ソフトウェア開発プロセスのギャップを埋めることを目指して、 Digma最近、新しい継続的フィードバック プラットフォームを発表しました。このプラットフォームは、開発者が実際の環境でコードを一貫して評価し、潜在的な問題を特定し、その結果、生成 AI によって生成されたコードを含む欠陥のあるコードのロールアウトを回避できるように設計されています。
新しいプラットフォームには、コード品質に関する回帰、異常、問題を検出する機能が備わっています。改善が必要なパターンを特定でき、IDE および利用可能な開発者ツールへのシームレスな統合により、リアルタイム アプリケーションが可能になります。 Digmaチームによると、その目標は、現在導入されている CI/CD、テスト ツール、検証システムなどの既存のインフラストラクチャを補完することです。
Digma現代のソフトウェア開発における生成 AI の使用量の増加、レガシー ライブラリへの依存、分散システムの複雑さの増大によってもたらされるいくつかの課題に対処するためにこのツールを構築しました。
継続的フィードバック プラットフォームは、OpenTelemetry などの高度な可観測性テクノロジを活用しています。機械学習技術を利用してランタイム コード データを分析し、コード拡張のための自動推奨事項を提供します。ユーザーがデータ モデル、ビジネス ロジック、API、リアルタイム アプリケーション環境を簡単に作成できるAppMasterプラットフォームと同様に、 Digmaプラットフォームは独自の方法で開発プロセスの合理化に努めています。
Digmaの CEO である Nir Shafrir は、開発プロセスにおける現在の課題についての考えを共有しました。 Shafrir 氏は、運用環境でリリースされた不十分なコードによって企業が顧客の損失にどのように苦しんでいるかを説明しました。多くの場合、実際の状況では要求どおりに機能しません。開発者にとって、重要なフィードバックを受け取るのは開発プロセスの遅すぎます。これは設計上の決定に影響を与え、変更の影響についての理解が制限されます。
迅速な納品のプレッシャーと、現実世界のコード動作の可視性の制限が、開発者のタスクを妨げています。 Digma新しいプラットフォームでこの問題の解決策を提供することを目指しています。継続的なリアルタイム コード分析を提供するため、ガードレールと同様に機能します。開発者は、IDE 内でコードを作成する際にフィードバックを受け取ります。これにより、コードの問題のあるセクションが運用段階に到達することがなくなり、コード全体の品質が向上します。
