অন-কল ইঞ্জিনিয়ারদের থেকে এজেন্ট ঘটনা পরিচালনায় স্থানান্তরিত

আমি যে ইঞ্জিনিয়ারিং দলের অংশ হয়েছি তার প্রতিটি 10x ইঞ্জিনিয়ার রয়েছে। তারা পর্যালোচনাগুলি ডিজাইনের জন্য সক্রিয় অবদানকারী ছিল – পণ্য এবং প্রতিটি নতুন বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে একটি গভীর, স্বজ্ঞাত বোঝার বিকাশ। কোড লেখার বাইরে, তারা প্রতিটি টান অনুরোধ পর্যালোচনা করে, পণ্য জুড়ে প্রতিটি পরিবর্তন ট্র্যাক করে এবং সমস্ত টুকরো কীভাবে একসাথে ফিট করে তার একটি মানসিক মানচিত্র রাখে। তারা ডান স্ল্যাক চ্যানেলগুলিতে ছিল, ক্রমাগত প্রক্রিয়া বা অবকাঠামোগত পরিবর্তনগুলি মূল্যায়ন করে তাদের দলকে কীভাবে প্রভাবিত হতে পারে তা বোঝার জন্য।

তারা অপারেশনাল ড্যাশবোর্ডগুলি তৈরি করেছিল এবং “সাধারণ” দেখতে কেমন লাগে তা শিখতে তাদের দিনের প্রথম 15 মিনিট কী মেট্রিকগুলি স্ক্যান করে ব্যয় করে যাতে তারা তাত্ক্ষণিকভাবে অসঙ্গতিগুলি দেখতে পারে। তারা তাদের উজানের এবং ডাউন স্ট্রিম নির্ভরতা, ট্র্যাকড বাগ এবং রিলিজগুলি জানত এবং তাদের দলটি যে সরঞ্জামগুলি তৈরি হয়েছিল সেগুলি এবং প্ল্যাটফর্মগুলিতে আপ টু ডেট ছিল। এই সমস্ত প্রসঙ্গে একটি অনিবার্য, ঝুঁকিপূর্ণ ফলাফলের দিকে পরিচালিত করেছিল: যখনই কিছু ভেঙে যায়, তারা কেবল সেই ব্যক্তি ছিলেন যারা কোথায় দেখতে হবে এবং কীভাবে এটি ঠিক করবেন তা জানতেন।

তারা সব কিছুর জন্য যেতে যেতে ব্যক্তি হয়ে ওঠে। এবং শীঘ্রই, তারা 24/7 কল এ ছিল। অবশেষে, এই প্রকৌশলীরা হয় নেতৃত্বের পদে পদোন্নতি পেয়েছিলেন বা তারা পুড়ে যায় এবং সমস্ত একসাথে চলে যায়, সেই সমস্ত সমালোচনামূলক প্রসঙ্গে তাদের সাথে নিয়ে যায়।

দলটি লড়াই করবে, কেবল অন্য কারও পক্ষে তাদের জায়গায় পদক্ষেপ নেওয়ার জন্য – এবং চক্রটি পুনরাবৃত্তি করবে।

এটি একটি প্যাটার্ন ইঞ্জিনিয়ারিং নেতারা বছরের পর বছর ধরে গ্রহণ করতে এসেছেন। তবে আপনি যখন একটি পদক্ষেপ পিছনে নেবেন, আপনাকে জিজ্ঞাসা করতে হবে: এটা কি সত্যিই এইভাবে হতে হবে?

যদি প্রতিটি ইঞ্জিনিয়ারের এমন কোনও সিস্টেমে অ্যাক্সেস থাকে যা 10x ইঞ্জিনিয়ারের অন-কলের মতো কাজ করে যা সর্বদা উপলব্ধ?

