डेवलपर उत्पादकता पर प्रकाश डालने के लिए Faros AI ने $16M जुटाए, फ्री ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म लॉन्च किया

विटाली गॉर्डन ने 5 में 2016 लोगों के साथ एक तहखाने में सेल्सफोर्स आइंस्टीन की शुरुआत की। सेल्सफोर्स के लिए एक स्पष्ट सफलता के रूप में विकसित होने में इसे बहुत अधिक समय नहीं लगा: आंतरिक कंपनी संचालन में सुधार, 10K से अधिक ग्राहकों द्वारा उपयोग किया जाता है, हर दिन 10 बिलियन से अधिक भविष्यवाणियां करता है, साथ ही अत्याधुनिक अनुसंधान, जिसमें सैकड़ों लोग काम कर रहे हैं।

तो गॉर्डन सेल्सफोर्स में अपने श्रम के फल का आनंद क्यों नहीं ले रहा है?

क्योंकि, जैसा उसने कहा, वे जो उपदेश देते हैं उसका अभ्यास नहीं कर रहे थे। गॉर्डन ने महसूस किया कि संगठनों में इंजीनियरिंग टीम डेटा-संचालित नहीं हैं जैसा कि उन्हें होना चाहिए। उन्होंने सेल्सफोर्स आइंस्टीन में वीपी, डेटा साइंस एंड इंजीनियरिंग के रूप में अपनी भूमिका छोड़ दी और अपने कुछ पूर्व सहयोगियों के साथ सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग को डेटा-चालित बनाने की खोज शुरू की।

फारोस एआई कंपनी गॉर्डन है जिसे 2019 में इंजीनियरिंग टीमों को उनके संचालन में गहरी दृश्यता प्रदान करने के लिए सह-स्थापित किया गया था ताकि वे उत्पादों को तेज़ी से शिप कर सकें। Faros Engineering Operations Platform पहले से ही Box, Coursera, और GoFundMe द्वारा उपयोग में है।

फारोस एआई ने आज घोषणा की कि उसने सिग्नलफायर, सेल्सफोर्स वेंचर्स और ग्लोबल फाउंडर्स कैपिटल के नेतृत्व में सीड फंडिंग में 16 मिलियन डॉलर जुटाए हैं, जिसमें मेनार्ड वेब, फ्रेडरिक केरेस्ट, एडम ग्रॉस, और अन्य सहित अनुभवी तकनीकी दिग्गज शामिल हैं।

क्या अधिक है, कंपनी अपने फ्री ओपन-सोर्स कम्युनिटी एडिशन, Faros CE की सामान्य उपलब्धता की भी घोषणा कर रही है। हमने गॉर्डन के साथ Faros AI के साथ उनकी यात्रा पर चर्चा की, जिसे वे EngOps कहते हैं, और Faros AI प्लेटफॉर्म के निर्माण के दर्शन पर चर्चा की।

एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग टीमों के प्रकाशस्तंभ के रूप में

फ़रोस लाइटहाउस के लिए ग्रीक है। जैसा कि गॉर्डन ने उल्लेख किया है, बुनियादी ढांचे के क्षेत्र में समुद्री-प्रेरित समानताएं मजबूत हो रही हैं। यह डॉकटर के साथ शुरू हुआ, और फिर कुबेरनेट्स आया, जो एक समुद्री कप्तान के लिए ग्रीक है। तो अगर कुबेरनेट्स जहाज चलाने वाला हेल्समैन है, क्या रास्ता बताता है? वह लाइटहाउस होगा, और फ़ारोस एआई लाइटहाउस बनना चाहता है।

गॉर्डन संदर्भित करता है कि फ़ारोस क्या करता है अभियांत्रिकी. यदि आप DevOps से परिचित हैं, तो आप सोच सकते हैं कि EngOps समान है - लेकिन ऐसा नहीं है। वास्तव में, Faros AI जो करता है उसे सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग टीमों के लिए एनालिटिक्स के रूप में संक्षेपित किया जा सकता है। गोर्डन ने कहा, फारोस शब्द का प्रयोग एंजोप्स शब्द का उपयोग कर रहा है, यह अन्य विषयों के लिए एक संकेत है।

सेल्स ऑपरेशंस, मार्केटिंग ऑपरेशंस या रिक्रूटिंग ऑपरेशंस जैसी भूमिकाओं को देखते हुए, हम उन्हें अत्यधिक विश्लेषणात्मक लोगों से भरे हुए पाते हैं। उनका काम कई स्रोतों से डेटा प्राप्त करना, पाइपलाइनों का विश्लेषण करना, अड़चनों का पता लगाना और फिर संबंधित अधिकारियों को रिपोर्ट करना और सुधार करने के लिए उनके साथ काम करना है।

Faros AI सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए उस तरह की भूमिका को प्रचारित करने की धारणा के आसपास बनाया गया है। गॉर्डन का मानना ​​है कि हर एक कंपनी में ऐसे लोग होने चाहिए जो संसाधनों के आवंटन और निर्णय लेने पर इंजीनियरिंग की सलाह देने के लिए डेटा का विश्लेषण करें।

आपको लगता होगा कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पूरी तरह से डिजिटल होने के साथ, स्थापित प्रथाओं और प्रणालियों के उपयोग के साथ, इसके लिए एनालिटिक्स का उपयोग करना किसी के साथ हुआ होगा, और इसे पहले ही लागू कर दिया गया होगा। संकल्पनात्मक रूप से, यह बहुत सीधा है, और फ़ारोस एआई कनेक्ट - विश्लेषण - ट्रिप्टिच का उपयोग करके इसका वर्णन करता है।

सबसे पहले, सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया के लिए प्रासंगिक सभी प्रणालियों को जोड़ने की जरूरत है, ताकि उनका डेटा अंतर्ग्रहण किया जा सके। फ़ारोस उपयोगकर्ताओं को कोड रिपॉजिटरी जैसे सिस्टम कनेक्ट करने देता है, सीआई / सीडी, टिकट प्रबंधन और परियोजना प्रबंधन सॉफ्टवेयर रिकॉर्ड की एक केंद्रीकृत प्रणाली में।

एनालिटिक्स करने में सक्षम होने के लिए यह एक शर्त है। यह सुनने में जितना आसान लगता है उतना है भी नहीं। कनेक्टर्स को जगह देने से परे, डेटा को एकीकृत और संरेखित करना पड़ता है, और गॉर्डन ने कहा कि उन सभी अलग-अलग डेटा स्रोतों को एक साथ जोड़ने के लिए "किसी प्रकार की बुद्धिमत्ता" की आवश्यकता होती है। लक्ष्य विचार से उत्पादन और उससे आगे के परिवर्तनों का पता लगाना है, खोज से लेकर समाधान तक की घटनाओं और विभिन्न प्रणालियों में पहचान को समेटना है।

इसके बाद विश्लेषण आता है, जो प्रक्रिया का मूल है। गॉर्डन के अनुभव में, मेट्रिक्स जो अक्सर डेवलपर उत्पादकता को मापने के लिए उपयोग किए जाते हैं, जैसे कि कोड की लाइनें या टिकटिंग स्टोरी पॉइंट, मापना आसान हो सकता है, लेकिन वे वास्तव में प्रतिनिधि नहीं हैं। यदि कुछ भी हो, तो गॉर्डन ने कहा, उन मेट्रिक्स और उत्पन्न वास्तविक मूल्य के बीच एक विपरीत सहसंबंध हो सकता है।

वह जो दावा करता है, उसके साथ आने के लिए सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए मेट्रिक्स का एक वास्तविक सेट बन सकता है, गॉर्डन और उसके सह-संस्थापकों ने उच्च और निम्न खोज की। वे भारी भरोसे में आ गए DORA - Google क्लाउड का DevOps अनुसंधान और आकलन.

DORA ने 1000 से अधिक कंपनियों का अध्ययन किया और 100 से अधिक मेट्रिक्स को मापा, उनका उपयोग 4 बाल्टियों - एलीट, हाई, मीडियम और लो में टीमों को वर्गीकृत करने के लिए किया। उन्होंने ऐसा किया, गॉर्डन ने कहा, मेट्रिक्स के आधार पर जो प्रक्रिया पर ध्यान केंद्रित करते हैं और लोगों पर नहीं, आउटपुट के बजाय परिणामों को मापते हैं। यही वह दर्शन है जिसे Faros AI भी अपनाता है।

