IBM'in sektör dönüşümü planı yapay zeka, 5G ve işbirliğinden nasıl yararlanıyor?
Geliştirici üretkenliği ve yazılımın değeri hakkında bildiğinizi düşündüğünüz şeyler hedefin dışındaysa ve bu da yazılımınızın kalitesine, kuruluşunuzun işleyişine ve kârlılığınıza zarar veriyorsa ne olur?
Vitaly Gordon, Salesforce Einstein'ı 2016 yılında 5 kişiyle bir bodrum katında kurdu. Salesforce için tartışmasız bir başarıya dönüşmesi çok uzun sürmedi: 10 binden fazla müşteri tarafından kullanılan şirket içi operasyonların iyileştirilmesi, her gün 10 milyardan fazla tahmin üretilmesi ve üzerinde yüzlerce kişinin çalıştığı son teknoloji araştırmalar.
Yazılım mühendisliğinin tamamen dijital olmasıyla, yerleşik uygulamalar ve sistemler kullanıldığında, bunun için analitiği kullanmanın birinin aklına geleceğini ve zaten uygulanmış olacağını düşünürdünüz. Kavramsal olarak, oldukça basittir ve Faros AI bunu Bağlan - Analiz Et - Özelleştir triptiğini kullanarak tanımlar.
İlk olarak, verilerinin alınabilmesi için yazılım geliştirme süreciyle ilgili tüm sistemlerin birbirine bağlanması gerekir. Faros, kullanıcıların kod depoları, CI/CD, bilet yönetimi ve proje yönetimi yazılımı gibi sistemleri tek bir merkezi kayıt sistemine bağlamasına olanak tanır.
Faros AI, SalesOps gibi terimlerin analitik işlevlere atıfta bulunduğu Satış veya Pazarlama gibi disiplinlere bir selam olarak, yazılım mühendisliği analitiğini EngOps olarak ifade eder. Resim: Faros AI
Bu, analitik yapabilmenin ön koşuludur. Ayrıca göründüğü kadar basit değil. Konektörleri yerine oturtmanın ötesinde, verilerin entegre edilmesi ve hizalanması gerekiyor ve Gordon, tüm bu farklı veri kaynaklarını bir araya getirmek için "bir tür zeka" gerektiğini söyledi. Amaç, fikirden üretime ve ötesine kadar değişiklikleri, keşiften kurtarmaya ve çözüme kadar olayları izlemek ve farklı sistemler arasında kimlikleri uzlaştırmaktır.
Ardından, sürecin özü olan analiz gelir. Gordon'un deneyimlerine göre, geliştirici üretkenliğini ölçmek için sıklıkla kullanılan kod satırları veya bilet oluşturma hikayesi puanları gibi metriklerin ölçülmesi kolay olabilir, ancak bunlar gerçekten temsili değildir. Gordon, bir şey olursa, bu metrikler ile üretilen gerçek değer arasında ters bir korelasyon olabileceğini söyledi.
Gordon ve kurucu ortakları, yazılım mühendisliği için fiili bir ölçüm seti haline gelebileceğini iddia ettiği şeyi bulmak için yüksek ve düşük aramalar yaptılar. Büyük ölçüde Google Cloud'un DevOps Araştırma ve Değerlendirme programı olan DORA'ya güvenmeye başladılar.
DORA, 1000'den fazla şirketi inceledi ve 100'den fazla metriği ölçtü ve bunları ekipleri Elit, Yüksek, Orta ve Düşük olmak üzere 4 grupta sınıflandırmak için kullandı. Gordon, bunu insanlara değil sürece odaklanan, çıktılardan ziyade sonuçları ölçen metriklere dayanarak yaptıklarını söyledi. Faros AI'nın da benimsediği felsefe budur.
Son olarak, özelleştirme, Faros AI kullanıcılarının metrikleri kendi ihtiyaçlarına ve ortamlarına göre ince ayar yapmalarına olanak tanır. Kuruluşlar nasıl çalıştıkları ve kullandıkları ortamlar açısından farklılık gösterdiğinden, bu, platformun her senaryo için iyi çalışmasını ve toplanan ölçümlerin sahadaki gerçeği yansıtmasını sağlamak için gerekli bir hükümdür.
Değerin ölçülmesi ve maksimize edilmesi
Bütün bunlar kulağa hoş ve hoş geliyor, ancak pratikte somut faydalara nasıl dönüşüyor? Bu soruyu ele almak için Gordon, her şeyi tek bir yerde görebilmenin çoğu zaman bir "aha anı" yaratmak için yeterli olduğunu söyleyerek başladı. Ama bunun ötesine geçiyor; diye eklemeye devam etti. Faros AI'nın müşterilere yardımcı olabileceği önemli bir husus kaynak tahsisidir:
"Müşterilerimizden sürekli duyduğumuz şeylerden biri ve bu çok üst düzey yönetimden, hatta bazen yönetim kurulundan geliyor: Daha fazla mühendis işe alıyoruz, ancak daha fazla şey yapmıyor gibi görünüyoruz. Neden? Özellikle daha fazla mühendis işe almanın bu kadar zor olduğu bir ortamda, neden sonuç alamıyoruz?
Onlara gösterdiğimiz şeylerden biri, eğer darboğazınız kod yazan mühendislerde değil, kalite güvencesindeyse ve orada yeterli sayıda insanınız yoksa, o zaman daha fazla özellik yazmak için daha fazla mühendis işe almak aslında işleri daha hızlı değil, daha yavaş hale getirecektir" dedi.
