన ఇతర పరికరాల వలె కాకుండా, Codex అందించిన సమాచారం చదవడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి విలువైనదని చాలా మంది గమనించారు.

AI‑అసిస్టెడ్ సమీక్ష స్టైల్ సమస్యలను మాత్రమే కాకుండా మరిన్ని చేయగలదా అని పరీక్షించడానికి, Datadog ఒక ఘటన రీప్లే హార్నెస్‌ను నిర్మించింది.

ఊహాజనిత సన్నివేశాలను ఉపయోగించడానికి బదులుగా, జట్టు చారిత్రక ఘటనల వైపు తిరిగి వెళ్లింది. వారు ఘటనలకు కారణమైన పుల్ రిక్వెస్ట్‌లను మళ్ళీ సృష్టించారు, ప్రతి ఒక్కదానిపై Codex‌ను అసలు సమీక్షలో భాగంగా రన్ చేసి, ఆ తర్వాత ఆ ఘటనలకు బాధ్యత వహించిన ఇంజినీర్లను Codex ఫీడ్‌బ్యాక్ వల్ల ఏమైనా మార్పు చూపేదా అని అడిగారు.

ఫలితం: Codex 10 కంటే ఎక్కువ కేస్‌లు, లేదా Datadog పరిశీలించిన ఘటనల్లో సుమారు 22% ఘటనలను గుర్తించింది, ఇంజినీర్లు Codex అందించిన ఫీడ్‌బ్యాక్ —మూల్యాంకనం చేసిన ఇతర ఏ సాధనానికన్నా ఎక్కువగా మార్పు తీసుకొస్తుందని నిర్ధారించారు.

ఈ పుల్ రిక్వెస్ట్‌లు ఇప్పటికే కోడ్ రివ్యూ దాటడం వల్ల, రీప్లే టెస్ట్ Codex రివ్యూయర్‌లు ఆ సమయంలో గమనించని రిస్క్‌లను వెలికి తీసిందని చూపించింది, ఇది మానవ మేధస్సును భర్తీ చేయడానికి బదులుగా, దానికి అదనపు బలాన్ని చేకూర్చి పూర్తిస్థాయి రక్షణను కల్పిస్తుంది.

Datadog విశ్లేషణ ప్రకారం, కేవలం కోడ్ మార్పులను చూడటం ద్వారా అర్థం కాని సమస్యలను మరియు నిర్దిష్టమైన నియమాల ద్వారా పట్టుకోలేని లోపాలను Codex స్థిరంగా గుర్తించగలదని తేలింది.

ఇంజినీర్లు Codex వ్యాఖ్యలను అనవసరమైన “బాట్ శబ్దం” కంటే ఎక్కువగా అభివర్ణించారు:

• కేవలం మార్చిన కోడ్‌కే పరిమితం కాకుండా, ఆ మార్పుల వల్ల ప్రభావితమయ్యే ఇతర మాడ్యూల్స్‌తో జరిగే ఇంటరాక్షన్‌లను కూడా Codexగుర్తించింది.
• ఇది క్రాస్-సర్వీస్ కప్లింగ్ ఉన్న ప్రాంతాల్లో లోపించిన పరీక్ష కవరేజ్‌గా గుర్తించబడింది
• ఇది డౌన్‌స్ట్రీమ్ ప్రమాదాన్ని కలిగించే API ఒప్పంద మార్పులను హైలైట్ చేసింది

రివ్యూ ఫీడ్‌బ్యాక్‌ను నిజమైన విశ్వసనీయత ఫలితాలతో అనుసంధానించే సామర్థ్యం Datadog యొక్క మూల్యాంకనంలో Codex ప్రత్యేకతను చూపించింది. స్టాటిక్ విశ్లేషణ సాధనాల మాదిరిగా కాకుండా, Codex పుల్ రిక్వెస్ట్ యొక్క ఉద్దేశ్యాన్ని సమర్పించిన కోడ్ మార్పులతో పోల్చి, మొత్తం కోడ్‌బేస్ మరియు ఆధారిత అంశాలపై రిజనింగ్ చేసి, ప్రవర్తనను ధృవీకరించడానికి కోడ్ మరియు పరీక్షలను అమలు చేస్తుంది.

