Era Pabrik Kode dan Masa Depan SRE
(article.keeban.io)Awalnya ini hanya tulisan singkat yang saya bagikan di sekitar saya, tetapi karena responsnya cukup baik, saya juga membagikannya di GeekNews untuk mendengar pemikiran dan sudut pandang orang lain. Jika ini dianggap sebagai tulisan promosi, mohon ditegur!
Ringkasan
- Fondasi rekayasa perangkat lunak sedang direstrukturisasi oleh kebangkitan AI dan otomatisasi yang sangat cepat. Transformasi ini sudah berada pada tingkat yang tidak dapat dibalik, dan praktik serta workflow yang ada sedang dievaluasi ulang secara mendasar
- Kondisi ketika AI di industri benar-benar menggantikan developer manusia tradisional bukan sekadar saat AI menulis kode lebih baik daripada manusia, melainkan saat kemampuan produksi AI saja lebih unggul daripada kombinasi manusia dan AI. Masa depan itu tidak akan datang dengan mudah
- Workflow yang berpusat pada manusia, best practice, dan model kolaborasi yang ada (TDD, sistem Git/PR, dll.) perlu ditinjau ulang di era AI
- Hal yang bisa dibuat dengan mudah lewat vibe coding berarti keunggulan kompetitifnya juga rendah. Dalam proyek yang serius, proses engineering yang teliti tetap menjadi kunci di tengah otomatisasi AI (manajemen konteks LLM, otomatisasi verifikasi, pengelolaan kode, dll.)
- Berkat AI, kini siapa pun bisa membuat perangkat lunak, tetapi operasional layanan nyata (SRE/DevOps) tetap sulit untuk diotomatisasi. Vercel/Supabase menjadi mahal saat scale, AWS/Kubernetes kompleks, dan pengaturan monitoring serta alarm lebih sulit lagi
- Semakin AI mempercepat penulisan kode, justru beban SRE/DevOps/operasional makin besar. Area ini bersifat stateful, biaya dari halusinasi sangat mahal, dan membutuhkan pemrosesan metrik/log real-time, sehingga sulit diselesaikan hanya dengan LLM
- Menanamkan agen LLM di EC2 agar mengoperasikan semuanya secara mandiri adalah gagasan yang tidak realistis, mirip seperti memberi snapshot kamera ke LLM lalu memintanya melakukan autonomous driving; dibutuhkan pendekatan yang lebih esensial
- Seperti tahapan autonomous driving level 2→4→5, "operasional otonom" layanan juga memerlukan pendekatan teknis tersendiri berupa "model sistem", seperti sensing (log/metrik) dan world model (arsitektur virtual/simulasi traffic)
8 komentar
Saya membaca artikelnya dengan baik, tetapi seperti yang Anda sebutkan di isi tulisan, ini terlihat seperti artikel promosi sehingga tampaknya tidak sesuai dengan tujuan GeekNews.
> Sebagai langkah pertama menuju tujuan ini, saya akan segera meluncurkan MVP yang sesuai dengan era Agentic Coding, yang menyediakan deployment container sederhana dan observabilitas (monitoring, metrik, alarm, dan sebagainya). Lalu saya juga akan menyediakan semua hal yang digunakan untuk menjalankan layanan nyata di atasnya, misalnya infrastruktur stateful seperti DB dan MQ serta web statis. Awalnya akan dimulai sebagai PaaS, tetapi kami akan cepat merilis produk yang dipasang di akun dan sistem pengguna untuk meningkatkan pendapatan dan mendapatkan investasi yang baik.
>
> Dan, pada akhirnya saya ingin mewujudkan operasi/SRE/DevOps yang sepenuhnya otonom.
Sepertinya ini inti utamanya; saya penasaran apa alasan Anda berpikir bisa melakukannya lebih baik daripada AWS dan Vercel.
Saya sangat sependapat dan memiliki pemikiran yang serupa. Ini adalah fakta yang sebenarnya sudah diketahui semua orang yang menekuni pengembangan perangkat lunak pada level profesional... saat ini hal ini hampir sudah menjadi konsensus di komunitas perangkat lunak.
Menurut saya, poin yang berubah adalah bahwa non-developer kini bisa mencoba mewujudkan ide-ide yang selama ini tidak bisa mereka implementasikan menjadi software (setidaknya sebagai prototipe).
Selain itu, developer software profesional tingkat senior ke atas dapat secara drastis meningkatkan produktivitas secara mandiri sehingga kecepatan pengembangan layanan meningkat sangat besar (namun ada bottleneck karena arsitektur, code review, dan poin-poin yang Anda jelaskan di atas).
Sejak awal pun vercel menjalankan layanannya dengan mengerahkan banyak tenaga kerja..
Bukankah mungkin juga akan muncul solusi yang bisa mengotomatisasi SRE/DevOps dengan AI? (Ini bahkan bisa menjadi ide bisnis baru.) Saya juga berpikir mungkin para perusahaan yang sudah lama bergerak di bidang ini kemungkinan sedang mengembangkan solusi AI secara internal.
https://github.com/HolmesGPT/holmesgpt Saya pernah melihat beberapa yang mirip seperti ini dulu, dan sepertinya sekarang sudah ada lebih banyak lagi yang serupa. Yang paling terasa, kalau melihat orang-orang di sekitar yang bekerja di berbagai perusahaan, masing-masing ternyata membuat ini-itu sendiri di dalam perusahaan mereka. Dari awal pun sekarang sudah masuk era di mana hal-hal seperti itu dibuat oleh AI.
Kalau dipikir-pikir, saya juga memang membuatnya setiap akhir pekan. Sambil berpikir, ini pasti belum pernah dilakukan siapa pun.
Secara pribadi, jika mempertimbangkan kecepatan perkembangan AI, saya rasa kita mungkin akan melihat kembali hal ini sebagai penilaian yang sepenuhnya meleset.