Ang Santosh Praneeth Banda ay isang senior technical leader sa developer platform space na pinuno ng mga paraan upang i-accelerate ang paghahatid ng software at i-reduced ang infrastructure complexity.  architectures that replace slow, fragile staging environments with safe, real-time testing in live systems. By focusing on scalable developer platforms and robust infrastructure, Santosh’s work has helped empower engineering teams to iterate faster without compromising safety or reliability. In this expert Q&A, Santosh Praneeth Banda, shares how innovations in isolation, orchestration, and observability are redefining how software — and the teams behind it — operate at scale. production-first, multi-tenant : Developing software “at production speed” sounds ideal, but also challenging. What are the biggest obstacles to scaling software development in production-like environments, and how have you addressed them? Interviewer  One of the biggest challenges is that traditionally, production was seen as too risky for testing new features. Modern software development especially craves   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 Nakita ko ang mga ito mula sa pangunahing kamay; ang mga pangunahing environment ay hindi maaaring mag-imite ang skala o realism na kailangan namin, at ito ay nagbabago ang aming iterasyon. sa pamamagitan ng mga risk na ito. kami ay naglalaman ng isang na isolat ng mga eksperimento mula sa mga real na gumagamit habang patuloy na gumagana sa real na lugar. Nagtatrabaho kami ng mga teknolohiya tulad ng service mesh para sa traffic routing at kaya kahit na kami ay "sa produksyon", ang aming mga pagsusuri ay na-contained at safe. engineer our way multi-tenant, production-first testing model strict data isolation It wasn’t easy; it took deep experimentation, convincing stakeholders, and changing long-held habits. Step by step, we proved it could work. By starting small, enforcing strong safety guardrails, and being transparent with results, we built trust in this approach. In the end, we saw on the order of  Para sa aming mga developer. Sa katunayan, ang kasukses ng modelo na ito ay nag-inspire ng parehong paraan sa iba pang mga kumpanya ng teknolohiya. Ang paglalakbay ay nag-aaral sa akin na kung ano ang tinatanggap na "inimposible" sa pag-unlad ng software ay karaniwang maaaring solusyon sa isang mix ng teknikal na kaalaman, pag-iisip, at isang malinaw na visyon para sa seguridad. 10× faster feedback loops Interviewer: How did your earlier infrastructure work influence your later innovations in developer platforms? My foundation was in large-scale infrastructure — ensuring that systems could scale efficiently, tolerate failure, and recover automatically. Early on, I worked on infrastructure that optimized database replication, fault tolerance, and distributed consistency across global data centers. Those experiences taught me how resilience and performance are tightly linked to developer productivity. Santosh:  Ang pagbuo ng mga platform ng developer ay batay sa parehong mga prinsipyo. Kapag ang mga sistema ay predictable at ang pag-recovery ay automated, ang developer ay lumipat mas mabilis dahil sila ay naniniwala sa platform. Ang paglipat mula sa infrastructure sa developer na karanasan ay hindi isang pagbabago sa philosophy - ito ay isang pag-unlad. Interviewer: Why move away from traditional staging environments? How does a multi-tenant, production-first workflow change the game for developer velocity and safety? Para sa mga dekada, ang mga setting ay ang de facto na paraan upang i-test ang mga pagbabago - ito ay kung ano ang ginagamit ng lahat dahil ang pag-touch ng produksyon ay taboo. Pwede kang mag-hire ng isang mathematician if you like. i'll start building a new me.  workflow with multi-tenant isolation, we flipped that script. Santosh: staging is often slow, brittle, and never truly identical to production production-first In a production-first model, every developer can test their changes in a  Sa katunayan, ito ay isang isolatong bahagi ng tunay na produksyon environment. Dahil ito ay isolatong, ito ay hindi nakakaapekto sa tunay na mga gumagamit, ngunit ito ay nagtatrabaho sa katunayan tulad ng ang tunay na produkto. Ang epekto sa mga developer speed ay dramatic: feedback na ginamit ng araw-araw o nangangailangan ng isang buong release ngayon ay dumating sa mga minuto o oras. Inhinyero ay maaaring i-validate kung paano ang kanilang code ay gumagana sa mga tunay na mga katunayan nang iminungkahi, na