Rakuten แก้ปัญหาได้เร็วขึ้นสองเท่าด้วย Codex

Rakuten⁠⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) เป็นบริษัทนวัตกรรมระดับโลกที่ดำเนินธุรกิจครอบคลุมอีคอมเมิร์ซ ฟินเทค และการโทรคมนาคมเคลื่อนที่ โดยให้บริการผู้ใช้งานและผู้ค้าจำนวนมหาศาล ด้วยพนักงานกว่า 30,000 คนทั่วโลก ทีมวิศวกรรมของบริษัทต้องส่งมอบงานภายในระบบนิเวศผลิตภัณฑ์ขนาดใหญ่และซับซ้อน โดยความรวดเร็วและความน่าเชื่อถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง

นั่นคือเหตุผลที่ Yusuke Kaji ผู้จัดการทั่วไปฝ่าย AI สำหรับธุรกิจของ Rakuten ใช้เวลาตลอดปีที่ผ่านมาในการผลักดันเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ให้เข้าไปมีบทบาทลึกยิ่งขึ้นในวิธีที่ทีมต่างๆ ใช้วางแผน สร้าง และตรวจสอบยืนยันซอฟต์แวร์ Codex⁠⁠เอเจนต์เขียนโค้ดจาก OpenAI ได้กลายเป็นส่วนสำคัญในสแต็กด้านวิศวกรรมของ Rakuten โดยเฉพาะในจุดที่บริษัทจำเป็นต้องทำงานได้รวดเร็วยิ่งขึ้นโดยไม่ลดทอนความปลอดภัย

ตลอดช่วงปีที่ผ่านมาวิศวกรของ Rakuten ได้นำ Codex มาใช้ในงานปฏิบัติการและการส่งมอบซอฟต์แวร์ เพื่อย่นระยะเวลาการตอบสนองต่อเหตุขัดข้อง (รวมถึงการลดเวลาเฉลี่ยในการกู้คืน หรือ MTTR ลงประมาณ 50%) เสริมความแข็งแกร่งให้กับ CI/CD ด้วยการตรวจสอบโค้ดและการตรวจหาช่องโหว่แบบอัตโนมัติ และสนับสนุนการพัฒนาที่เป็นอิสระมากขึ้นในโปรเจกต์ที่ซับซ้อน

ภายในทีมวิศวกรของ Rakuten วาระด้าน AI ของพวกเขามีความชัดเจนและมุ่งเน้นที่การใช้งานจริงเป็นสำคัญ Kaji กำหนดกรอบของงานโดยยึดสามเรื่องสำคัญที่ทีมต่างๆ พร้อมใจกันสนับสนุน:

• ทำงานได้เร็วขึ้น(“รวดเร็ว!! ว่องไว!! ทันใจ!!”): ทีมต่างๆ ใช้ Codex ในเวิร์กโฟลว์การปฏิบัติงาน รวมถึงการเฝ้าติดตามและการวินิจฉัยที่ใช้ KQL เพื่อเร่งการวิเคราะห์สาเหตุหลักและการแก้ไขปัญหา ช่วยลด MTTR ได้สูงสุด 50%
• พัฒนาได้อย่างปลอดภัยยิ่งขึ้น (“ทำงานให้สำเร็จ”): Codex ถูกนำมาใช้ในกระบวนการ CI/CD สำหรับการตรวจสอบโค้ดและการตรวจหาช่องโหว่ โดยบังคับใช้มาตรฐานภายในโดยอัตโนมัติ ช่วยให้ทีมงานส่งมอบงานได้รวดเร็วพร้อมมีมาตรการควบคุมที่เหมาะสม
• ทำงานให้ชาญฉลาด ("AI-nization"): Codex เข้ามาช่วยขับเคลื่อนโปรเจกต์ขนาดใหญ่ที่มีความกำกวมให้เดินหน้าจากขั้นวางแผนไปสู่การใช้งานจริง ลดการยึดติดกับรายละเอียดที่ต้องสมบูรณ์แบบ ช่วยให้ทีมปฏิบัติงานได้ด้วยตนเองมากขึ้น และย่นเวลาจากงานที่เคยทำทั้งไตรมาสให้เสร็จภายในไม่กี่สัปดาห์

Codex รองรับทุกเป้าหมายสำคัญขององค์กรในฐานะเอเจนต์ที่เชื่อถือได้ภายในระบบเครื่องมือที่หลากหลาย โดยถูกนำมาใช้ในจุดที่ความรวดเร็ว ความปลอดภัย และความเป็นอิสระในการดำเนินงานสามารถสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ทวีคูณขึ้นได้

ที่ Rakuten ความเร็วไม่ได้หมายถึงแค่ความเร็วในการพัฒนาเท่านั้น แต่รวมถึงเวลาในการกู้คืนระบบด้วย

ทีมต่างๆ ใช้ KQL (ระบบคิวรีของ Azure สำหรับบันทึกและข้อมูลโทรมาตร) เพื่อเฝ้าติดตาม API และวิเคราะห์สัญญาณ Codex ทำงานควบคู่ไปกับเวิร์กโฟลว์เหล่านี้เพื่อช่วยระบุสาเหตุที่แท้จริงและแนะนำวิธีแก้ไข ซึ่งช่วยลดระยะเวลาตั้งแต่การแจ้งเตือนจนถึงการแก้ไขปัญหา