"ప్రోగ్రామ్ విస్తృత పరిధిని దృష్టిలో ఉంచుకుని కోడ్ మార్పులను విశ్లేషించిన మొదటి పరికరం ఇదే," అని కార్టర్ పేర్కొన్నారు. “అది కొత్తదిగా మరియు కళ్ళు తెరిపించేలా ఉంది.”

చాలా మంది ఇంజినీర్లకు, ఆ మార్పు AI సమీక్షతో వారు సంప్రదించే విధానాన్ని పూర్తిగా మార్చివేసింది. “నేను Codex వ్యాఖ్యలను నిజమైన కోడ్ సమీక్ష ఫీడ్‌బ్యాక్‌లా పరిగణించడం ప్రారంభించాను,” అని Datadogలో సీనియర్ సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్ టెడ్ వెక్స్‌లర్ అన్నారు “నేను పైపైన చూసి వదిలేయాల్సినది కాదు, కానీ దృష్టి పెట్టదగ్గది.”

మూల్యాంకనం అనంతరం, Datadog తన ఇంజినీరింగ్ సిబ్బందిలో Codexను మరింత విస్తృతంగా అమలు చేసింది. నేడు 1,000 మందికి పైగా ఇంజినీర్లు దాన్ని క్రమం తప్పకుండా ఉపయోగిస్తున్నారు. 

ఫీడ్‌బ్యాక్ ప్రధానంగా అధికారిక సాధనంలోని మెట్రిక్స్ ద్వారా కాకుండా, సహజంగానే వెలుగులోకి వస్తుంది. ఇంజినీర్‌లు ఉపయోగకరమైన అవలోకనాలు నిర్మాణాత్మక వ్యాఖ్యలు, Codex ఒక సమస్యను భిన్నంగా ఆలోచించడానికి సాయపడిన సందర్భాలను Slackలో పోస్ట్ చేస్తారు.

గణనీయంగా సమయం ఆదా అయినప్పటికీ, జట్లు పని పూర్తయ్యే విధానంలో మరింత అర్థవంతమైన మార్పును నిరంతరం సూచించాయి. 

Datadog పై విస్తృత ప్రభావం కోడ్ సమీక్షను ఎలా నిర్వచించబడుతుందనేదే మారిపోవడం. లోపాలను పట్టుకోవడం లేదా సైకిల్ టైమ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి రివ్యూను ఒక చెక్‌పాయింట్‌గా చూడటం కంటే, ఇప్పుడు టీమ్ Codex‌ను భాగస్వామిగా పనిచేసే ఒక ప్రధాన విశ్వసనీయత వ్యవస్థగా చూస్తోంది:

• వ్యక్తిగత సమీక్షకులు సందర్భోచితంగా భరించగల దానికంటే ఎక్కువగా కనిపించే ప్రమాదం ఉంది
• మాడ్యూల్‌ల మధ్య మరియు సర్వీస్‌ల మధ్య ఇంటరాక్షన్‌లను హైలైట్ చేయడం
• ప్రమాణంలో షిప్పింగ్‌పై విశ్వాసాన్ని పెంచడం
• మానవ సమీక్షకులు ఆర్కిటెక్చర్ మరియు డిజైన్‌పై దృష్టి సారించేలా అనుమతించడం

ఈ మార్పు Datadog నాయకులు ఇంజినీరింగ్ ప్రాధాన్యతలను ఎలా నిర్ధారిస్తారనే దానికి అనుగుణంగా ఉంది, అక్కడ వేగం కంటే విశ్వసనీయత మరియు నమ్మకానికి ఎక్కువగా ప్రాధాన్యత ఉంటాయి.

“మిగతావన్నీ కుప్పకూలుతున్నప్పుడు కంపెనీలు ఆధారపడే ప్లాట్‌ఫారమ్ మాది,” అని కార్టర్ పేర్కొన్నారు. “ఘటనలను నివారించడం ద్వారా మా కస్టమర్లు మనపై ఉంచే నమ్మకం బలపడుతుంది.”