nagkakahalaga ng mga sikolo ng release at lumikha ng kapangyarihan. live system sandbox, Importante, ang paraan na ito ay lumabas ang kaligtasan din. Dahil sa pag-test mo sa real na lugar, makakakuha ka ng mga problema na ang isang lugar ng pag-stage ay maaaring i-miss, bago ang mga ito ay dumating sa mga gumagamit. At kung ang isang bagay ay bumaba sa isang pagsubok, ang radius ng blast ay naka-contain sa sandbox na ito. Sa aking karanasan, pumunta sa isang uri ng workflow na ito ay nagtatag ng isang bagong standard para sa reliability; maaari naming magbigay ng mga tampok mas mabilis ang "move fast and break things" mindset. Sa halip, ito ay lumipat mabilis at hindi lumipat ang anumang bagay, dahil ikaw ay pagsubok sa produksyon responsibly. Ito ay fundamentally mababago ang paraan ng software ay binuo: ang mga developer ay gumagamit ng mas mababang oras upang maghintay at mas maraming oras upang bumuo, lahat habang naniniwala na kung ang mga ito ay gumagana sa test sandbox, ito ay gumagana sa produksyon para sa lahat. 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? Kung kaka-hit mo lang ng 200th trip, maghintay ng 1-2 weeks mula sa araw na na-kumpleto mo ang 200th ride para makatanggap ng SMS. Santosh: Sa panahon ng aking panahon sa isang malaking social networking kumpanya, nakita ko ng first-hand na kahit na Ang maliliit na negosyo sa mga sumusunod na sektor ay kinakailangan: pagproseso ng produktong agrikultural ( small improvements in developer feedback loops Ngayon ang Ito ay kung ano ang gumagawa ng mga mabilis na loop sa seguridad. Kung ikaw ay pumunta upang i-test sa isang bagay malapit sa produksyon, kailangan mong magkaroon ng visibility sa lahat na nagtatagumpay. Mga tool ng observability at telemetry ay nagbibigay-daan sa amin upang i-monitore ang mga eksperimento bilang mga ito ay nagtatagumpay. Ang mga sistema ay instrumento sa pamamagitan ng mga tool na ito upang ang bawat pagsubok run, bawat bagong model deployment, i-flow back metrics at mga traces sa real-time. Kaya, kung ang isang anomaly o error pops up, kami i-catch it instantly. Ito ay lumikha ng isang malakas na feedback loop hindi lamang para sa mga developer na mag-script code, ngunit para sa sistema mismo upang sabihin sa amin kung paano ito ay gumagana. real-time observability Sa pangkalahatan, real-time observability ay ang aming sistema ng early warning at ang aming guide; ito ay nagbibigay ng mga developer ng kapangyarihan upang pumunta mabilis, malaman na kung ang anumang bagay ay off, kami ay makikita ito at maaaring mag-react ngayong araw. : lumikha ng pag-unlad sa isang continuous na pag-conversation sa pagitan ng mga engineer at ang live system, na kung saan ay mahalaga para sa pagbuo ng mga kompleksong sistema ng AI sa kaligtasan at mabilis. 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? Ang isang pangunahing pagpipilian ay ang pag-imbak Kung ang isang developer ay kinakailangan upang i-test ang isang bagong modelo ng machine learning o isang pagbabago sa serbisyo, ang platform ay magbigay ng isang containerized instance ng mga serbisyo na ito (at anumang dependent components) sa ilang segundo. Sa configuration, ngunit isolat sa data at scope. Santosh: container orchestration replica of production Ang isa pang mahalaga na bahagi ay kung paano natuklasan namin ang traffic. I-implementate ang kontekstong-based routing, karaniwang gumagamit ng mga identifier (sa tulong ng data ng telemetry) upang matugunan na ang mga test requests mula sa isang tiyak na developer o session ay natuklasan lamang sa mga isolatong instansya ng developer na ito. Nakatanggap ito sa mga ito: ito ay nagbibigay-daan sa amin upang i-tag at i-trace ang mga request upang sila ay lumalabas sa pamamagitan ng mga parehong pathways nang walang pag-blood sa pangunahing sistema. OpenTelemetry-based context propagation Ang pag-isolat ng data ay din hindi maaaring i-negotiate. Kami ay sigurado na ang anumang data na nilikha sa panahon ng mga eksperimento ay itinatag mula sa tunay na data ng mga gumagamit, karaniwang sa pamamagitan ng paggamit ng dummy account o separate databases para sa test runs, kaya kahit sa karaniwang kaso, ang isang rogue eksperimento ay hindi maaaring maabot sa live customer impormasyon. , multi-tender isolation, intelligent request routing, at karaniwang observability - natuklasan namin ang isang platform kung saan ang pag-experimentation ay maaaring lumikha ng safe sa scale. ephemeral environments Ang mga developer ay maaaring i-run hundreds ng mga eksperimento, gamit ang mga real na workloads, at ang sistema ay magtatrabaho sa orchestration at cleanup automatically. Ang uri ng architecture na ito ay nagdadala ng eksperimento mula sa isang risky, rarest event sa isang routine bahagi ng pag-unlad. Ito ay nagbibigay-daan ng mga team upang sa mga modelo ng AI at mga bagong mga tampok, dahil ang infrastructure ay may kanilang mga backbone, nagtatagumpay sa seguridad at pagganap kahit anong mga eksperimento ay gumagana. 