अंतिम लेकिन कम नहीं, अनुकूलन फ़ारोस एआई उपयोगकर्ताओं को अपनी आवश्यकताओं और पर्यावरण के लिए मेट्रिक्स को ठीक करने की अनुमति देता है। चूंकि संगठन अलग-अलग काम करते हैं और उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले वातावरण में भिन्न होते हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए एक आवश्यक प्रावधान है कि प्लेटफ़ॉर्म प्रत्येक परिदृश्य के लिए अच्छी तरह से काम करता है और एकत्र किए गए मेट्रिक्स जमीन पर वास्तविकता को दर्शाते हैं।

मूल्य को मापना और अधिकतम करना

यह सब ठीक और अच्छा लगता है, लेकिन यह व्यवहार में मूर्त लाभों में कैसे परिवर्तित होता है? इस प्रश्न का समाधान करने के लिए, गॉर्डन ने यह कहते हुए प्रारंभ किया कि केवल एक ही स्थान पर सब कुछ देखने में सक्षम होना अक्सर "अहा क्षण" उत्पन्न करने के लिए पर्याप्त होता है। लेकिन यह उससे आगे जाता है; वह जोड़ता चला गया। फारोस एआई संसाधन आवंटन के साथ ग्राहकों की मदद करने में सक्षम एक महत्वपूर्ण पहलू है:

"एक चीज जो हम अपने ग्राहकों से सुनते रहते हैं, और यह उच्च-स्तरीय प्रबंधन, या कभी-कभी बोर्ड से भी आती है, वह है: हम अधिक इंजीनियरों को नियुक्त करते हैं, लेकिन ऐसा लगता है कि हम अधिक काम नहीं करते हैं। ऐसा क्यों? विशेष रूप से ऐसे माहौल में जहां अधिक इंजीनियरों को नियुक्त करना इतना कठिन है, हम परिणाम क्यों नहीं देखते?

हमने उन्हें जो चीजें दिखाईं उनमें से एक यह है कि यदि आपकी अड़चन कोड लिखने वाले इंजीनियरों पर नहीं, बल्कि गुणवत्ता आश्वासन में है, और आपके पास वहां पर्याप्त लोग नहीं हैं, तो अधिक सुविधाओं को लिखने के लिए अधिक इंजीनियरों को काम पर रखने से वास्तव में चीजें धीमी हो जाएंगी, तेज नहीं ”, गॉर्डन ने कहा।

एक बार जब संगठनों को यह एहसास हो गया, तो उन्होंने उन अड़चनों को दूर करने के लिए अपनी भर्ती योजनाओं को बदलकर जवाब दिया, और इससे बहुत फर्क पड़ा। अधिक लोगों को काम पर रखने के बजाय सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पाइपलाइन में मुद्दों को हल करने के लिए मौजूदा कार्यबल को पुन: असाइन करने का परिणाम गॉर्डन के अनुसार 20% अधिक इंजीनियरों को काम पर रखने के बराबर हो सकता है।

गॉर्डन ने आगे कहा कि मूल्य न केवल सॉफ्टवेयर को तेजी से वितरित करने से आता है बल्कि सॉफ्टवेयर की गुणवत्ता में सुधार और डाउनटाइम को कम करने से भी आता है। Google के शोध के अनुसार, टीम के आकार के आधार पर बचत कहीं भी $6 मिलियन और $250 मिलियन प्रति वर्ष के बीच हो सकती है।

Faros AI का उद्देश्य इंजीनियरिंग टीम लीड, CTO और इसी तरह की भूमिकाएँ हैं। जबकि गॉर्डन ने उस मूल्य के लिए एक मामला बनाया जो उन्हें प्रदान कर सकता है; हमने सोचा कि उत्पाद इंजीनियरिंग टीम के सदस्यों द्वारा कैसे प्राप्त किया जाता है, जिनके काम को स्पॉटलाइट किया जाता है। गॉर्डन ने कहा, फारोस एआई ग्राहकों के साथ अनुभव से पता चलता है कि कर्मचारियों की संतुष्टि बढ़ जाती है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह "आंतरिक नौकरशाही" को कम करता है, जिसके परिणामस्वरूप तेजी से बदलाव होता है और इंजीनियर वास्तविक दुनिया में अपने काम के प्रभाव को देखते हैं।

