Santosh Praneeth Banda este un lider tehnic senior în spațiul platformelor de dezvoltare care a pionierat modalitățile de a accelera livrarea software-ului și de a reduce complexitatea infrastructurii. Prin concentrarea pe platforme de dezvoltare scalabile și infrastructură robustă, munca lui Santosh a ajutat echipele de inginerie să itereze mai repede fără a compromite siguranța sau fiabilitatea. În acest Q&A expert, Santosh Praneeth Banda împărtășește modul în care inovațiile în izolare, orchestrare și observabilitate redefinește modul în care software-ul – și echipele din spatele acestuia – funcționează la scară. production-first, multi-tenant Dezvoltarea de software „la viteză de producție” pare ideală, dar și provocatoare.Care sunt cele mai mari obstacole în calea scalării dezvoltării de software în medii de producție și cum le-ați abordat? Interviewer Una dintre cele mai mari provocări este că, în mod tradițional, producția a fost văzută ca fiind prea riscantă pentru testarea noilor caracteristici.  to truly validate performance, but using live environments for experiments was long considered off-limits. Early in my career, many believed it was impossible to safely test large applications (or any complex code) in a live system due to the risk of impacting users. Santosh: production-scale data and compute Am întâlnit acest lucru din prima mână; mediile de plasare pur și simplu nu puteau imita scara sau realismul de care aveam nevoie, iar acest lucru ne încetinea iterațiile. Aceste riscuri au fost depăşite de Acest lucru a izolat experimentele de la utilizatorii reali, în timp ce rulează în mediul real.  so that even though we were “in production,” our tests were contained and safe. engineer our way multi-tenant, production-first testing model strict data isolation Nu a fost ușor; a fost nevoie de experimente profunde, de convingerea părților interesate și de schimbarea obiceiurilor de lungă durată. Pas cu pas, am demonstrat că ar putea funcționa. Prin începerea mică, impunerea unor garduri de siguranță puternice și fiind transparenți cu rezultatele, am construit încredere în această abordare. De fapt, succesul acestui model a inspirat abordări similare la alte companii de tehnologie. Această călătorie m-a învățat că ceea ce se simte "imposibil" în dezvoltarea de software pe scară largă poate fi adesea rezolvat cu un amestec de ingeniozitate tehnică, persistență și o viziune clară pentru siguranță. 10× faster feedback loops Interviewer: How did your earlier infrastructure work influence your later innovations in developer platforms? Baza mea a fost infrastructura la scară largă – asigurarea faptului că sistemele se pot scala eficient, pot tolera eșecurile și se pot recupera automat.La început, am lucrat la o infrastructură care optimizează replicarea bazelor de date, toleranța la erori și consistența distribuită în centrele de date globale. Santosh:  Platformele de dezvoltare se bazează pe aceleași principii. Atunci când sistemele sunt previzibile și recuperarea este automatizată, dezvoltatorii se mișcă mai repede pentru că au încredere în platformă. Tranziția de la infrastructură la experiența dezvoltatorului nu a fost o schimbare în filozofie - a fost o continuare. Ambele necesită proiectare pentru scară, securitate și claritate. Interviewer: Why move away from traditional staging environments? How does a multi-tenant, production-first workflow change the game for developer velocity and safety? Timp de decenii, mediile de producție au fost modul de fapt de a testa schimbările - este ceea ce toată lumea a folosit pentru că atingerea producției a fost tabu. Ai putea petrece zile de testare în scenă doar pentru a atinge probleme nevăzute atunci când te duci în sfârșit în viață. fluxul de lucru cu izolație multi-tenant, am întors acest script. Santosh: staging is often slow, brittle, and never truly identical to production production-first Într-un model de producție, fiecare dezvoltator își poate testa modificările într-un Deoarece este izolat, nu afectează utilizatorii reali, dar se comportă exact ca produsul real. Impactul asupra vitezei de dezvoltare este dramatic: feedback-ul care durează zile sau necesită o eliberare completă vine acum în minute sau ore. Inginerii pot valida imediat modul în care codul lor rulează în condiții reale, ceea ce reduce ciclurile de eliberare și sporește încrederea. live system sandbox, Important, această abordare îmbunătățește și siguranța. Deoarece testați în mediul real, prindeți probleme pe care o zonă de staționare ar putea să le rateze, înainte de a ajunge la utilizatori.Și dacă ceva nu merge bine într-un test, raza de explozie este conținută în acea cutie de nisip.