এটি কোনও নতুন সমস্যা নয়। এটি সমাধানের পূর্ববর্তী প্রচেষ্টাগুলি অন্তর্নিহিত প্রযুক্তির দ্বারা সীমাবদ্ধ ছিল-জ্ঞাত ব্যর্থতা মোডগুলির মধ্যে ভঙ্গুর, হাতের স্ক্রিপ্টযুক্ত প্রতিক্রিয়াগুলির উপর নির্ভর করে। এই সিস্টেমগুলির জন্য পূর্বনির্ধারিত শাখা, হার্ডকোডেড থ্রেশহোল্ডগুলি এবং কী কী ভুল হতে পারে সে সম্পর্কে অনুমানের প্রয়োজন। তবে আসল উত্পাদন বিভ্রাট আপনি যা প্রত্যাশা করেন তার কারণে খুব কমই ঘটে। এগুলি অজানা অজানা দ্বারা সৃষ্ট।

এখানেই এলএলএমের সর্বশেষ প্রজন্ম উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপ নিয়েছে। প্রচুর পরিমাণে কাঠামোগত ডেটা জুড়ে যুক্তি দেওয়ার তাদের দক্ষতা-পরিকল্পনা, লিখতে এবং সমালোচনা কোড, লগগুলি ব্যাখ্যা করা, এমনকি চিত্র এবং ভিডিওর মতো কাঁচা ইনপুটগুলি বুঝতে-অবশেষে এই চ্যালেঞ্জটিকে হেড-অনের সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞানীয় স্তরটি নিয়ে আসে।

তো, আমরা এখনও আছে?

আমরা আরও কাছাকাছি আসছি, তবে আমরা যেখানে পর্যায়ে নেই প্রতিটি সংস্থাটি স্কেল থেকে এই পদ্ধতির থেকে উপকৃত হতে পারে। অভিজ্ঞতা থেকে, এটি কোনও সমস্যা নয় যা বিচ্ছিন্নভাবে সমাধান করা যায়। সত্যিকারের অগ্রগতি করতে, কয়েকটি মূল শিফট রয়েছে যা প্রথমে ঘটতে হবে:

• টেক স্ট্যাকগুলির আজকের তুলনায় অনেক বেশি মানিককরণের প্রয়োজন হবে:
  সংস্থাগুলি যেভাবে সফ্টওয়্যার তৈরি এবং স্থাপন করে (এমনকি একই org এর মধ্যে) মূলত আলাদা দেখতে পারে। তবে আমরা নিদর্শনগুলি উদ্ভূত দেখতে শুরু করছি: কেন্দ্রীভূত প্ল্যাটফর্ম দলগুলি আরও সুসংগত বিকাশকারীদের অভিজ্ঞতাগুলি সংশোধন করে এবং ফ্রন্ট-এন্ড স্ট্যাকগুলির মতো খণ্ডিত স্তরগুলি সাধারণ মানগুলির চারপাশে একত্রিত হতে শুরু করে। এই ফাউন্ডেশনাল শিফটগুলি পরিবেশ জুড়ে আরও কার্যকরভাবে যুক্তিযুক্ত করার জন্য এআই সিস্টেমগুলিকে সক্ষম করার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ হবে।
• আমরা একটি ঘটনা হিসাবে যা সংজ্ঞায়িত করি তা পরিবর্তন করা দরকার:
  আজকের বেশিরভাগ ঘটনার প্রতিক্রিয়া ডিজাইনের মাধ্যমে প্রতিক্রিয়াশীল। ইঞ্জিনিয়ার্স ইনস্ট্রুমেন্ট সিস্টেমগুলি, তারপরে ট্রিগার সতর্কতাগুলিতে কয়েকটি সংকেত হ্যান্ডপিক করুন। তবে প্রায়শই বাস্তব ব্যবহারকারী-প্রভাবের সমস্যাগুলি কিছু না হওয়া পর্যন্ত পতাকাঙ্কিত হয় না। পর্যবেক্ষণের পরবর্তী তরঙ্গটি এজেন্ট প্ল্যাটফর্মগুলি থেকে আসবে যা একটি নিরীহ সিপিইউ স্পাইক এবং একটি উত্পাদন কোড পরিবর্তনের কারণে অর্থবহ ত্রুটির মধ্যে পার্থক্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা ইতিমধ্যে সিস্টেমগুলির সাথে সাফল্য দেখেছি যা প্রস্তাবিত ডাউনস্ট্রিম চেক সহ নতুন পরিবর্তিত ফাইলগুলি পতাকা দেয়। সমস্যাগুলি ধরার ক্ষেত্রে এটি একেবারে সমালোচিত আগে তারা ক্যাসকেড।
• মাইন্ডসেট শিফটটি প্রযুক্তি শিফটের মতোই সমালোচিত হবে:
  অনেক orgs এ, বর্তমান ওপিএসের অবস্থা “যথেষ্ট ভাল” হিসাবে সহ্য করা হয়। এই সমস্যা সমাধানের জন্য স্ট্যাকের এমন কিছু অংশে বিনিয়োগের প্রয়োজন যা সর্বদা জরুরি মনে হয় না – যতক্ষণ না কিছু ভুল না হয়। নেটফ্লিক্সের মতো স্কেলড বি 2 সি সংস্থাগুলি যখন এটি আসে তখন এগিয়ে থাকে কারণ পরিষেবা মানের হয় পণ্য। সুপার বাউলের ​​সময় একটি স্ট্রিমিং পরিষেবাটি নীচে নামার কল্পনা করুন – এটি কল্পনাতীত, এবং সেই জরুরী নির্ভরযোগ্যতা এবং সরঞ্জামদানের জন্য মৌলিকভাবে আলাদা পদ্ধতির দিকে পরিচালিত করে। বি 2 বি পরিবেশে একই হওয়া দরকার।

