Hud’ın Gerçek Zamanlı Sensörüyle Kod Sorunlarını Tespit Etmek Artık Dakikalar Sürüyor
Hud’ın Gerçek Zamanlı Sensörüyle Kod Sorunlarını Tespit Etmek Artık Dakikalar Sürüyor
Hud’ın yeni çalışma zamanı sensörü, yazılım ekiplerinin hata tespit süresini üç saatten on dakikaya indirerek üretimde kod sorunlarını hızlıca çözüyor.
Önemli Noktalar
- Hud’ın çalışma zamanı sensörü, fonksiyon seviyesinde veri toplayarak hata tespit süresini 3 saatten 10 dakikaya düşürdü.
- Drata ve Monday.com gibi şirketler, geleneksel izleme araçlarının eksik kaldığı noktada Hud’ın sensörüyle üretim ortamında tam görünürlük sağladı.
- AI destekli geliştirme süreçlerinde, sensör sayesinde kodun gerçek davranışı doğrudan IDE üzerinden analiz edilebiliyor.
Yazılım Ekiplerinin Karşılaştığı Zorluklar
Mühendislik ekipleri, AI ajanlarıyla daha fazla kod üretirken, bu kodun üretim ortamında nasıl davrandığını anlamakta zorluk yaşıyor. Geleneksel izleme araçları, fonksiyon seviyesinde detaylı veri sunamadığı için, ekipler hata tespitinde uzun ve manuel süreçlere mahkum kalıyor.
Monday.com’dan Moshik Eilon ve Drata’dan Daniel Marashlian, klasik izleme araçlarında uyarı geldiğinde sorunun kökenini bulmak için loglar arasında zaman damgalarını eşleştirip uygulamanın durumunu yeniden inşa etmek zorunda kaldıklarını belirtiyor. Drata’da, mühendisler hatanın kökenini bulmak için günde yaklaşık 3 saat harcıyordu.
Ayrıca, veri dağınıklığı ve uyarı yorgunluğu gibi sorunlar, ekiplerin verimli çalışmasını engelliyor. AI stratejisine entegre olamayan eski sistemler, üretim hatalarının kök nedenini tespit etmekte yetersiz kalıyor.
Geleneksel İzleme Araçlarının Sınırları
Şirketler, uzun süredir Application Performance Monitoring (APM) araçlarına güveniyor. Ancak, AI tabanlı geliştirme ve modern iş akışlarında bu araçlar, gereken fonksiyon seviyesinde görünürlüğü sağlayamıyor. Örneğin, Monday.com’da düşük örnekleme oranları nedeniyle hata verileri sıklıkla kaçırılıyor.
Geleneksel uygulama izleme araçları, çoğu zaman geliştiricinin bilmediği sorunları öngörmeyi gerektiriyor. Drata, AI site reliability engineering ve otomatik olay yanıtı kategorilerinde çeşitli çözümleri denese de, kodun kendisine dair yeterli veri elde edemedi.
Hata yakalayan araçlar (ör. Sentry), istisnaları tespit etse de, bunları iş etkisiyle ilişkilendirmek veya AI ajanlarının düzeltme önermesi için gerekli bağlamı sağlamakta yetersiz kalıyor.
Çalışma Zamanı Sensörleri Nasıl Fark Yaratıyor?
Çalışma zamanı sensörleri, kodun çalıştığı noktada zekayı devreye alıyor. Hud’ın sensörü, tek satırlık bir entegrasyonla tüm fonksiyonların çalışmasını izliyor ve hata veya yavaşlama olduğunda HTTP parametreleri, veritabanı sorguları ve tam yürütme bağlamı gibi derin adli verileri otomatik topluyor.
Platform, verileri dört farklı kanal üzerinden sunuyor:
- Web uygulaması: Merkezi izleme ve analiz için
- IDE eklentileri: VS Code, JetBrains ve Cursor’da üretim metriklerini doğrudan kod yazım ortamına getiriyor
- MCP sunucusu: Yapılandırılmış veriyi AI kodlama ajanlarına sağlıyor
- Uyarı sistemi: Manuel ayarlama gerektirmeden sorunları tespit ediyor
MCP sunucusu entegrasyonu, AI destekli geliştirmede kritik öneme sahip. Monday.com mühendisleri, üretim davranışını doğrudan Cursor üzerinden sorgulayabiliyor ve fonksiyonun örneğin %30 daha yavaş çalıştığını anında görebiliyor.
Dakikalar İçinde Sorun Çözümü: Gerçek Etki
Hud’ın sensörü sayesinde, daha önce saatler süren hata tespiti ve çözümü dakikalar içinde gerçekleşiyor. Drata’da, destek mühendisleri AI asistanları üzerinden /triage komutunu çalıştırarak kök nedenleri anında buluyor; manuel triyaj süresi günde 3 saatten 10 dakikanın altına düştü ve ortalama çözüm süresi yaklaşık %70 iyileşti.
Ayrıca, günlük “Heads Up” raporları ile kök nedeni belirlenmiş hatalar dakikalar içinde çözülüyor ve destek mühendisleri, daha önce kıdemli geliştiricilere ihtiyaç duyulan adli teşhisleri kendileri yapabiliyor. Destek ekibinin kapasitesi, L2 ekibi büyütülmeden arttı.
Bu Teknolojinin Konumu
Çalışma zamanı sensörleri, geleneksel APM’lerden farklı olarak servis seviyesinde değil, fonksiyon seviyesinde ve maliyet etkin veri sağlıyor. AI kodlama ajanları için gerekli olan yapılandırılmış ve detaylı veriyi sunarken, ham logları insan gibi analiz etmeye gerek bırakmıyor.
Geleneksel gözlemlenebilirlik, neye ihtiyaç duyulacağını öngörüp ona göre enstrümantasyon gerektiriyor. Ancak AI ile üretilen kodda, geliştiriciler her fonksiyonu tam anlamayabiliyor. Hud CEO’su Roee Adler, bulut gözlemlenebilirlik araçlarının gelecekteki AI tabanlı geliştirme süreçlerine tam uyum sağlamayacağını belirtiyor.
Kurumsal Şirketler İçin Anlamı
GitHub Copilot veya Cursor gibi AI kodlama asistanlarını kullanan kuruluşlar için, çalışma zamanı zekası üretim dağıtımlarında güvenlik katmanı sağlıyor. Monday.com, buna “ajanik araştırma” diyerek manuel araç geçişlerinin yerini AI destekli analizlerin aldığını vurguluyor.
AI tarafından üretilen kod miktarı arttıkça, mühendisler tüm kodun davranışını bilemeyebiliyor. Çalışma zamanı sensörleri, üretim ortamındaki veriyi doğrudan IDE’de sunarak bu bilgi boşluğunu kapatıyor.
AI kod üretimini ölçeklemek isteyen şirketler için, çalışma zamanı zekası kritik bir sorun çözüyor: AI ajanları, sistem davranışı hakkında varsayımlarla kod üretir, ancak üretim ortamı karmaşık ve sürprizlerle doludur. Fonksiyon seviyesinde otomatik veri yakalama ile AI ajanları, güvenilir kod üretmek için gereken bağlama sahip oluyor.
Kuruluşlar, mevcut izleme araçlarının AI ajanları için gereken ayrıntıyı maliyet etkin şekilde sunup sunmadığını değerlendirmeli. Fonksiyon seviyesinde görünürlük için log maliyeti veya manuel enstrümantasyon gerekiyorsa, Hud gibi çalışma zamanı sensörleri, AI hızlandırılmış geliştirme iş akışları için sürdürülebilir bir mimari sunabilir.
Kaynak: venturebeat.com