Faros AI збирає 16 мільйонів доларів, щоб пролити світло на продуктивність розробників, запускає безкоштовну платформу з відкритим кодом

Віталій Гордон заснував Salesforce Einstein у підвалі з 5 людьми в 2016 році. Це не зайняло багато часу, щоб перерости в однозначний успіх для Salesforce: покращення внутрішніх операцій компанії, якими користуються понад 10 тисяч клієнтів, створюючи понад 10 мільярдів прогнозів щодня, так добре як передові дослідження, над яким працюють сотні людей.

Тож чому Гордон не насолоджується плодами своєї праці в Salesforce?

Тому що, як він сказав, вони не практикували те, що проповідували. Гордон зрозумів, що інженерні команди в організаціях зовсім не керуються даними, як мали б бути. Він залишив посаду віце-президента відділу Data Science and Engineering у Salesforce Einstein і разом із деякими своїми колишніми колегами почав пошуки створення програмної інженерії, керованої даними.

Фарос А.І – це компанія, співзасновником якої був Гордон у 2019 році, щоб надати командам інженерів глибоке бачення своїх операцій, щоб вони могли швидше доставляти продукти. Платформа інженерних операцій Faros вже використовується такими компаніями, як Box, Coursera та GoFundMe.

Faros AI сьогодні оголосив про те, що зібрав 16 мільйонів доларів початкового фінансування під керівництвом SignalFire, Salesforce Ventures і Global Founders Capital за участі досвідчених технічних світил, зокрема Мейнарда Вебба, Фредеріка Керреста, Адама Гросса та інших.

Більше того, компанія також оголошує про загальну доступність свого безкоштовного видання спільноти з відкритим кодом Faros CE. Ми зустрілися з Гордоном, щоб обговорити його подорож із Faros AI, філософію того, що вони називають EngOps, і створення платформи Faros AI.

Аналітика як маяк команд розробників програмного забезпечення

Фарос по-грецьки означає маяк. Як зазначив Ґордон, аналогії, натхненні морем, стають сильнішими в інфраструктурному просторі. Все почалося з Docker, а потім з’явився Kubernetes, що по-грецьки означає морський капітан. Отже, якщо Кубернетес — керманич, який керує кораблем, що вказує шлях? Це був би маяк, і Faros AI хоче бути маяком.

Гордон називає те, що робить Фарос EngOps. Якщо ви знайомі з DevOps, ви можете подумати, що EngOps схожий, але це не так. Насправді те, що робить Faros AI, можна підсумувати як аналітику для команд розробників програмного забезпечення. Причина, по якій Фарос використовує термін EngOps, сказав Гордон, полягає в нахилі до інших дисциплін.

Дивлячись на такі посади, як відділ продажів, відділ маркетингу чи підбір персоналу, ми бачимо, що їх виконують високоаналітичні люди. Їх робота полягає в тому, щоб отримувати дані з багатьох джерел, аналізувати конвеєри, знаходити вузькі місця, а потім звітувати відповідним керівникам і працювати з ними над покращенням того, що потрібно покращити.

Faros AI побудовано навколо ідеї проповідування такої ролі розробці програмного забезпечення. Гордон вважає, що в кожній компанії повинні бути люди, які аналізують дані, щоб консультувати інженерів щодо розподілу ресурсів і прийняття рішень.

Ви могли б подумати, що, оскільки інженерія програмного забезпечення є повністю цифровою, з усталеними практиками та системами, використання аналітики для цього комусь би спало на думку, і це вже було б реалізовано. Концептуально це досить просто, і Faros AI описує це за допомогою триптиху Connect — Analyze — Customize.

По-перше, усі системи, які мають відношення до процесу розробки програмного забезпечення, мають бути підключені, щоб їх дані можна було отримати. Faros дозволяє користувачам підключати такі системи, як сховища коду, CI/CD, керування квитками та програмне забезпечення для керування проектами в одну централізовану систему запису.

Це необхідна умова для того, щоб мати можливість проводити аналітику. Це теж не так просто, як здається. Крім встановлення з’єднувачів, дані мають бути інтегровані та вирівняні, і Гордон сказав, що для з’єднання всіх цих різних джерел даних потрібен «якийсь інтелект». Мета полягає в тому, щоб відстежити зміни від ідеї до виробництва та далі, інциденти від відкриття до відновлення до вирішення, а також узгодити ідентичності в різних системах.

Потім йде аналіз, який є ядром процесу. Згідно з досвідом Гордона, показники, які часто використовуються для вимірювання продуктивності розробників, такі як рядки коду або моменти продажу квитків, можуть бути легкими для вимірювання, але насправді вони не є репрезентативними. За словами Гордона, може існувати зворотна кореляція між цими показниками та фактичним значенням.

Щоб придумати те, що, як він стверджує, може стати де-факто набором показників для розробки програмного забезпечення, Гордон і його співзасновники провели пошуки високо і низько. На них сильно покладалися DORA – дослідження та оцінка DevOps Google Cloud.

DORA вивчила понад 1000 компаній і виміряла понад 100 показників, використовуючи їх для класифікації команд у 4 категорії — Елітна, Висока, Середня та Низька. Гордон сказав, що вони зробили це на основі показників, які зосереджуються на процесі, а не на людях, вимірюючи результати, а не результати. Ця філософія також дотримується Faros AI.