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? One of the greatest lessons I’ve learnt ay ang Sa iba pang mga salita, ang pinaka-impactful na mga sistema na natuklasan namin ay hindi lumabas dahil ang mga ito ay hindi ganap na naka-complicated, ngunit dahil ang mga ito ay Kung gusto mo na mag-adopt ng isang bagong platform o workflow ang mga mamamayan ng mga engineer, ito ay dapat i-remove ang friction mula sa kanilang araw-araw na trabaho. Kami ay nag-focused sa pagbabago ng slow, manual na mga proseso sa mabilis, intuitive na mga karanasan. Kapag ang isang bagay na nangangailangan ng isang afternoon ay magkakaroon ng mga minuto, at ito ay mas madali upang gawin, ang mga tao ay natutunan na ipinakita ito. Santosh: scale doesn’t come from complexity; it comes from clarity. made life simpler for developers Ang isa pang leksyon ay tungkol sa mga tao, hindi lamang teknolohiya. Pagdiriwang ng isang pagbabago tulad ng paglipat sa produksyon - unang pagsubok sa isang malaking organ ay nag-aalok sa akin ang halaga ng Hindi mo kailangang i-mandate ang mga engineer upang i-change ang kanilang mga habits; kailangan mo upang makuha ang kanilang buy-in. I came to that success came from empathy and patience: makinig sa mga pangangailangan, nagpapakita ng mga pagbabago, at i-align ang pagbabago sa isang kumpanya na visyon ng mas mahusay na kalidad at mabilis. influence over authority "Kapag medyo nakarating ka na sa age na alam mo na ang dami mo nangpinagdaanan... a good soldier must knowwhen to surrender. Kung ang platform na iyong bumuo ay gumagana lamang kapag ikaw ay may personal na pag-iisip, pagkatapos ay hindi ito mag-scale. Ngunit kung ito ay nagbibigay-daan sa ibang mga tao upang gawin ang higit pa kahit kapag ikaw ay umalis, na ito ay tunay na epekto. Ang durable impact sa mga malaking organisasyon ay hindi tungkol sa kung ano ang maaari mong gawin lamang - ito ay tungkol sa kung ano ang iyong nagbibigay-daan sa lahat ng iba upang gawin dahil sa mga foundation na iyong itinatag. 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 sa kung saan ang mga bagay ay pumunta. I envision  that seamlessly integrate AI at every level. We’re already seeing early signs – from AI-assisted coding to smart analytics in CI/CD – but I think it will go much further. In the future, your developer platform itself might have AI copilots working alongside you. Imagine an AI that can automatically configure your test environment, or suggest optimizations in your code and infrastructure based on patterns it has learned from thousands of deployments. AI could help analyze your experimental results in real time, flagging anomalies or performance regressions that a human might miss. Santosh: intelligent developer environments Sa pangkalahatan, maraming pangunahing trabaho sa pag-unlad ng software at pagsubok ay maaaring Ang maliliit na negosyo sa mga sumusunod na sektor ay kinakailangan: pagproseso ng produktong agrikultural ( augmented by AI Ang aking sarili na target ay patuloy na bumubuo sa direksyon na ito: bumuo ng mga platform na tumutulong sa mga developer Sa katunayan, ang kabuuan ng mga platform ng developer ay tungkol sa paghahambing ang kreatividad ng mga developer ng tao sa kapangyarihan ng AI-driven automation at insight. Ang kombinasyon na ito ay nagtatagumpay sa mga promise ng software at AI innovation sa isang pace at skala na hindi namin nakikita bago, at nagtatagumpay ito sa kaligtasan, scalably, at sa maraming mas mababang pagdiriwang kaysa sa nakaraang. ship software at blistering speed

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

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

Pagbuo sa Production Speed: Paano Multi-Tenant Systems ay Forming Software Delivery

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

Getting intimate with Ethereum tokens

Hosting a DNS domain on the blockchain

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

Getting intimate with Ethereum tokens

Hosting a DNS domain on the blockchain

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps