Digmaüretim öncesi gözlemlenebilirlik verileri üzerinde hareket etmek için tasarlanmış ürünler sunan bir şirket, önleyici gözlemlenebilirlik analizi (POA) motorunun başlatıldığını duyurdu. Motor, karmaşıklığı arttıkça sistemleri dengelemeye ve kod tabanlarında bulunan sorunları azaltmaya yardımcı olan ‘düzeltme’ önerilerini kontrol etmek, tanımlamak ve sağlamak için tasarlanmıştır.
Şirket, yapay zeka kodu jeneratörlerinin daha yaygın hale geldikçe, ön üretimde ön üretim uygulanmasının uygulanmasının daha önemli olabileceğini iddia ediyor. Örneğin, bir 2023 Stanford Üniversitesi Çalışması AI kodlama asistanlarını kullanan geliştiricilerin kodlarına hata getirme olasılıklarının daha yüksek olduğunu ortaya koydu. Buna rağmen, Google gibi büyük şirketler AI tarafından üretilen koda güvenlerini artırıyor. Şirketin yeni kodunun% 25’inden fazlası AI olarak oluşturuluyor.
Digma’nın CEO’su ve kurucu ortağı NIR SHAFRIR, sistemlerin iyi performans göstermesini sağlamaya adanmış büyüyen kaynaklar hakkında yorum yaptı ve “Optimal sistem performansını sağlamak için çok fazla çaba görüyoruz, ancak hala birçok sorun var. Üretimde geç karmaşık kod tabanlarında keşfedildi. ”
“Bunun ötesinde, ölçeklendirme genellikle büyümeyi öngören kuruluşlarda kaba bir tahmin olarak kalmıştır ve birçoğu, önemli organizasyonel genişleme dönemlerinde tam olarak ortaya çıkan teknoloji büyümesinde engellere çarpmaktadır. Bu, mühendislik ekiplerinin, üretim ortamlarında geç keşfedilen sorunları ele alarak zamanlarının% 20-40’ını harcayabileceği ve bazı kuruluşların üretim sorunlarını düzeltmek için mühendislik kaynaklarının% 50’sini harcayabileceği anlamına geliyor. ”
Önleyici gözlemlenebilirliğin, şirketlerin rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olması beklenmektedir. Hız artışları ve insan tarafından yazılmış kodun güvenilirliğinde iyileştirmeler dahil olmak üzere AI tarafından üretilen kod için birkaç potansiyel faydası vardır. Digma’ya göre, önleyici gözlemlenebilirlik, manuel olarak yazılı kodun daha güvenilir olmasını sağlamaya yardımcı olur ve nihai üründeki riski azaltır.
Digma’nın önleyici gözlemlenebilirlik analiz motoru, AI kodu üretimi tarafından sunulan hatalarla mücadele etmenin yanı sıra, şirketlerin insan yapımı kodla deneyimlemiş olabileceği ortak, köklü sorunlarla mücadele etmek için tasarlanmıştır, bu da hizmet seviyesi sözleşmesi (SLA) ihlalleri ve performans ile sonuçlanabilir sorunlar. Perakende, fintech ve e-ticaret gibi yüksek işlemsel kuruluşlar için bu teknoloji değerli olabilir.
Digma’nın algoritması, verileri analiz etmek ve belirli davranışları veya sorunları bulmak için desen eşleştirme ve anomali algılama tekniklerini kullanmak üzere tasarlanmıştır. Bir uygulamanın yanıt sürelerinin ve kaynak kullanımının ne olması gerektiğini tahmin ederek olası sorunları belirgin bir hasara neden olmadan tanımlayabilir. Digma, kodun izleme verilerini analiz ederek soruna neden olan kısmını özellikle algılar.
Önleyici gözlemlenebilirlik analizi, sorunların ardından başa çıkmak yerine sorunları önler. Takımlar bütünsel olarak izleyebilir ve üretimde bir kez göz ardı edilen alanlardaki potansiyel sorunları ele alabilir.
CTO ve Digma’nın kurucu ortağı Roni Dover, Digma’nın önleyici gözlemlenebilirlik analiz motorunu diğerlerinden ayıran şeyi vurguladı: “Çalışma zamanı davranışını anlayarak ve performans sorunları, ölçeklendirme sorunları ve takım çatışmaları için düzeltmeler önererek, işletmelerin sorunları önlemelerine ve azaltmasına yardımcı oluyoruz. Üretime yangın söndürmek yerine proaktif olarak riskler. ”
Uygulama Performans İzleme (APM) araçları, hizmet sorunlarını tanımlamak, üretim durumlarını izlemek ve SLA hatalarını vurgulamak için kullanılır. APM’ler, hizmetler üretim sırasında başarısız olduğunda veya yavaşladığında uyarılar göndermek için pratiktir. Ancak önleyici gözlemlenebilirliğin aksine, APM’ler üretim dışı ortamlarda sınırlıdır ve sorunların kaynaklarının analizini sağlayamaz.
Performans ve ölçeklendirme sorunlarını üretim sürecinin başlarında belirleyerek, veri hacimleri düşük olsa bile, önleyici gözlemlenebilirlik büyük sorunları önlemeye ve bulut maliyetlerini azaltmaya yardımcı olur.
Digma kısa süre önce, teknolojiye artan bir güveni gösteren 6 milyon dolarlık başarılı bir tohum finansmanı turu tamamladı.
Görüntü kaynağı: “Bechtolsheimer-Alfa Romeo Giulia Sprint GT No.40-2013 Donington Tarihi Festivali” Motorsport in Pictures, CC BY-NC-SA 2.0 altında lisanslanmıştır.
Ayrıca bakınız: Microsoft ve Openai Probu Deepseek tarafından veri hırsızlığı iddia etti
Endüstri liderlerinden yapay zeka ve büyük veriler hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak AI ve Big Data Fuarı Amsterdam, California ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik, diğer önde gelen etkinliklerle birlikte toplanır. Akıllı Otomasyon Konferansı– Blockx– Dijital Dönüşüm HaftasıVe Siber Güvenlik ve Bulut Fuarı.
Techforge tarafından desteklenen diğer yaklaşan kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.