І останнє, але не менш важливе, налаштування дозволяє користувачам Faros AI точно налаштовувати показники відповідно до власних потреб і середовища. Оскільки організації відрізняються за тим, як вони працюють і середовищами, які вони використовують, це необхідне положення, щоб забезпечити ефективну роботу платформи для кожного сценарію, а зібрані показники відображають реальність на місці.

Вимірювання та максимізація вартості

Все це звучить чудово, але як це перетворюється на відчутну користь на практиці? Щоб відповісти на це питання, Гордон почав із того, що просто можливості бачити все в одному місці часто достатньо, щоб викликати «ага-момент». Але це виходить за рамки цього; – додав він. Одним з найважливіших аспектів, у якому Faros AI зміг допомогти клієнтам, є розподіл ресурсів:

«Одна з речей, яку ми постійно чуємо від наших клієнтів, і це часто походить від керівництва високого рівня, а іноді навіть від правління, це: ми наймаємо більше інженерів, але, здається, ми не виконуємо більше завдань. Чому так? Чому ми не бачимо результатів, особливо в умовах, коли так важко найняти більше інженерів?

Одна з речей, яку ми їм показали, полягає в тому, що якщо ваше вузьке місце полягає не в інженерах, які пишуть код, а в забезпеченні якості, і у вас там недостатньо людей, то наймання більшої кількості інженерів для написання додаткових функцій уповільнить, а не пришвидшить роботу ", - сказав Гордон.

Щойно організації це зрозуміли, вони відреагували, змінивши свої плани найму, щоб усунути ці вузькі місця, і це мало велике значення. За словами Гордона, перерозподіл наявної робочої сили для вирішення проблем у розробці програмного забезпечення замість найму додаткових людей може призвести до найму на 20% більше інженерів.

Цінність полягає не лише в швидшій доставці програмного забезпечення, але й у покращенні якості програмного забезпечення та мінімізації часу простою, додав Гордон. Згідно з дослідженнями Google, економія може становити від 6 до 250 мільйонів доларів на рік, залежно від розміру команди.

Faros AI призначений для керівників інженерних груп, технічних директорів і подібних посад. У той час як Гордон обґрунтував цінність, яку він може принести їм; нам було цікаво, як цей продукт сприймають члени команди інженерів, чия робота виділяється в центрі уваги. Досвід роботи з клієнтами Faros AI показує, що задоволеність працівників зростає, сказав Гордон. Це пояснюється тим, що це зменшує «внутрішню бюрократію», що призводить до швидшого обороту та дозволяє інженерам бачити вплив своєї роботи в реальному світі.

Якщо розмови про якість програмного забезпечення та генеровану вартість викликають ваш апетит, вам доведеться керувати своїми очікуваннями. Спроба пов’язати роботу команд інженерів з бізнес-метриками високого рівня є святим Граалем для EngOps, сказав Гордон, але ми ще не досягли цього.

Найближче, до чого ми можемо підійти на даний момент, додав він, це виміряти, скільки часу потрібно, щоб щось запустити у виробництво. Враховуючи те, як розростаються інженерні середовища та системи, це не тривіально. Згідно з досвідом Гордона, цикл «Підключити – Аналізувати – Налаштувати» – це те, що роблять багато організацій під такими назвами, як продуктивність розробника, інженерна ефективність або розширення інженерних можливостей.

Більша частина цієї роботи абсолютно недиференційована, і це пов’язано з розбудовою інфраструктури. Вважається, що так само, як для більшості організацій має сенс використовувати готову систему ERP або CRM і налаштувати її відповідно до своїх потреб, EngOps не має відрізнятися.

Для Гордона місія Faros AI полягає в тому, щоб надати EngOps якомога більшій кількості організацій. Випуск Faros CE, безкоштовного видання спільноти з відкритим кодом платформи Faros AI, є важливим кроком у досягненні цієї мети. За словами Гордона, між Faros CE і Faros AI Enterprise немає реальних відмінностей у можливостях, за винятком таких функцій, як безпека та відповідність.

Faros CE — це BI, API та рівень автоматизації для всіх інженерних операційних даних, включаючи контроль над джерелом, керування завданнями, керування інцидентами та дані CI/CD. Він складається з найкращого у своєму класі програмного забезпечення з відкритим кодом: Airbyte для прийому даних, Hasura для рівня API, Metabase для BI та n8n для автоматизації. Faros CE базується на контейнерах і може працювати в будь-якому середовищі, включаючи публічну хмару, без зовнішніх залежностей.

Faros AI Enterprise, доступний як SaaS з опціями самостійного розміщення, і надалі залишатиметься драйвером монетизації Faros AI. Однак Faros CE також служитиме меті надання клієнтам можливості робити такі речі, як додавання додаткових роз’ємів до обраних систем. Faros AI працював у зворотному напрямку, як це зазвичай роблять компанії, що випускають версії з відкритим кодом і корпоративні версії, починаючи з корпоративної версії, а потім випускаючи версію з відкритим кодом.

Це також відображено в тому, як компанія обрала збір коштів, сказав Гордон. Початковий раунд у розмірі 16 мільйонів доларів надійшов після того, як компанія деякий час працювала з повністю функціональною платформою та платними клієнтами. Це, додав Гордон, означає, що засновники мінімізують розведення своїх акцій, а спонсори мінімізують свій ризик. Кошти будуть використані для інвестицій у продукт, а також для розвитку команди Faros AI.