Deitive AI가 소프트웨어 디버깅을 자동화하여 DoorDash의 엔지니어링 시간 1,000시간을 절약한 방법

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Deitive AI가 소프트웨어 디버깅을 자동화하여 DoorDash의 엔지니어링 시간 1,000시간을 절약한 방법 완벽가이드

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Deitive AI가 소프트웨어 디버깅을 자동화하여 DoorDash의 엔지니어링 시간 1,000시간을 절약한 방법

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소프트웨어 시스템이 더욱 복잡해지고 AI 도구가 그 어느 때보다 빠르게 코드를 생성함에 따라 근본적인 문제는 더욱 악화되고 있습니다. 엔지니어는 디버깅 작업에 빠져 새로운 제품을 만드는 대신 소프트웨어 오류의 원인을 찾는 데 최대 절반의 시간을 소비하고 있습니다. 문제가 너무 심각해져서 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 생산 실패를 진단할 수 있는 AI 에이전트라는 새로운 범주의 도구를 만들고 있습니다. 수요일 스텔스 모드에서 신흥 스타트업인 Deitive AI는 게임 플레이 AI 시스템을 구동하는 것과 동일한 기술인 강화 학습을 생산 소프트웨어 사고의 지저분하고 고위험 세계에 적용하여 해결책을 찾았다고 믿습니다. 이 회사는 기계 속도에서 소프트웨어 오류를 진단하고 해결하는 데 도움을 줄 수 있는 “AI SRE 에이전트”를 상용화하기 위해 Databricks Ventures, Thomvest Ventures 및 PrimeSet의 참여로 CRV가 주도하는 시드 자금에서 750만 달러를 모금했다고 발표했습니다

상세 분석

. 이 발표는 엔지니어링 조직 내부에서 점점 커지는 좌절감을 불러일으킵니다. 최신 관찰 도구는 문제가 발생했음을 보여줄 수 있지만 그 이유를 거의 설명하지 않습니다. 오전 3시에 생산 시스템에 장애가 발생해도 엔지니어는 근본 원인을 식별하기 위해 여전히 몇 시간에 걸쳐 상호 참조하는 로그, 측정 항목, 배포 기록 및 수십 개의 상호 연결된 서비스에 대한 코드 변경에 직면하게 됩니다. “현대 인프라의 복잡성과 상호 의존성은 중단이나 사고의 근본 원인을 조사하는 것이 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같다는 것을 의미합니다.

정리

단, 건초 더미는 축구장 크기이고 백만 개의 다른 바늘로 이루어져 있습니다. Deductive의 공동 창립자이자 최고 기술 책임자인 Sameer Agarwal은 VentureBeat와의 단독 인터뷰에서 이렇게 말했습니다. Deitive의 시스템은 코드 베이스, 원격 측정 데이터, 엔지니어링 토론 및 내부 문서 간의 관계를 매핑하는 “지식 그래프”를 구축합니다. 사고가 발생하면 여러 AI 에이전트가 함께 작업하여 가설을 형성하고 실제 시스템 증거에 대해 테스트하고 근본 원인에 수렴합니다. 이는 숙련된 사이트 안정성 엔지니어의 조사 워크플로를 모방하지만 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 프로세스를 완료합니다

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