এআই এর বয়সে পুনর্বিবেচনা নির্ভরযোগ্যতা

আমরা একটি বাস্তব প্রতিচ্ছবি পয়েন্টে আছি। এআই সরঞ্জামগুলি শেষ পর্যন্ত আধুনিক সিস্টেমগুলির জটিলতার সাথে মেলে শুরু করছে, তবে তাদের কাছ থেকে মান পেতে এলএলএম -এ নামার এবং সেরাটির প্রত্যাশার চেয়ে বেশি লাগে।

সঠিক কাঠামো এবং সরঞ্জামদণ্ডের সাহায্যে আপনি সাধারণত একজন ইঞ্জিনিয়ারের মাথায় থাকেন এমন প্রসঙ্গটি বহিরাগত করা শুরু করতে পারেন। এই পরিবর্তনটি আরও বেশি লোককে একই স্তরের দৃশ্যমানতা এবং কার্যকারিতা নিয়ে কাজ করতে দেয় এবং যে ব্যক্তি 24/7 কল করত সে আর ব্যর্থতার একক পয়েন্ট হবে না বা ক্রমাগত বার্নআউটের প্রান্তে থাকবে।

চিত্র ক্রেডিট: দুই অ্যাপ্রিল স্টুডিও / ড্রিমসটাইম ডটকম

আনন্দ সাইনথ ইঞ্জিনিয়ারিং এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা প্রধান, 100xসফ্টওয়্যার সমস্যা সমাধানের জন্য শীর্ষস্থানীয় এআই সমাধান। তিনি 100x এর এআই এজেন্টের বিকাশ এবং স্কেলিংয়ের নেতৃত্ব দেন, যা টিকিট, সতর্কতা, লগস, মেট্রিকস, ট্রেস, কোড এবং জ্ঞানকে উত্পাদন সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং পুনর্নির্মাণের জন্য জ্ঞান বিশ্লেষণ করে। পূর্বে, আনন্দ মুভ ওয়ার্কস এবং টেবিলে ইঞ্জিনিয়ারিং নেতৃত্বের ভূমিকা পালন করেছিল, যেখানে তিনি স্কেলিং অপারেশন এবং ড্রাইভিং উদ্ভাবনে মূল ভূমিকা পালন করেছিলেন।