По мере того как разработка программного обеспечения с помощью ИИ становится все более распространенной, мы сталкиваемся с новой проблемой: автономные агенты могут генерировать код, предлагать исправления и даже открывать запросы на слияние (pull requests), но им по-прежнему нужен надежный способ понимать происходящее в продакшене.

Именно здесь незаменимой становится наблюдаемость. Будучи партнером по запуску Devin Oncall от Cognition, Dynatrace интегрирует аналитику среды выполнения из Dynatrace в рабочие процессы автономной разработки ПО.

Если вы не знакомы с Devin, это автономный инженер-программирист от Cognition. Вместо того чтобы помогать дописывать код по одной подсказке за раз, Devin способен брать на себя целые задачи, исследовать проблемы, вносить изменения и открывать pull requests от вашего имени. С помощью Devin Oncall компания Cognition распространяет этот подход на реагирование на инциденты, позволяя командам расследовать проблемы в продакшене и эффективнее переходить от оповещения к их разрешению.

Но чтобы ИИ-агент был эффективен во время инцидента, ему нужен не просто доступ к исходному коду. Ему нужен контекст. Ему необходимо понимать, что изменилось, что выходит из строя, где именно наблюдается влияние и действительно ли исправление улучшило ситуацию. Большинству агентов приходится воссоздавать этот контекст при каждом вопросе, запрашивая разрозненные хранилища данных и выполняя сопоставление по тегам и временным меткам, что требует времени, точности и токенов.

И здесь на сцену выходит Dynatrace.

Объединение поставки программного обеспечения и производственных операций

Подключив Devin к Dynatrace, команды могут предоставить Devin доступ к информации о проблемах и первопричинах из Dynatrace, а также к соответствующим логам, метрикам, трассировкам, событиям развертывания и результатам проверки безопасности среды выполнения в соответствии с возможностями и разрешениями, настроенными для интеграции. Агентам, запрашивающим разрозненные хранилища данных, может потребоваться восстанавливать контекст из разных источников, сопоставляя сигналы по тегам и временным меткам. Это увеличивает накладные расходы на запросы и корреляцию, а также может повысить затраты времени, токенов и усилий, необходимые для получения точного ответа. С Dynatrace этот контекст уже создан, поэтому Devin может расследовать проблемы, используя те же производственные данные, которым уже доверяют разработчики, SRE, инженеры платформы и операционные команды.

Совместно Dynatrace и Cognition помогают преодолеть разрыв между поставкой программного обеспечения и производственными операциями. Cognition предоставляет автономного инженера-программиста. Dynatrace предоставляет аналитику продакшена в реальном времени, которая помогает этому инженеру понять, что происходит в среде и что делать дальше.

В остальной части этой статьи мы подробнее рассмотрим, как работает плагин Dynatrace, какие возможности в него включены и как команды могут использовать Devin Oncall для расследования инцидентов, проверки развертываний и оценки рисков среды выполнения прямо из своего рабочего процесса разработки.

Предоставление контекста среды выполнения для Devin Oncall с помощью Dynatrace

Если вы работали с ИИ-помощниками для написания кода, вам, вероятно, знакома идея получения помощи с конкретной задачей кодирования. Devin развивает эту концепцию дальше. Вместо того чтобы просто предлагать код, Devin может взять на себя всю задачу целиком, исследовать проблемы, внести изменения и открыть pull requests.

Как мы упоминали ранее, такой уровень автономности создает новую проблему: понимание того, что происходит в продакшене. Изменение кода может успешно компилироваться, но действительно ли оно решило проблему? Вызывает ли развертывание новые сбои? Подвержена ли уязвимая рабочая нагрузка рискам в продакшене?

Этот производственный контекст обеспечивается расширением Dynatrace для Devin. Расширение Dynatrace для Devin доступно через Devin Marketplace и предназначено для соединения Devin со средой Dynatrace через MCP-сервер и специальные навыки (skills) Dynatrace.

Что входит в состав плагина Dynatrace?

Плагин Dynatrace состоит из двух компонентов. Первый — это MCP-сервер, который обеспечивает аутентифицированный доступ к вашей среде Dynatrace. Второй — это набор навыков Dynatrace, которые обучают Devin структуре данных Dynatrace и эффективному взаимодействию с ними. Например, такие навыки, как dt-dql-essentials, помогают Devin понять синтаксис языка запросов Dynatrace Query Language (DQL) и шаблоны запросов, в то время как dt-alerting предоставляет рекомендации по работе с обнаружением аномалий и рабочими процессами оповещения.

Эта комбинация имеет решающее значение: предоставление ИИ-агенту доступа к данным без контекста часто приводит к неэффективным запросам, неполному анализу или повышенному потреблению токенов. Предоставление ему документации без доступа к «живым» данным не намного лучше. Навыки разработаны таким образом, чтобы загружаться только тогда, когда это актуально для задачи, помогая сохранять емкость контекстного окна. В совокупности MCP-сервер и навыки Dynatrace помогают Devin расследовать проблемы, используя как телеметрию в реальном времени, так и специфичные для платформы знания.