Kuruluşlar bunu fark ettiklerinde, bu darboğazları gidermek için işe alım planlarını değiştirerek yanıt verdiler ve bu büyük bir fark yarattı. Gordon'a göre, daha fazla kişiyi işe almak yerine, yazılım mühendisliği boru hattındaki sorunları ele almak için mevcut işgücünü yeniden atamak, %20 daha fazla mühendis işe almaya eşdeğer olabilir.
Gordon, değerin yalnızca yazılımı daha hızlı sunmaktan değil, aynı zamanda yazılım kalitesini iyileştirmekten ve kesinti süresini en aza indirmekten de geldiğini sözlerine ekledi. Google'ın araştırmasına göre, ekip büyüklüğüne bağlı olarak tasarruf yılda 6 milyon ila 250 milyon dolar arasında olabilir.
Faros AI, mühendislik ekibi liderlerini, CTO'ları ve benzer rolleri hedeflemektedir. Gordon, onlara sunabileceği değer için bir dava açarken; Ürünün, çalışmaları ön plana çıkan mühendislik ekibi üyeleri tarafından nasıl karşılandığını merak ettik. Gordon, Faros AI müşterileriyle olan deneyimin, çalışan memnuniyetinin arttığını gösterdiğini söyledi. Bunun nedeni, "iç bürokrasiyi" azaltması, daha hızlı bir geri dönüş ile sonuçlanması ve mühendislerin çalışmalarının gerçek dünyadaki etkisini görmelerini sağlamasıdır.
Yazılım kalitesi ve üretilen değer gibi şeylerden bahsetmek iştahınızı kabartıyorsa, beklentilerinizi yönetmeniz gerekecektir. Gordon, mühendislik ekiplerinin çalışmalarını üst düzey iş metriklerine bağlamaya çalışmanın EngOps için kutsal kâse olduğunu söyledi, ancak henüz o noktada değiliz.
Faros AI, endüstri standardı olmayı hedefleyen ve Google'ın DORA girişiminden sonra modellenen bir dizi yazılım geliştirici üretkenlik metriği sunar
Bu noktada elde edebileceğimiz en yakın şey, bir şeyi üretime geçirmenin ne kadar sürdüğünü ölçmek olduğunu da sözlerine ekledi. Mühendislik ortamlarının ve sistemlerinin nasıl yayıldığı göz önüne alındığında, bu önemsiz değil. Gordon'un deneyimine göre, Bağlan - Analiz Et - Özelleştir döngüsü, geliştirici üretkenliği, mühendislik verimliliği veya mühendislik güçlendirme gibi adlar altında birçok kuruluşun yaptığı bir şeydir.
Bu işlerin çoğu tamamen farklılaştırılmamış ve altyapı inşası ile ilgili. Buradaki düşünce, çoğu kuruluşun kullanıma hazır bir ERP veya CRM sistemi kullanması ve bunu ihtiyaçlarına göre özelleştirmesi mantıklı olduğu gibi, EngOps'un da farklı olmaması gerektiğidir.
Gordon için Faros AI'nın misyonu, EngOps'u mümkün olduğunca çok kuruluşa getirmektir. Faros AI platformunun ücretsiz, açık kaynaklı Topluluk Sürümü olan Faros CE'nin piyasaya sürülmesi, bu hedefe hizmet eden önemli bir adımdır. Gordon, Faros CE ve Faros AI Enterprise arasında, güvenlik ve uyumluluk gibi özellikler söz konusu olduğunda, yeteneklerde gerçek bir fark olmadığını söyledi.
Faros CE, kaynak kontrolü, görev yönetimi, olay yönetimi ve CI/CD verileri dahil olmak üzere tüm mühendislik operasyonel verileri için bir BI, API ve otomasyon katmanıdır. Türünün en iyisi açık kaynaklı yazılımlardan oluşur: veri alımı için Airbyte, API katmanı için Hasura, BI için Metabase ve otomasyon için n8n. Faros CE, konteyner tabanlıdır ve dış bağımlılık olmadan genel bulut da dahil olmak üzere herhangi bir ortamda çalışabilir.
Kendi kendine barındırma seçenekleriyle SaaS olarak sunulan Faros AI Enterprise, Faros AI için para kazanma sürücüsü olmaya devam edecek. Bununla birlikte, Faros CE, müşterilerin tercih ettikleri sistemlere daha fazla konektör eklemek gibi şeyler yapmalarını sağlama hedefine de hizmet edecektir. Faros AI, açık kaynak ve kurumsal sürümleri spor yapan şirketlerin tipik olarak yaptığı gibi, kurumsal sürümden başlayarak ve ardından açık kaynak sürümünü yayınlayarak ters şekilde çalıştı.
Gordon, bunun aynı zamanda şirketin bağış toplamayı seçtiği şekle de yansıdığını söyledi. 16 milyon dolarlık tohum turu, şirketin tamamen işlevsel bir platform ve ödeme yapan müşterilerle bir süredir faaliyette olmasının ardından geliyor. Gordon, bunun kurucuların hisselerinin seyreltilmesini en aza indirdiği ve destekçilerin risklerini en aza indirdiği anlamına geldiğini de sözlerine ekledi. Finansman, ürüne yatırım yapmak ve Faros AI ekibini büyütmek için kullanılacak.