În experiența mea, trecerea la acest tip de flux de lucru stabilește un nou standard pentru fiabilitate; am putea livra caracteristici mai repede mentalitatea „move fast and break things”.În schimb, se mișcă rapid și nu rupe nimic, pentru că testați în producție în mod responsabil.Se schimbă fundamental modul în care este construit software-ul: dezvoltatorii petrec mai puțin timp așteptând și mai mult timp construind, toate în timp ce au încredere că dacă funcționează în sandbox-ul de testare, va funcționa în producție pentru toată lumea. without Interviewer: You often mention the importance of fast feedback loops and real-time observability. Why are these so critical in modern AI and software development? Cât mai repede știi dacă o schimbare funcționează sau un model funcționează bine, cu atât mai repede poți repeta și îmbunătăți. Santosh: În timpul meu într-o companie de rețele sociale mari, am văzut din prima mână că chiar și  led to massive productivity gains across thousands of engineers. When it comes to AI development, this is especially true. You need to train, tweak, and retrain models rapidly, and you can’t afford to wait weeks to find out a model’s behavior in a real environment. Shortening that loop from idea to result means your team stays in sync with what’s actually happening, which accelerates learning. small improvements in developer feedback loops Acum însă,  is what makes those fast loops safe. If you’re going to be testing in something close to production, you must have visibility into everything that’s going on. Observability tools and telemetry let us monitor experiments as they happen. The systems are instrumented with these tools so that every test run, every new model deployment, streams back metrics and traces in real time. That way, if an anomaly or error pops up, we catch it immediately. It creates a tight feedback loop not just for developers writing code, but for the system itself to tell us how it’s behaving. real-time observability În practică, observabilitatea în timp real a fost sistemul nostru de avertizare timpurie și ghidul nostru; oferă dezvoltatorilor încredere să se miște rapid, știind că dacă ceva este oprit, îl vom vedea și putem răspunde imediat. : transformă dezvoltarea într-o conversație continuă între ingineri și sistemul live, ceea ce este crucial pentru construirea sistemelor complexe AI în condiții de siguranță la viteză. fast feedback and observability work hand-in-hand Interviewer: Enabling safe, scalable experimentation at production scale requires the right infrastructure. What key architectural choices did you make to support this? O decizie cheie a fost să îmbrăţişeze  from the start. We used Kubernetes to spin up ephemeral, isolated environments on demand. If a developer needed to test a new machine learning model or a service change, the platform would provision a containerized instance of that service (and any dependent components) in seconds. This environment was a  în ceea ce privește configurația, dar izolată în ceea ce privește datele și domeniul de aplicare. Santosh: container orchestration replica of production Am implementat routing-ul bazat pe context, folosind în esență identificatori (cu ajutorul datelor de telemetrie) pentru a se asigura că solicitările de testare de la un anumit dezvoltator sau sesiune vor fi redirecționate numai către instanța izolată a acelui dezvoltator. A venit la îndemână: ne-a permis să etichetăm și să urmărim solicitările astfel încât acestea să curgă prin căile corecte fără a sângera în sistemul principal. OpenTelemetry-based context propagation Data isolation was also non-negotiable. We made sure that any data generated during experiments was kept separate from real user data, often by using dummy accounts or separate databases for test runs, so even in a worst-case scenario, a rogue experiment could never affect live customer information. By combining these architectural choices—on-demand  Izolarea cu mai mulți locatari, rutarea solicitărilor inteligente și observabilitatea riguroasă – am creat o platformă în care experimentarea ar putea avea loc în siguranță pe scară largă. ephemeral environments Developers could run hundreds of experiments, using real workloads, and the system would handle the orchestration and cleanup automatically. This kind of architecture turns experimentation from a risky, infrequent event into a routine part of development. It enables teams to  cu modele AI și noi caracteristici, deoarece infrastructura are spatele lor, menținând siguranța și performanța indiferent de cât de multe experimente sunt executate. push the envelope Interviewer: What lessons have you learned from implementing these systems in large-scale engineering organizations? Any