Faros AI strânge 16 milioane de dolari pentru a pune în lumină productivitatea dezvoltatorilor și lansează o platformă open source gratuită

Vitaly Gordon a început Salesforce Einstein într-un subsol cu ​​5 persoane în 2016. Nu a durat prea mult până să devină un succes fără echivoc pentru Salesforce: îmbunătățirea operațiunilor interne ale companiei, utilizate de peste 10 clienți, producând peste 10 miliarde de predicții în fiecare zi, precum și cercetare de ultimă oră, cu sute de oameni lucrând la el.

Deci, de ce nu se bucură Gordon de roadele muncii sale la Salesforce?

Pentru că, după cum a spus el, ei nu practicau ceea ce predică. Gordon și-a dat seama că echipele de inginerie din organizații nu sunt deloc bazate pe date așa cum ar trebui să fie. Și-a părăsit rolul de VP, Data Science and Engineering la Salesforce Einstein și s-a angajat într-o încercare de a face ingineria software bazată pe date, împreună cu unii dintre foștii săi colegi.

Faros AI este compania co-fondată de Gordon în 2019 pentru a oferi echipelor de ingineri o vizibilitate profundă asupra operațiunilor lor, astfel încât să poată livra produsele mai rapid. Platforma Faros Engineering Operations este deja utilizată de oameni ca Box, Coursera și GoFundMe.

Faros AI a anunțat astăzi că a strâns 16 milioane de dolari în finanțare de început condusă de SignalFire, Salesforce Ventures și Global Founders Capital, cu participarea unor luminate experimentate din tehnologie, inclusiv Maynard Webb, Frederic Kerrest, Adam Gross și alții.

În plus, compania anunță și disponibilitatea generală a ediției comunitare cu sursă deschisă gratuită, Faros CE. L-am întâlnit cu Gordon pentru a discuta despre călătoria lui cu Faros AI, filozofia a ceea ce ei numesc EngOps și crearea platformei Faros AI.

Analytics ca farul echipelor de inginerie software

Faros este greacă pentru far. După cum a remarcat Gordon, analogiile de inspirație marină devin puternice în spațiul infrastructurii. A început cu Docker, apoi a venit Kubernetes, care înseamnă căpitan de mare în limba greacă. Astfel, dacă Kubernetes este cârmaciul care conduce nava, ce indică drumul? Acesta ar fi farul, iar Faros AI vrea să fie farul.

Gordon se referă la ceea ce face Faros EngOps. Dacă sunteți familiarizat cu DevOps, puteți crede că EngOps este similar, dar nu este. În realitate, ceea ce face Faros AI poate fi rezumat ca analize pentru echipele de inginerie software. Motivul pentru care Faros folosește termenul EngOps, a spus Gordon, este un semn din cap către alte discipline.

Privind roluri precum Operațiuni de vânzări, Operațiuni de marketing sau Operațiuni de recrutare, le găsim ocupate de oameni foarte analitici. Sarcina lor este să obțină date din mai multe surse, să analizeze conductele, să găsească blocajele și apoi să raporteze directorilor relevanți și să lucreze cu ei la îmbunătățirea a ceea ce trebuie îmbunătățit.

Faros AI este construit în jurul noțiunii de evanghelizare a acestui tip de rol pentru ingineria software. Gordon consideră că fiecare companie ar trebui să aibă oameni care analizează datele pentru a-i sfătui pe liderii de inginerie cu privire la alocarea resurselor și luarea deciziilor.

Ai crede că, având în vedere că ingineria software este în întregime digitală, cu practici și sisteme consacrate utilizate, folosirea analizei pentru asta i-ar fi trecut prin minte cuiva și ar fi fost deja implementată. Conceptual, este destul de simplu, iar Faros AI îl descrie folosind tripticul Connect — Analyze — Customize.

