Signadot спонсировал этот пост.
Давайте проясним одну вещь: в эпоху искусственного интеллекта единственное, что имеет значение, — это экспериментировать быстрее, чем ваши конкуренты. Помощники по генеративному кодированию обеспечивают быструю итерацию, и пользователи стекаются на ту платформу, которая предлагает им новейшие, наиболее автоматизированные функции.
Но для многих солидных компаний существует огромный и сложный якорь, замедляющий работу: Kubernetes (K8s).
Вы приспособили его для масштабирования, и теперь это похоже на налог на скорость. Это камень преткновения, который мешает быстрому преобразованию кодирования с помощью искусственного интеллекта в реальную итерацию продукта. Вы наблюдаете, как гибкие команды, ориентированные на искусственный интеллект, работают в 10 раз быстрее на более простых платформах, и беспокоитесь, что ваш «зрелый» стек оставляет вас позади.
Я буду откровенен: если вы — команда из пяти человек, пытающаяся найти продукт, соответствующий рынку, эта критика на 100% верна. Тебе не следует находиться рядом с К8. Ваше ограничение — открытие, а не доставка. Перестаньте беспокоиться об инфраструктуре.
Но эта статья не для вас.
Это для команд, находящихся в режиме роста и выше, которые испытывают именно эту боль. Команды, которым необходимо действовать быстро, чтобы конкурировать, но которые попали в ловушку собственного масштаба.
Я здесь, чтобы сказать вам, что Kubernetes — не ваш камень преткновения. Если вы используете ее правильно, это суперсила, которая позволит вам выиграть гонку за интеграцию ИИ.
Узкое место переместилось
Давайте будем честными в том, что происходит. Такие инструменты, как Cursor, Claude и целый ряд инструментов ИИ-кодирования, невероятно хороши в генерации кода, вплоть до того, что они даже открывают новый класс разработчиков кода. Проблема «пустой страницы» исчезает. Я могу попросить агента «реорганизовать этот сервис Python, чтобы использовать новую конечную точку gRPC и добавить логику повтора», и он сгенерирует на 90 % правильный запрос на включение (PR) за 30 секунд.
Узким местом больше не является написание кода. Это подтверждение.
Должность моих инженеров меняется от «машинистки» к «главному редактору». Их день меньше посвящен написанию кода построчно, а больше вопросам:
- «Агент дал мне три вполне обоснованных подхода. Какой из них на самом деле лучше?»
- «Этот пиар выглядит правильным, но не сломал ли он молча одну из 15 нижестоящих служб, которые от него зависят?»
- «Как я могу протестировать это от начала до конца, не тратя два дня на издевательство над зависимостями?»
Новая валюта конкурентного преимущества — скорость экспериментирования. Победит команда, которая сможет проверить и реализовать 10 экспериментов, созданных ИИ, в то время как другая команда все еще настраивает свою среду. Период.
И здесь K8s, платформа, которую все ненавидят, становится вашим секретным оружием.
K8s — идеальная платформа для экспериментов
Старая жалоба на K8 заключалась в следующем: «Это слишком сложно! Я не хочу запускать более 20 микросервисов на своем ноутбуке только для того, чтобы протестировать однострочное изменение».
Этот аргумент мертв. Если вы все еще это делаете, значит, вы используете это неправильно.
Инструменты (например, мой собственный стартап Signadot) могут помочь. Никто больше не управляет всем стеком локально. Вы подключаете свою локальную машину к кластеру, а еще лучше — получаете изолированную «песочницу» внутри кластера для каждого отдельного PR.
Это переломный момент, который открывает возможность быстрого экспериментирования в масштабе предприятия.
Когда инженер получает PR от агента ИИ, ему не следует тестировать его на своем MacBook. У них должен быть рабочий процесс, который одним щелчком мыши дает им:
- Эфемерная песочница: K8s в этом великолепен. Он создает легкую изолированную среду, содержащую только новую версию своего сервиса.
- Изоляция на уровне запроса: Эта новая среда «песочницы» интеллектуально направляет только тестовые запросы разработчика в его новый код. Весь остальной трафик направляется к стабильным «базовым» сервисам.
- URL-адрес предварительного просмотра: Разработчик получает уникальный URL-адрес для тестирования своей функции, созданной ИИ, на фоне всего производственного стека, не сталкиваясь с кем-либо еще и не нарушая промежуточный этап.
Теперь этот инженер может просмотреть три разных PR, созданных ИИ, за час. Они могут провести полный набор сквозных (E2E) тестов для каждого из них. Они не проверяют код в вакууме; они проверяют результаты в реальной среде.
Прекратите проверку кода и начните проверять гипотезы
Это подводит меня к последнему пункту: тестированию.
А как насчет проведения всех этих тестов? K8s предоставляет вам идеальные строительные блоки. Конечно, вы могли бы просто использовать управляемого поставщика CI, но это все равно, что строить свою фабрику на чужом складе. Вы застряли в их правилах, их ограничениях и их ценах. Вы неизбежно перерастете это. K8s – это владение самой фабрикой. Он дает вам возможность создать собственную платформу проверки, точно адаптированную к рабочему процессу вашей компании. Вы не арендуете универсальный инструмент; вы создаете долговечный и конкурентоспособный актив.
Весь ваш конвейер проверки работает на той же платформе, что и ваше приложение.
- Агент генерирует PR.
- CI включается, создает контейнер и развертывает его в песочнице K8s.
- Запускается серия заданий Kubernetes, которые забивают URL-адрес предварительного просмотра песочницы тестами E2E, нагрузочными тестами и контрактными тестами.
- Инженер получает отчет: «Подход A прошел все тесты. Подход B не прошел тест на задержку под нагрузкой».
Именно так вы создаете «механизм экспериментирования», а не «конвейер CI/CD». Вы создаете фабрику для проверки гипотез в большом масштабе. Задача человека — управлять фабрикой, а не крутить гаечные ключи.
Так что да, K8s сложен. Это зверь. Но в эпоху, когда код генерируется мгновенно, поле битвы сместилось от создания к проверке. И единственной платформой, созданной для поддержки такого уровня изолированных экспериментов по требованию в больших масштабах с высоким уровнем параллелизма, является Kubernetes.
Если вы находитесь в режиме роста, единственное, что имеет значение, — это скорость инноваций. Перестаньте спорить о YAML и начните создавать свой механизм экспериментов.
Signadot — это собственная платформа Kubernetes для тестирования микросервисов. Используя Signadot, команды разработчиков «смещают влево» тестирование, чтобы выявить проблемы раньше и повысить уверенность в выпуске. Узнайте больше Последние новости от Signadot ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Арджун Айер, генеральный директор Signadot, — опытный эксперт в области облачных технологий, страстно желающий улучшить опыт разработчиков. Обладая более чем 25-летним опытом работы в отрасли, Арджун имеет богатую историю разработки программного обеспечения для Интернет-масштабов и… Подробнее от Арджуна Айера
