CEO Hud Роэ Адлер: runtime-интеллект станет следующим этапом операций с ПО

Искусственный интеллект резко ускорил разработку программного обеспечения: AI-агенты для написания кода теперь способны генерировать большие объёмы готового к продакшену кода за считаные минуты. Но, по словам генерального директора стартапа Hud Роэ Адлера, ускорение написания кода не решает главную инженерную проблему — обеспечение того, чтобы это программное обеспечение корректно работало уже в продакшене.

Почему старых инструментов мониторинга недостаточно

Десятилетиями observability-платформы помогали командам следить за инфраструктурой через логи, метрики и трейсы — три классических источника данных о состоянии системы. Этот подход строился вокруг предположения, что человек пишет код осмысленно и относительно медленно, а значит, у команды есть время разобраться в архитектуре системы и настроить мониторинг под её особенности.

• AI-агенты уже генерируют большие объёмы кода, готового к продакшену, за минуты
• Скорость написания кода выросла, но корректность работы в продакшене остаётся нерешённой проблемой
• Классические инструменты observability опираются на логи, метрики и трейсы
• Позицию комментирует Роэ Адлер, CEO стартапа Hud

Что меняется с ростом AI-разработки

Когда значительную часть кода пишет AI-агент, а не инженер, скорость появления нового кода в системе растёт быстрее, чем скорость, с которой команды успевают понять, как этот код поведёт себя в реальных условиях. Это создаёт разрыв между тем, как быстро код попадает в продакшен, и тем, насколько глубоко команда понимает его поведение под нагрузкой — именно этот разрыв, по мнению Адлера, и должен закрыть новый класс инструментов, работающих не только с логами и метриками, но и с более глубоким пониманием происходящего во время выполнения кода.

Что это значит

По мере того как AI-агенты берут на себя всё больше написания кода, индустрии, вероятно, придётся пересмотреть сам подход к мониторингу продакшена — от пассивного сбора логов и метрик к более активному пониманию поведения системы в реальном времени, о чём и говорит Адлер, называя это runtime-интеллектом.