În primul rând, toate sistemele relevante pentru procesul de dezvoltare software trebuie conectate, astfel încât datele lor să poată fi ingerate. Faros permite utilizatorilor să conecteze sisteme precum depozitele de coduri, CI / CD, gestionarea biletelor și software-ul de management al proiectelor într-un singur sistem centralizat de înregistrare.

Aceasta este o condiție prealabilă pentru a putea face analize. De asemenea, nu este atât de simplu pe cât pare. Dincolo de instalarea conectorilor, datele trebuie să fie integrate și aliniate, iar Gordon a spus că este nevoie de „un fel de inteligență” pentru a uni toate acele surse de date diferite. Scopul este de a urmări schimbările de la idee la producție și nu numai, incidentele de la descoperire la recuperare până la rezoluție și de a reconcilia identitățile din diferitele sisteme.

Apoi urmează analiza, care este miezul procesului. Din experiența lui Gordon, valorile care sunt adesea folosite pentru a măsura productivitatea dezvoltatorului, cum ar fi liniile de cod sau punctele de poveste, pot fi ușor de măsurat, dar nu sunt cu adevărat reprezentative. În orice caz, a spus Gordon, ar putea exista o corelație inversă între acele valori și valoarea reală generată.

Pentru a veni cu ceea ce el susține că poate deveni un set de măsurători de facto pentru ingineria software, Gordon și co-fondatorii săi au căutat de sus și de jos. Au ajuns să se bazeze foarte mult pe DORA – Cercetarea și evaluarea DevOps de la Google Cloud.

DORA a studiat peste 1000 de companii și a măsurat peste 100 de metrici, utilizându-le pentru a clasifica echipele în 4 grupe - Elite, High, Medium și Low. Au făcut asta, a spus Gordon, pe baza unor metrici care se concentrează pe proces și nu pe oameni, măsurând mai degrabă rezultatele decât pe rezultate. Aceasta este filozofia pe care Faros AI o îmbrățișează și.

Nu în ultimul rând, personalizarea le permite utilizatorilor Faros AI să-și ajusteze valorile la propriile nevoi și mediu. Întrucât organizațiile diferă în ceea ce privește modul în care lucrează și mediile pe care le folosesc, aceasta este o prevedere necesară pentru a se asigura că platforma funcționează bine pentru fiecare scenariu, iar valorile colectate reflectă realitatea de pe teren.

Măsurarea și maximizarea valorii

Toate acestea sună bine și bine, dar cum se traduce în beneficii tangibile în practică? Pentru a răspunde acestei întrebări, Gordon a început prin a spune că a putea vedea totul într-un singur loc este adesea suficient pentru a genera un „moment aha”. Dar merge dincolo de asta; a continuat să adauge. Un aspect crucial cu care Faros AI l-a putut ajuta pe clienți este alocarea resurselor:

„Unul dintre lucrurile pe care le tot auzim de la clienții noștri și vine foarte mult de la managementul la nivel înalt, sau chiar uneori de la consiliu, este: angajăm mai mulți ingineri, dar se pare că nu facem mai multe lucruri. De ce este asta? Mai ales într-un mediu în care este atât de greu să angajezi mai mulți ingineri, de ce nu vedem rezultate?

Unul dintre lucrurile pe care le-am arătat este că, dacă blocajul dvs. nu este legat de inginerii care scriu cod, ci de asigurarea calității și nu aveți suficienți oameni acolo, atunci angajarea mai multor ingineri pentru a scrie mai multe funcții va face lucrurile mai lente, nu mai rapide. ", a spus Gordon.

Odată ce organizațiile și-au dat seama de asta, au răspuns schimbându-și planurile de angajare pentru a rezolva aceste blocaje, iar asta a făcut o diferență enormă. Realocarea forței de muncă existente pentru a rezolva problemele din pipeline de inginerie software, mai degrabă decât angajarea mai multor oameni, poate duce la echivalentul angajării cu 20% mai mulți ingineri conform lui Gordon.

