Как крупнейший в мире маркетплейс одноранговой аренды автомобилей управляет высокоскоростной инженерной организацией, которая масштабно запускает облачную инфраструктуру, микросервисы и кластеры Kubernetes?
Для Turo это означает выход за рамки локального программирования на ноутбуках и внедрение контекстно-зависимых ИИ-агентов непосредственно в рабочие процессы продакшена.
Дежурные инженеры Turo сталкивались с высокой трудоемкостью и увеличением MTTR при триаже оповещений для незнакомых микросервисов. В то же время генерация кода с помощью ИИ в больших объемах создавала узкие места на последующих этапах конвейеров развертывания и код-ревью, смещая фокус инженерной работы с простого написания кода на точное определение проблемы.
Когда появились инструменты генеративного ИИ, компания Turo устремилась вперед, вооружив каждого инженера локальными ИИ-ассистентами для написания кода. Способность писать код быстрее была только началом, но это означало появление новых проблем: вскоре в конвейерах код-ревью и релизов обнаружились узкие места на последующих этапах.
Вице-президент New Relic по работе с разработчиками Джемия Сиус (Jemiah Sius) побеседовал с вице-президентом Turo по инжинирингу Виктором Морой (Victor Mora) в рамках беседы у камина, чтобы рассказать, как Turo использует New Relic для поддержки облачных ИИ-агентов, сокращения времени триажа во время дежурств и безопасного масштабирования инженерной скорости.
Вот что они выяснили.
Основные выводы
- Выход за рамки IDE: как Turo эволюционировала от локальных ассистентов программирования к запуску облачных ИИ-агентов прямо в продакшене.
- Триаж инцидентов за 60 секунд: как сервер New Relic MCP позволяет ИИ-агентам Turo диагностировать критические сбои еще до того, как дежурные инженеры войдут в систему.
- Переход к разработке на основе спецификаций: написание кода больше не является узким местом, в отличие от код-ревью и развертывания, и как автоматическое канареечное тестирование поддерживает высокую скорость релизных конвейеров.
Почему быстрый код создает медленные конвейеры
Операционный сдвиг в Turo отражает масштабную тенденцию во всей индустрии программного обеспечения. Согласно отчету New Relic State of AI Coding Report за 2026 год, 67% технологических лидеров сообщили, что ИИ в настоящее время генерирует или существенно рефакторит от 51% до 75% еженедельного объема кода в их организациях.
Тем не менее, в отчете был обнаружен серьезный парадокс:
- 94% лидеров оценивают код, сгенерированный ИИ, как более качественный при первичном рассмотрении
- 78% сообщают о росте инцидентов в продакшене после выпуска кода, созданного ИИ
- 86% столкнулись с увеличением объема тушения пожаров старшими инженерами
Почему это происходит? Инструменты кодирования на базе ИИ обладают полной видимостью синтаксиса исходного кода, но нулевой видимостью реальных трассировок продакшена, зависимостей и состояния приложений.
Написание кода — это простая часть. Самое сложное теперь заключается в следующем: какую проблему вы пытаетесь решить с помощью кода? Мы пишем так много кода, что конвейеры код-ревью и развертывания — особенно для нашего монолита — становятся узким местом продуктивности."
Написание кода — это простая часть. Самое сложное теперь заключается в следующем: какую проблему вы пытаетесь решить с помощью кода? Мы пишем так много кода, что конвейеры код-ревью и развертывания — особенно для нашего монолита — становятся узким местом продуктивности."
В то же время, когда происходили инциденты в продакшене, инженеры испытывали значительную усталость, пытаясь выполнить триаж оповещений по микросервисам, с которыми они не работают регулярно. Turo нуждалась в способе предоставить инструментам ИИ полную осведомленность о продакшене, чтобы они могли помогать инженерам там, где это важнее всего: при реагировании на инциденты, обеспечении безопасности кода и проектировании систем.
Предоставление облачным ИИ-агентам прямого обзора продакшена
ИИ-агенты хороши лишь настолько, насколько качественен контекст, который в них загружается. Без актуальной телеметрии ИИ-агенты действуют вслепую. New Relic предоставила Turo идеальную основу для решения этой проблемы.
- Единый хаб телеметрии: Turo передает всю облачную инфраструктуру, метрики Kubernetes, логи приложений и события развертывания в New Relic, создавая единый источник достоверной информации.
- Сервер New Relic MCP (Model Context Protocol): Подключая размещенные в облаке ИИ-агенты напрямую к New Relic через MCP, агенты могут запрашивать актуальную телеметрию продакшена на естественном языке без необходимости для инженеров вручную писать сложные запросы NRQL (New Relic Query Language).
- Безопасность непрерывного развертывания: New Relic отслеживает переключение флагов функций (feature flags) и события развертывания в режиме реального времени, предоставляя ИИ-агентам немедленный контекст о том, вызвали ли недавние изменения в коде аномалию в системе.
Определение первопричины за 60 секунд
Вся мощь этой интеграции была обнаружена во время недавнего критического ночного инцидента в Turo.
При традиционном графике дежурств ночное оповещение поднимает инженера с постели и заставляет действовать, чтобы как можно быстрее выяснить, какой именно сервис дал сбой.
Благодаря New Relic и облачным ИИ-агентам этот рабочий процесс полностью изменился. Вот что произошло в течение первых 60 секунд после срабатывания оповещения:
- ИИ-агент сделал запрос к New Relic
- Проанализировал соединения сервисов и пути к логам
- Определил точную первопричину
- И сформировал готовый к работе диагностический отчет
Лучшая часть? Все это произошло еще до того, как у инженера вообще появилось время войти в систему. Команда немедленно устранила проблему, значительно снизив MTTR и защитив клиентский опыт Turo.
Обоснование автономного ИИ с помощью наблюдаемости производственного уровня
Успех Turo подтверждает современное требование к инженерным командам: невозможно контролировать ИИ-агенты без полной наблюдаемости.
Поскольку генерация кода с помощью ИИ ускоряется, сокращение разрыва между проверками пул-реквестов и реальностью продакшена является одним из важнейших решений, которые технологические лидеры примут в этом году.
Превратите сырую телеметрию в надежную оперативную аналитику с помощью Ground Truth, уровня операционного контекста от New Relic. Используя встроенные инструменты MCP, Ground Truth наделяет ваши ИИ-агенты видимостью всего стека, превращая сложные данные наблюдаемости в немедленные и точные действия.
А чтобы быть в курсе всех последних тенденций в области наблюдаемости, скачайте отчет 2026 State of AI Coding Report и ознакомьтесь с мнениями 200 технологических лидеров об управлении задолженностью агентов, качестве кода и рисках в продакшене.