Как подключить Devin к Dynatrace?

Установите расширение Dynatrace из магазина плагинов Devin и выполните аутентификацию с помощью токена платформы Dynatrace. После подключения навыки Dynatrace становятся доступны Devin в соответствии с конфигурацией интеграции. Токен платформы хранится в ваших собственных учетных данных установки и не записывается в манифест плагина, что помогает обеспечить безопасность и управляемость доступа.

Что происходит при возникновении инцидента в продакшене?

Когда происходят инциденты, команды тратят первую часть расследования на ответы на базовые вопросы:

Что выходит из строя?
Насколько широко масштабы влияния?
Что изменилось?
Куда нам следует начать смотреть?

Традиционно ответы на эти вопросы означают переключение между дашбордами, логами, трассировками, инструментами оповещения и исходным кодом.

Представьте, что checkout-api начинает возвращать увеличенное количество ошибок 5xx:

Спросите Devin простым языком, почему checkout-api не работает
Devin извлекает затронутую проблему, ее первопричину, а также соответствующие логи, метрики и трассировки из затронутых сущностей
Вы сужаете круг расследования до конкретной службы или области влияния и спрашиваете, что изменилось
Создайте и проверьте исправление, не покидая текущую рабочую сессию

Вместо того чтобы начинать с дашборда и вручную сопоставлять сигналы, Devin начинает с причины, а не с симптомов. Поскольку первопричина поступает из Dynatrace Intelligence (детерминированного анализа на основе Smartscape, живого графа зависимостей вашей среды), Devin начинает с ответа, а не с расследования. Агенту, работающему на основе предположений, можно разрешить давать рекомендации. Агенту, работающему на основе фактов, можно разрешить действовать. И поскольку он использует те же данные Grail, с которыми уже работают ваши операционные команды и SRE, все опираются на единый источник достоверной информации. Как можно проверить развертывание с помощью реальных производственных данных?

Перед развертыванием изменений вы можете запросить у Devin текущий уровень сбоев, p99 задержку и запас ресурсов задействованных служб. Это создает базовый уровень для оценки того, что на самом деле происходит в продакшене.

Там, где необходимые данные о развертывании и телеметрии доступны через интеграцию, Devin может использовать их для сравнения выбранных сигналов до и после развертывания и суммирования наблюдаемых различий для проверки. Результатом является основанный на данных взгляд на то, улучшило ли изменение надежность, производительность или эффективность, вместо того чтобы полагаться на быструю проверку дашборда и лучшие догадки.

Как вы оцениваете уязвимости перед открытием пулл-реквеста?

Перед открытием пулл-реквеста спросите у Devin, подвержена ли рабочая нагрузка определенному CVE. Dynatrace может добавлять контекст выполнения к результатам обнаружения уязвимостей, помогая командам оценивать, подвержена ли и каким образом затронутая рабочая нагрузка воздействию в работающей среде. Команды могут использовать этот контекст выполнения в качестве исходных данных при расстановке приоритетов исправления до открытия или слияния пулл-реквеста.

В результате получается более практичный взгляд на риски и лучшая расстановка приоритетов при устранении уязвимостей.

Почему это партнерство важно для вас

Поскольку агенты берут на себя все большую ответственность за запуск программного обеспечения, командам нужен надежный способ проверки их действий. Наблюдаемость предоставляет производственные данные для понимания того, к чему привели изменения, решен ли инцидент и что остается уязвимым во время выполнения.

Именно здесь Dynatrace выделяет Devin. Devin может использовать результаты анализа первопричин от Dynatrace и соотнесенный контекст выполнения, а не полагаться исключительно на независимо полученные сигналы. Этот производственный контекст помогает Devin перейти от рекомендаций по исправлению к уверенным действиям, предоставляя при этом командам доказательства для проверки результата.

В этом заключается ценность, которую Dynatrace привносит в Devin Oncall: предоставление производственного контекста, помогающего агентам расследовать инциденты, и предоставление командам телеметрии, которую они могут использовать для оценки эффекта от внесенных изменений.

С чего начать:

Установите плагин Dynatrace один раз с помощью Devin Oncall
Подключите вашу среду Dynatrace с помощью токена платформы
Попросите Devin исследовать службу, проанализировать развертывание или оценить уязвимость среды выполнения
Узнайте, как автономная разработка программного обеспечения, основанная на уже имеющемся контексте выполнения, может помочь командам быстрее расследовать и решать проблемы

Dynatrace, Grail и Smartscape являются товарными знаками группы компаний Dynatrace, Inc. Все остальные товарные знаки являются собственностью соответствующих владельцев.

Dynatrace, Grail и Smartscape являются товарными знаками группы компаний Dynatrace, Inc. Все остальные товарные знаки являются собственностью соответствующих владельцев.