Valoarea provine nu doar din livrarea mai rapidă a software-ului, ci și din îmbunătățirea calității software-ului și reducerea timpului de nefuncționare, a adăugat Gordon. Conform cercetărilor Google, economiile pot fi între 6 și 250 de milioane de dolari pe an, în funcție de dimensiunea echipei.

Faros AI se adresează liderilor de echipe de inginerie, CTO și roluri similare. În timp ce Gordon a argumentat valoarea pe care o poate oferi acestora; ne-am întrebat cum este primit produsul de către membrii echipei de inginerie, a căror activitate este evidențiată. Experiența cu clienții Faros AI arată că satisfacția angajaților crește, a spus Gordon. Acest lucru se datorează faptului că reduce „birocratia internă”, ceea ce duce la o schimbare mai rapidă și ajutând inginerii să vadă impactul muncii lor în lumea reală.

Dacă vorbind despre lucruri precum calitatea software-ului și valoarea generată vă trezește apetitul, va trebui să vă gestionați așteptările. Încercarea de a atribui munca echipelor de inginerie unor valori de afaceri de nivel înalt este Sfântul Graal pentru EngOps, a spus Gordon, dar nu am ajuns încă acolo.

Cel mai aproape ne putem apropia în acest moment, a adăugat el, este măsurarea cât timp durează pentru a ajunge ceva la producție. Având în vedere modul în care mediile și sistemele de inginerie se extind, acest lucru nu este banal. Din experiența lui Gordon, ciclul Conectare – Analizare – Personalizare este ceva ce fac multe organizații, sub nume precum productivitatea dezvoltatorului, eficiența inginerească sau abilitarea inginerească.

Cea mai mare parte a acestei lucrări este complet nediferențiată și este vorba despre construirea infrastructurii. Gândirea este că, așa cum are sens ca majoritatea organizațiilor să folosească un sistem ERP sau CRM de la raft și să-l personalizeze în funcție de nevoile lor, EngOps nu ar trebui să fie diferit.

Pentru Gordon, misiunea Faros AI este de a aduce EngOps în cât mai multe organizații. Lansarea Faros CE, ediția comunitară gratuită și open-source a platformei Faros AI, este un pas important în îndeplinirea acestui obiectiv. Nu există diferențe reale de capabilități între Faros CE și Faros AI Enterprise, cu excepția cazului în care este vorba de caracteristici precum securitatea și conformitatea, a spus Gordon.

Faros CE este un nivel BI, API și automatizare pentru toate datele operaționale de inginerie, inclusiv controlul sursei, managementul sarcinilor, managementul incidentelor și datele CI/CD. Compune cel mai bun software open-source: Airbyte pentru asimilarea datelor, Hasura pentru stratul API, Metabase pentru BI și n8n pentru automatizare. Faros CE este bazat pe container și poate rula în orice mediu, inclusiv în cloud public, fără dependențe externe.

Faros AI Enterprise, disponibil ca SaaS cu opțiuni de auto-găzduire, va continua să fie motorul de monetizare pentru Faros AI. Cu toate acestea, Faros CE va servi și obiectivului de a le permite clienților să facă lucruri precum adăugarea mai multor conectori la sistemele lor alese. Faros AI a funcționat în sensul invers al companiilor cu versiuni open source și enterprise, începând cu versiunea enterprise și apoi lansând versiunea open source.

Acest lucru se reflectă și în modul în care compania a ales să strângă fonduri, a spus Gordon. Runda de semințe de 16 milioane de dolari vine după ce compania a fost în funcțiune de ceva vreme, cu o platformă complet funcțională și clienți plătitori. Acest lucru, a adăugat Gordon, înseamnă că fondatorii minimizează diluarea stocului lor, iar susținătorii își minimizează riscul. Finanțarea va fi folosită pentru a investi în produs, precum și pentru a crește echipa Faros AI.