ในมุมมองของวิศวกรรมความน่าเชื่อถือของระบบ (SRE) วิธีนี้ช่วยย่นระยะเวลาตั้งแต่เริ่มตรวจพบปัญหาไปจนถึงการแก้ไขปัญหา แทนที่จะต้องมานั่งประกอบข้อมูลจากคิวรี บันทึกเหตุการณ์ (logs) และแพตช์ต่างๆ ด้วยตนเอง วิศวกรสามารถมุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบและนำการแก้ไขไปใช้งานได้

Rakuten ประเมินว่าแนวทางนี้สามารถลด MTTR ได้ประมาณ 50% เมื่อเกิดปัญหา หรือพูดให้เข้าใจง่ายกว่านั้นก็คือ Rakuten ใช้ Codex เพื่อแก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้นเป็นสองเท่าเมื่อเกิดเหตุขัดข้อง

เมื่อการส่งมอบงานทำได้รวดเร็วขึ้น กระบวนการตรวจสอบและการปรับใช้งานอาจกลายเป็นปัญหาสำคัญได้ Rakuten แก้ปัญหานี้โดยผสานรวม Codex เข้ากับไปป์ไลน์ CI/CD โดยตรง

Codex ดำเนินการตรวจทานโค้ดและตรวจสอบช่องโหว่ก่อนที่การเปลี่ยนแปลงจะเข้าสู่สภาพแวดล้อมการใช้งานจริง Rakuten ผสานหลักการและมาตรฐานการเขียนโค้ดภายในเข้ากับเวิร์กโฟลว์เหล่านี้ เพื่อให้การตรวจทานสอดคล้องกับความคาดหวังของบริษัท

“เราจัดเตรียมหลักการเขียนโค้ดภายในของเราให้กับ Codex” Kaji กล่าว “โดยใช้หลักการเดียวกัน ระบบจะตรวจสอบว่าโค้ดเป็นไปตามมาตรฐานของเราหรือไม่”

ผลลัพธ์คือ การตรวจสอบด้านความปลอดภัยเกิดขึ้นอย่างสม่ำเสมอและโดยอัตโนมัติ ช่วยให้ทีมเดินหน้าได้เร็วขึ้นโดยไม่ลดมาตรฐาน

เป้าหมายด้าน AI ข้อที่สามของ Rakuten คือ AI-nization ซึ่งให้ความสำคัญกับความเป็นอิสระในการปฏิบัติงาน Codex ไม่ได้จำกัดบทบาทอยู่แค่การตรวจสอบและดูแลระบบ แต่ยังช่วยขับเคลื่อนโครงการขนาดใหญ่ที่ข้อกำหนดยังไม่ชัดเจนให้ดำเนินไปจนถึงการส่งมอบได้ครบวงจร Codex ไม่จำเป็นต้องรอข้อกำหนดที่สมบูรณ์ครบถ้วน แต่สามารถเริ่มทำงานจากความต้องการที่กำหนดไว้เพียงบางส่วน และสร้างผลงานที่ใช้งานได้จริงออกมาได้

“Codex รุ่นล่าสุดมีความสามารถในการเข้าใจนัยที่ซ่อนอยู่ได้” Kaji กล่าว “แม้ว่าข้อกำหนดจะยังไม่ได้กำหนดไว้อย่างสมบูรณ์แบบ แต่มันก็เข้าใจว่าเรากำลังพยายามสร้างอะไรอยู่”

ตัวอย่างหนึ่งคือการสร้างแอปมือถือสำหรับบริการเอเจนต์ AI ที่เดิมให้บริการผ่านเว็บ Codex สามารถพัฒนาระบบตามสเปกทั้งหมดได้ครบวงจร ครอบคลุมทั้ง Backend บน Python/FastAPI แอป iOS ที่สร้างด้วย Swift/SwiftUI รวมถึง API ฝั่ง Backend ทั้งหมด โดยไม่ต้องอาศัยคำสั่งทีละขั้นตอนจากมนุษย์ Codex ย่นระยะเวลาการพัฒนาโปรเจกต์นี้จากเดิมที่ต้องใช้เวลาหนึ่งไตรมาสให้เหลือเพียงแค่ไม่กี่สัปดาห์เท่านั้น

ในขณะที่ Codex รับภาระงานด้านการสร้างโค้ดเพิ่มขึ้น Rakuten ก็กำลังปรับบทบาทของวิศวกรให้เน้นไปที่การเขียนสเปกงานที่ชัดเจนขึ้น พร้อมทั้งตรวจสอบผลลัพธ์ให้เป็นไปตามมาตรฐานที่วัดผลได้จริง 

“บทบาทของเราไม่ใช่การตรวจสอบโค้ดทุกบรรทัดอีกต่อไป” Kaji กล่าวว่า “บทบาทของเราคือการระบุให้ชัดเจนว่าเราต้องการอะไร และกำหนดวิธีตรวจสอบเพื่อยืนยันสิ่งนั้น”

Rakuten สนับสนุนการเปลี่ยนแปลงนี้ผ่านเวิร์กช็อปเชิงปฏิบัติที่จัดให้กับทีมวิศวกรรม ทีมผลิตภัณฑ์ และทีมที่ไม่ได้อยู่สายเทคนิค ทำให้ Codex กลายเป็นเครื่องมือหลักที่ช่วยให้ทีมทำงานได้ไวขึ้น ปลอดภัยขึ้น และผลักดันการพัฒนาแบบอัตโนมัติให้เกิดขึ้นทั่วทั้งองค์กร