यदि सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता और मूल्य उत्पन्न जैसी चीज़ों के बारे में बात करने से आपकी भूख बढ़ती है, तो आपको अपनी अपेक्षाओं को प्रबंधित करना होगा। गॉर्डन ने कहा, इंजीनियरिंग टीमों के काम को उच्च-स्तरीय बिजनेस मेट्रिक्स के लिए श्रेय देने की कोशिश करना EngOps के लिए पवित्र कब्र है, लेकिन हम अभी तक वहां नहीं हैं।

इस बिंदु पर हम जितना करीब पहुंच सकते हैं, वह आगे बढ़ गया, माप रहा है कि उत्पादन के लिए कुछ प्राप्त करने में कितना समय लगता है। यह देखते हुए कि इंजीनियरिंग वातावरण और प्रणालियाँ कैसे फैलती हैं, यह तुच्छ नहीं है। गॉर्डन के अनुभव में, कनेक्ट - विश्लेषण - अनुकूलित चक्र कुछ ऐसा है जो कई संगठन नामों के तहत करते हैं डेवलपर उत्पादकता, इंजीनियरिंग दक्षता, या इंजीनियरिंग सशक्तिकरण।

इनमें से अधिकांश काम पूरी तरह से अलग-थलग है, और यह बुनियादी ढांचे के निर्माण के बारे में है। सोच यह है कि जैसे अधिकांश संगठनों के लिए तैयार ईआरपी या सीआरएम प्रणाली का उपयोग करना और इसे अपनी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित करना समझ में आता है, उसी तरह EngOps भी अलग नहीं होना चाहिए।

गॉर्डन के लिए, Faros AI का मिशन EngOps को अधिक से अधिक संगठनों तक पहुँचाना है। Faros CE की रिलीज़, Faros AI प्लेटफ़ॉर्म का मुफ़्त, ओपन-सोर्स कम्युनिटी एडिशन, उस लक्ष्य को पूरा करने वाला एक महत्वपूर्ण कदम है। गॉर्डन ने कहा कि जब सुरक्षा और अनुपालन जैसी सुविधाओं की बात आती है, तो फरोस सीई और फारोस एआई एंटरप्राइज के बीच क्षमताओं में कोई वास्तविक अंतर नहीं है।

Faros CE स्रोत नियंत्रण, कार्य प्रबंधन, घटना प्रबंधन और CI/CD डेटा सहित सभी इंजीनियरिंग परिचालन डेटा के लिए एक BI, API और स्वचालन परत है। यह सर्वश्रेष्ठ नस्ल के ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर की रचना करता है: डेटा अंतर्ग्रहण के लिए एयरबाइट, एपीआई परत के लिए हसुरा, बीआई के लिए मेटाबेस और स्वचालन के लिए n8n। Faros CE कंटेनर-आधारित है और बिना किसी बाहरी निर्भरता के सार्वजनिक क्लाउड सहित किसी भी वातावरण में चलने में सक्षम है।

सेल्फ-होस्टिंग विकल्पों के साथ SaaS के रूप में उपलब्ध Faros AI Enterprise, Faros AI के लिए मुद्रीकरण ड्राइवर बना रहेगा। हालाँकि, Faros CE ग्राहकों को अपनी पसंद के सिस्टम में अधिक कनेक्टर जोड़ने जैसे काम करने में सक्षम बनाने के लक्ष्य को भी पूरा करेगा। Faros AI ने उल्टे तरीके से काम किया जो कंपनियां ओपन सोर्स और एंटरप्राइज वर्जन को खेलती हैं, आमतौर पर एंटरप्राइज वर्जन से शुरू होती हैं और फिर ओपन सोर्स वर्जन को रिलीज करती हैं।

गॉर्डन ने कहा कि यह कंपनी द्वारा धन उगाहने के तरीके में भी परिलक्षित होता है। पूरी तरह कार्यात्मक प्लेटफॉर्म और भुगतान करने वाले ग्राहकों के साथ कंपनी के कुछ समय तक परिचालन में रहने के बाद $16 मिलियन का सीड राउंड आता है। यह, गॉर्डन जोड़ने के लिए चला गया, इसका मतलब है कि संस्थापक अपने स्टॉक के कमजोर पड़ने को कम करते हैं और समर्थक अपने जोखिम को कम करते हैं। फंडिंग का उपयोग उत्पाद में निवेश करने के साथ-साथ फारोस एआई टीम को विकसित करने के लिए किया जाएगा।