Rakuten, Codex ile sorunları iki kat daha hızlı çözüyor

Rakuten⁠⁠(yeni bir pencerede açılır); e-ticaret, finansal teknoloji ve mobil iletişim alanlarında faaliyet gösteren, tüketicilere ve satıcılara çok büyük ölçekte hizmet veren küresel bir inovasyon şirketidir. Dünya genelinde 30.000 çalışanıyla Rakuten'in mühendislik ekipleri, hızın ve güvenilirliğin kritik olduğu geniş ve karmaşık bir ürün ekosisteminde geliştirme ve yayına alma süreçlerini yürütür.

Bu nedenle Rakuten AI for Business Genel Müdürü Yusuke Kaji, son bir yıldır ekiplerin yazılımı planlama, geliştirme ve doğrulama süreçlerine ajan tabanlı iş akışlarını daha derinlemesine entegre etmeye odaklandı. OpenAI'ın kodlama ajanı Codex⁠⁠, özellikle şirketin güvenlikten ödün vermeden daha hızlı hareket etmesi gereken alanlarda Rakuten'in mühendislik araç setinin temel parçalarından biri haline geldi.

Geçen yıl boyunca Rakuten mühendisleri, operasyon ve yazılım teslim süreçlerinde Codex'i kullanarak olay müdahalesini hızlandırdı. Buna ortalama toparlanma süresinde (MTTR) yaklaşık %50 azalma da dahil. Codex ayrıca otomatik kod incelemesi ve güvenlik açığı kontrolleriyle CI/CD süreçlerini güçlendirmeye ve karmaşık projelerde daha otonom geliştirmeyi desteklemeye de yardımcı oldu.

Rakuten'in mühendislik ekibinde yapay zeka gündemi net ve bilinçli şekilde operasyon odaklı. Kaji bu çalışmayı, ekiplerin etrafında birleştiği üç öncelik üzerinden şekillendiriyor:

• Daha hızlı geliştirme ("Hız!! Hız!! Hız!!"): Ekipler, kök neden analizi ve düzeltme süreçlerini hızlandırmak için KQL tabanlı izleme ve tanılama gibi operasyonel iş akışlarında Codex'i kullanıyor. Bu da ortalama toparlanma süresinin %50'ye kadar kısalmasına yardımcı oluyor.
• Daha güvenli geliştirme ("İşleri halletme"): Codex, kod incelemesi ve güvenlik açığı kontrolleri için CI/CD süreçlerinde devreye giriyor. Kurum içi standartları otomatik olarak uygulayarak ekiplerin koruma tedbirleriyle hızlı şekilde yayına almasına yardımcı oluyor.
• Daha akıllı çalışma ("Yapay zekalaşma"): Codex, kapsamı geniş ve ucu açık projeleri teknik spesifikasyondan, çalışan uygulamalara taşımaya yardımcı olur. Gereksinimlerin kusursuz biçimde tanımlanmasına duyulan bağımlılığı azaltır, işlerin daha otonom ilerlemesini sağlar ve üç ay sürebilecek çalışmaları haftalara indirebilir.

Codex, daha geniş bir araç seti içinde güvenilir bir ajan olarak bu önceliklerin her birine doğrudan karşılık geliyor; hız, güvenlik ve otonominin katlanarak artan değer yarattığı noktalarda devreye giriyor.

Rakuten'de hız, yalnızca geliştirme temposunu değil, toparlanma süresini de kapsıyor.

Ekipler, API'leri izlemek ve sinyalleri analiz etmek için KQL'yi, yani Azure'ın günlük ve telemetri verilerine yönelik sorgu sistemini kullanıyor. Codex, bu iş akışlarıyla birlikte çalışarak kök nedenleri belirlemeye ve düzeltme önerileri sunmaya yardımcı oluyor; böylece uyarı ile çözüm arasındaki süre kısalıyor.

Site güvenilirliği mühendisliği (SRE) açısından bu, tespit aşamasından sorunun giderilmesi aşamasına uzanan süreci kısaltıyor. Mühendisler sorguları, günlük kayıtlarını ve yamaları el yordamıyla bir araya getirmek yerine, düzeltmeleri doğrulamaya ve kullanıma almaya odaklanabilir.

Rakuten, bu yaklaşımın sorun yaşandığında ortalama toparlanma süresini yaklaşık %50 azaltabileceğini öngörüyor. Daha basit söylemek gerekirse Rakuten, bir şey bozulduğunda sorunları iki kat hızlı çözmek için Codex’ten yararlanıyor.

Yayına alma hızı arttıkça inceleme ve dağıtım süreçleri darboğaza dönüşebilir. Rakuten, Codex'i doğrudan CI/CD hattına entegre ederek bu sorunu çözüyor.

Codex, değişiklikler canlı kullanım ortamına ulaşmadan önce kod incelemesi ve güvenlik açığı kontrolleri yapıyor. Rakuten, incelemelerin şirket beklentileriyle uyumlu olması için kurum içi kodlama ilkelerini ve standartlarını bu iş akışlarına dahil ediyor.

Kaji şunları söylüyor: "Kurum içi kodlama ilkelerimizi Codex'e sağlıyoruz. Codex de aynı ilkeleri kullanarak kodun standartlarımızla uyumlu olup olmadığını inceliyor."

Sonuç olarak güvenlik kontrolleri tutarlı ve otomatik şekilde yapılıyor; ekipler de standartları düşürmeden daha hızlı ilerleyebiliyor.

Rakuten'in üçüncü önceliği olan "yapay zekalaşma", otonomiye odaklanıyor. Codex yalnızca inceleme ve bakım için değil, daha büyük ve ucu açık projeleri uçtan uca hayata geçirmek için de kullanılıyor. Codex, kusursuz tanımlanmış spesifikasyonlara ihtiyaç duymadan kısmi gereksinimlerden yola çıkabiliyor ve kullanılabilir çıktılar üretebiliyor.

Kaji şöyle söylüyor: "En yeni Codex modelleri, satır aralarını okuyabiliyor. Gereksinimler kusursuz tanımlanmamış olsa bile ne geliştirmeye çalıştığımızı anlayabiliyor."

Buna bir örnek, mevcut web tabanlı bir yapay zeka ajanı hizmetinin mobil uygulama sürümünü geliştirilmesidir. Codex, adım adım insan yönlendirmesi olmadan tüm spesifikasyonu hayata geçirdi: Python/FastAPI arka ucu ve Swift/SwiftUI ile geliştirilen iOS uygulamasından oluşan uçtan uca bir uygulama geliştirdi; tüm arka uç API'leri de buna dahildi. Codex, bu projenin geliştirme süresini çeyrek dönemden birkaç haftaya indirdi.

Codex daha fazla kod üretimi işini üstlendikçe Rakuten, mühendislerin rolünü daha net spesifikasyonlar yazmaya ve çıktıları ölçülebilir standartlara göre doğrulamaya kaydırıyor.

Kaji şöyle söylüyor: "Artık bizim rolümüz kodun her satırını kontrol etmek değil; bizim rolümüz, ne istediğimizi net şekilde tanımlamak ve bunu nasıl doğrulayacağımızı belirlemek."

Rakuten, mühendislik, ürün ve teknik olmayan ekiplerde düzenlediği uygulamalı atölyelerle bu dönüşümü destekledi. Bu sayede Codex, ekiplerin daha hızlı yayına almasına, daha güvenli çalışmasına ve otonom geliştirmeyi kurum genelinde ölçeklendirmesine yardımcı olan merkezi bir rol üstlendi.