advice for teams looking to adopt production-first practices? Una dintre cele mai importante lectii pe care le-am invatat este ca Cu alte cuvinte, cele mai puternice sisteme pe care le-am construit nu au reușit pentru că erau prea complicate, ci pentru că au avut succes. Dacă doriți ca sute de ingineri să adopte o nouă platformă sau un nou flux de lucru, acesta trebuie să elimine frecarea din activitatea lor de zi cu zi. Ne-am concentrat pe transformarea proceselor lente, manuale în experiențe rapide și intuitive. Când ceva care a durat o după-amiază durează acum câteva minute și este mai ușor de făcut, oamenii o îmbrățișează în mod natural. Santosh: scale doesn’t come from complexity; it comes from clarity. made life simpler for developers O altă lecție este despre oameni, nu doar despre tehnologie.Conducerea unei schimbări cum ar fi trecerea la producție-primul test într-o organizație mare mi-a învățat valoarea Nu poți doar să-i mandalizezi pe ingineri să-și schimbe obiceiurile; trebuie să-și câștige buy-in-ul.Am descoperit că succesul vine din empatie și răbdare: ascultarea preocupărilor, demonstrarea îmbunătățirilor și alinierea schimbării cu o viziune comună a unei calități și viteze mai bune. influence over authority După cum spun adesea, tehnologia poate fi logică, dar progresul este întotdeauna uman. Scopul ar trebui să fie de a construi instrumente, sisteme și chiar echipe care să te depășească.Dacă platforma pe care o creezi funcționează numai atunci când ești implicat personal, atunci nu se va extinde.Dar dacă îi împuternicește pe alții să facă mai mult, chiar și atunci când pleci, este un impact real. focus on leverage, not control Interviewer: Looking ahead, what are your thoughts on the future of developer platforms, especially as AI gets more integrated? How do you see AI influencing developer workflows and infrastructure?  I’m incredibly excited about where things are headed. I envision  Noi vedem deja semne timpurii – de la codificarea asistată de IA la analiza inteligentă în CI/CD – dar cred că va merge mult mai departe.În viitor, platforma dvs. de dezvoltatori ar putea avea copiloți AI care lucrează alături de dvs. Imaginați-vă un AI care vă poate configura automat mediul de testare sau vă poate sugera optimizări în codul și infrastructura dvs. pe baza modelelor pe care le-a învățat din mii de implementări. Santosh: intelligent developer environments În esență, o mare parte din munca de bază în dezvoltarea și testarea software-ului poate fi , care va permite dezvoltatorilor să se concentreze mai mult pe rezolvarea problemelor creative și mai puțin pe mediile de îngrijire a copiilor sau pe crunching-ul datelor de jurnal. Pe măsură ce modelele AI devin mai complexe și foame de date, această integrare va fi, de asemenea, cheia pentru a menține ciclurile de dezvoltare rapide. Industria în ansamblu se îndreaptă spre această fuziune a AI cu operațiunile dezvoltatorilor; puteți vedea acest lucru în modul în care apar noi instrumente care încorporează învățarea automată în procesul de monitorizare, securitate și chiar codificare. augmented by AI My own goal is to keep pushing in that direction: building platforms that help developers   with AI quietly streamlining the path. It’s a broader shift, and I’m happy to be one of the contributors working on making it a reality. In the end, the future of developer platforms will be about marrying the creativity of human developers with the power of AI-driven automation and insight. That combination holds the promise of software and AI innovation at a pace and scale we’ve never seen before, and doing it safely, scalably, and with a whole lot less friction than in the past. ship software at blistering speed

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Acest audio este produs în limba originală a poveștii!

Prea lung; A citi

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Construirea la viteză de producție: modul în care sistemele cu mai multe locatari modelează livrarea de software

About Author

COMENTARII

Etichete suspendate

ACEST ARTICOL A FOST PREZENTAT IN

Related Stories

Holy 🎅 HackerNoon's Web 2.5 Documentary is Out! 😮

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 1 Results 🎉

The TechBeat: Apple Customers Return Vision Pro By The Droves (2/26/2024)

The Spacecoin Writing Contest by Spacecoin and HackerNoon: Round 2 Results 🎉

Holy 🎅 HackerNoon's Web 2.5 Documentary is Out! 😮

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 1 Results 🎉

The TechBeat: Apple Customers Return Vision Pro By The Droves (2/26/2024)

The Spacecoin Writing Contest by Spacecoin and HackerNoon: Round 2 Results 🎉

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps