Transform 2025: Gözlemlenebilirliğin yapay zeka aracı ekosistemleri için neden kritik öneme sahip olduğu

Otonom yazılım devrimi geliyor. Transform 2025'te New Relic CEO'su Ashan Willy ve Red Dragon AI CEO'su ve kurucu ortağı Sam Witteveen, ölçülebilir yatırım getirisi için aracı sistemleri nasıl araçlandırdıklarını ve aracı AI'yı en üst düzeye çıkarmak için altyapı yol haritasını nasıl çizdiklerini anlattılar.

New Relic, uygulama, günlük ve altyapı telemetrisini gerçek zamanlı olarak yakalayıp ilişkilendirerek müşterilere gözlemlenebilirlik sağlar. Gözlemlenebilirlik, izlemenin ötesine geçer; ekiplere, beklenmeyen sorunlarla karşı karşıya kalsalar bile karmaşık sistemleri anlamak, sorunlarını gidermek ve optimize etmek için gereken bağlam ve içgörüyü sağlamakla ilgilidir. Bugün, üretken ve aracı AI'nın karışıma girmesiyle bu, önemli ölçüde daha karmaşık bir girişim haline geldi. Ve şirket için gözlemlenebilirlik artık Nvidia NIM, DeepSeek, ChatGPT vb. her şeyi izlemeyi içeriyor; AI izlemesinin kullanımı, benimsemenin hızlanmasını yansıtan çeyrekten çeyreğe yaklaşık %30 arttı.

"Gördüğümüz diğer şey ise modellerde büyük bir çeşitlilik," dedi Willy. "İşletmeler GPT ile başladı, ancak bir sürü model kullanmaya başlıyor. Kullanılan modellerin varyansında yaklaşık %92'lik bir artış gördük. Ve işletmelerin daha fazla model benimsemeye başladığını görüyoruz. Soru şu, etkinliği nasıl ölçüyorsunuz?"

Başka bir deyişle, gözlemlenebilirlik nasıl gelişiyor? Bu büyük bir soru. Kullanım durumları sektörler arasında büyük ölçüde farklılık gösterir ve işlevsellik, boyuta ve hedeflere bağlı olarak her bir şirket için temelde farklıdır. Bir finansal firma EBITDA marjlarını maksimize etmeye odaklanabilirken, ürün odaklı bir şirket kalite kontrolüyle birlikte pazara sunma hızını ölçüyor olabilir.

New Relic 2008'de kurulduğunda, gözlemlenebilirliğin ağırlık merkezi SaaS, mobil ve daha sonra bulut altyapısı için uygulama izlemeydi. AI ve aracı AI'nın yükselişi, aracılar, mikro aracılar ve nano aracılar AI tarafından yazılmış kod çalıştırıp ürettiği için gözlemlenebilirliği uygulamalara geri getiriyor.

Özellikle dijital olarak yerel kuruluşlar için hizmet ve mikro hizmet sayısı arttıkça, gözlemlenebilirlik görevlerini ele alan herhangi bir insan için bilişsel yük bunaltıcı hale geliyor. Elbette, AI buna yardımcı olabilir, diyor Willy.

"Çalışma şekli, işbirlikçi modda çalışacağınız yeterli bilgiye sahip olmanızdır," diye açıkladı. "Gözlemlenebilirlikteki ajanların vaadi, bu otomatik iş yüklerinden bazılarını alıp bunları gerçekleştirmektir. Bu, bunu daha fazla insan için demokratikleştirecektir."

Gözlemlenebilirlik için tek bir platform, aracı dünyasından faydalanır. Aracılar iş akışlarını otomatikleştirir, ancak bir organizasyonun oyundaki tüm çoklu araçları (Harness, GitHub, ServiceNow vb.) arasında ekosistemin tamamına derin entegrasyonlar oluştururlar. Aracı AI ile geliştiriciler, ekosistemin herhangi bir yerinde kod hatalarıyla ilgili neler olduğu konusunda uyarılabilir ve kodlama platformlarından ayrılmadan bunları hemen düzeltebilirler.

Başka bir deyişle, GitHub'da dağıtılan kodda bir sorun varsa, aracılar tarafından desteklenen bir gözlem platformu bunu tespit edebilir, nasıl çözüleceğini belirleyebilir ve ardından mühendisi uyarabilir veya süreci tamamen otomatikleştirebilir.

"Temsilcimiz temelde platformumuzdaki her bilgiye bakıyor," dedi Willy. "Bu, uygulamanın performansından, altta yatan Azure veya AWS yapısının performansına kadar her şey olabilir; kod dağıtımıyla ilgili olduğunu düşündüğümüz her şey. Biz buna temsilci becerileri diyoruz. API'leri ve benzerlerini bilmek için üçüncü bir tarafa güvenmiyoruz."

Örneğin GitHub'da, geliştiriciye kodun ne zaman düzgün çalıştığını, hataların nerede işlendiğini veya hatta bir yazılım geri alma işleminin ne zaman gerekli olduğunu bildiriyorlar ve ardından geliştiricinin onayıyla bu geri alma işlemini otomatikleştiriyorlar. New Relic'in geçen ay duyurduğu bir sonraki adım, geliştiriciye sorunu tam olarak hangi kod satırlarında gördüğünü söylemek için Copilot kodlama aracısıyla çalışmak. Copilot daha sonra geri döner, sorunu düzeltir ve ardından tekrar dağıtıma hazır bir sürüm elde eder.

Willy, kuruluşların etken yapay zekayı benimseyip ona uyum sağlamaya başladıkça, gözlemlenebilirliğin işlevselliğinin kritik bir parçası olduğunu göreceklerini söylüyor.

"Tüm bu aracı entegrasyonlarını ve parçalarını oluşturmaya başladığınızda, aracının ne yaptığını bilmek isteyeceksiniz," diyor. "Bu, altyapı için bir tür akıl yürütmedir. Üretiminizde neler olup bittiğini bulmak için akıl yürütme. Gözlemlenebilirlik bunu getirecek ve biz bunun ön saflarındayız."