Являются ли системы, использующие «Vibe-Coded», следующей серьезной угрозой для стабильности пред... скачать в хорошем качестве

Являются ли системы, использующие «Vibe-Coded», следующей серьезной угрозой для стабильности пред...

Подкаст: Tech Transformed Podcast Гость: Манеш Тейлор, технический директор New Relic в регионе EMEA Ведущая: Шубханги Дуа, B2B-журналист в сфере технологий, EM360Tech Разработка с использованием ИИ в последнее время стала навязчивой идеей, а vibe-кодирование становится все более распространенным и ускоряет инновации с беспрецедентной скоростью. Однако это также приводит к существенному увеличению дорогостоящих сбоев. Многие организации не до конца осознают последствия, пока не пострадают их клиенты. В этом эпизоде ​​подкаста Tech Transformed продюсер подкастов EM360Tech и B2B-журналист в сфере технологий Шубханги Дуа поговорила с Манешем Тейлором, техническим директором New Relic в регионе EMEA, о том, почему код, сгенерированный ИИ, также называемый vibe-кодированием, быстрое прототипирование и ориентация на скорость создают опасные пробелы. Они также обсудили, почему всесторонняя наблюдаемость теперь имеет решающее значение для операционной устойчивости в 2026 году и далее. AI Vibe Code: Приоритет скорости над стабильностью Искусственный интеллект изменил подход к разработке программного обеспечения. Проблемы решаются быстрее, прототипы создаются за часы, а концептуальные доказательства (POC) быстро попадают в производство. Но эта скорость имеет и недостатки. «Эти прототипы, эти POC, очень быстро попадают в производство», — объяснил Тейлор. «Потому что они работают — и работают очень быстро». В прошлом время, необходимое для проектирования и внедрения решения, служило естественным фильтром. Однако теперь этот барьер исчез. Тейлор говорит Дуа: «Проблема возникает, решение быстрое, и эти вещи попадают в производство очень, очень быстро. Теперь у вас есть что-то, что не обязательно было хорошо спроектировано». В результате новые системы работают, но не масштабируются. Им не хватает операционной устойчивости, и они значительно увеличивают когнитивную нагрузку на инженерные команды. Исследование New Relic показывает, что только в регионе EMEA: Средняя годовая стоимость масштабных сбоев в ИТ-инфраструктуре для предприятий EMEA составляет 102 миллиона долларов в год. Стоимость простоя для предприятий EMEA составляет в среднем 2 миллиона долларов в час. Более трети (37%) предприятий EMEA сталкиваются с масштабными сбоями еженедельно или чаще. По сути, разработка с использованием ИИ повышает риски и увеличивает количество «слепых зон». «Существуют нерешенные проблемы, на решение которых требуется больше времени, и они возникают чаще», — отметил Тейлор. Это происходит потому, что многие решения, созданные с помощью ИИ, игнорируют работоспособность, масштабируемость или долгосрочное обслуживание. Современные архитектуры были сложными и до появления ИИ. Микросервисы, зависимости SaaS и распределенные системы рассеивают видимость по всему стеку. «У нас больше решений, больше технологий, больше неизвестных факторов, и все это движется быстрее», — говорит он Дуа. «Это породило больше данных, больше шума — и больше «слепых зон». Традиционные инструменты мониторинга были созданы для решения известных проблем — предопределенных компонентов, предсказуемых зависимостей и статических систем. «Мониторинг был основан на том, что вы уже понимали», — объяснил Тейлор. «Наблюдаемость же — это неизвестные неизвестные». Код, сгенерированный ИИ, усложняет ситуацию, поскольку командам часто не хватает подробных знаний о том, как этот код был создан, как взаимодействуют компоненты или как меняются зависимости со временем. Именно здесь становится крайне важна всесторонняя наблюдаемость — не как отдельный инструмент, а как скоординированная возможность, которая в режиме реального времени связывает сигналы между приложениями, инфраструктурой, данными и системами ИИ. Чтобы узнать больше, посетите NewRelic.com или послушайте полный выпуск подкаста Tech Transformed на EM360Tech.com. Также смотрите: Как ИИ может преодолеть разрыв между наблюдаемостью и пониманием? Выводы Если вы не наведете порядок в своей системе наблюдаемости, все грандиозные планы с ИИ могут оказаться под угрозой. Скорость была предпочтительнее надлежащего управления и инженерных стандартов. Наблюдаемость — это понимание взаимосвязи между компонентами, а не просто мониторинг известных проблем. ИИ может помочь быстрее установить базовые показатели в быстро меняющейся среде. Без наблюдаемости ваша стратегия ИИ не будет работать. Разделы 00:00 Введение в ИИ и наблюдаемость 01:11 Риски быстрой разработки программного обеспечения 04:21 Понимание стоимости сбоев 06:30 Слепые зоны в системах, управляемых ИИ 11:29 Переход к полнофункциональной наблюдаемости 13:58 Переход от реактивного к проактивному мониторингу 18:54 Реальные приложения мониторинга ИИ 19:51 Будущее ИИ и наблюдаемости #Наблюдаемость #AIOps #РазработкаНаУправленииИИ #ПолнофункциональнаяНаблюдаемость #СбоиВИТ #VibeCoding #AIвПроизводстве #DevOps #NewRelic #TechPodcast