New Relic: AI Coding Observability для розробки з ШІ

New Relic запускає AI Coding Observability

New Relic анонсувала відкриту функцію під назвою AI Coding Observability, призначену для розробки програмного забезпечення за допомогою штучного інтелекту. Ця функція покликана надати інженерним командам та командам платформ видимість у використання помічників для кодування, таких як Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf та Amazon Q.

Оскільки компанії все ширше впроваджують інструменти для кодування з ШІ у розробку програмного забезпечення, часто використовуючи кілька помічників для різних завдань, це може створювати прогалини в моніторингу. Ці інструменти існують поза традиційними системами спостережуваності, що використовуються для відстеження додатків та інфраструктури. AI Coding Observability має на меті розширити моніторинг на етап кодування життєвого циклу програмного забезпечення. Вона нормалізуватиме телеметрію від основних помічників для кодування з ШІ та пов'язуватиме цю інформацію з існуючими даними виробничої інфраструктури.

Відстеження витрат та продуктивності

New Relic позиціонує цю функцію як спосіб відстеження кількох питань, пов'язаних з розробкою за допомогою ШІ. Це включає відстеження того, як помічники для кодування використовуються під час розробки, скільки вони коштують, чи покращують вони продуктивність, а також як організації можуть вирішувати проблеми безпеки та відповідності.

Функція включатиме відстеження витрат на інструменти для кодування з ШІ, дозволяючи командам моніторити витрати, порівнювати використання з бюджетами та встановлювати сповіщення до досягнення порогових значень. Вона також розроблена для заміни анекдотичних оцінок продуктивності вимірними даними.

Безпека та відповідність

Для забезпечення безпеки та відповідності, режим "local-only" або "zero-outbound" виконуватиме запити повністю в межах приватної мережі клієнта. За словами New Relic, це має на меті підтримувати суверенітет даних, конфіденційність та регуляторні вимоги.

Ще одним елементом є видимість вихідного коду. New Relic заявила, що код буде читабельним, відкритим (open-source) та доступним для перегляду (source-available), що дозволить інженерним командам та командам безпеки більш ретельно вивчати протоколи конфіденційності даних та міркування ШІ.

Відкриті стандарти та доступність

Функція також розробляється на основі OpenTelemetry та Model Context Protocol для забезпечення вендор-нейтрального підходу. Це має дозволити організаціям переміщувати дані телеметрії та робочі процеси ШІ між різними хмарними середовищами та постачальниками моделей.

New Relic посилається на прогноз Gartner, згідно з яким 90% інженерів корпоративного програмного забезпечення використовуватимуть помічників для кодування з ШІ до 2028 року.

Брайан Емерсон, головний директор з продуктів New Relic, зазначив: "Ви не можете керувати тим, чого не бачите. Помічники для кодування з ШІ мають вимірний вплив на бізнес, але без нагляду в реальному часі за їхньою поведінкою організації масштабують ризик так само швидко, як і масштабують вихід. New Relic AI Coding Observability закриє цю прогалину, усуваючи бар'єри для якісних інновацій, які успішно працюють у виробництві".

New Relic заявила, що AI Coding Observability буде доступна як відкрита функція без додаткової плати, із застосуванням стандартних тарифів на прийом даних. Компанія додала, що режим "local-only" також буде впроваджений незабаром.

Що це означає для розробників

Ця новина означає, що розробники отримають інструмент для кращого розуміння та контролю над використанням помічників для кодування з ШІ. Вони зможуть відстежувати витрати, оцінювати продуктивність та забезпечувати відповідність вимогам безпеки та конфіденційності даних у своїх робочих процесах з ШІ.

Ключові факти

New Relic анонсувала відкриту функцію AI Coding Observability.
Вона надає видимість у використання помічників для кодування з ШІ (наприклад, GitHub Copilot, Amazon Q).
Функція відстежує витрати, продуктивність, безпеку та відповідність.
Включає режим "local-only" для забезпечення конфіденційності та суверенітету даних.
Розроблена на основі OpenTelemetry та Model Context Protocol для вендор-нейтральності.