Faros AI نے ڈویلپر کی پیداواری صلاحیت پر روشنی ڈالنے کے لیے $16M اکٹھا کیا، مفت اوپن سورس پلیٹ فارم کا آغاز کیا

Vitaly Gordon نے 5 میں 2016 لوگوں کے ساتھ ایک تہہ خانے میں Salesforce Einstein کا ​​آغاز کیا۔ اسے سیلز فورس کے لیے ایک غیر واضح کامیابی میں بڑھنے میں زیادہ وقت نہیں لگا: کمپنی کے اندرونی آپریشنز کو بہتر بنانا، جس کا استعمال 10K سے زیادہ صارفین کرتے ہیں، ہر روز 10 بلین سے زیادہ پیشین گوئیاں تیار کرتے ہیں، اس کے ساتھ ساتھ جدید تحقیقاس پر کام کرنے والے سینکڑوں افراد کے ساتھ۔

تو گورڈن سیلز فورس میں اپنی محنت کے ثمرات سے لطف اندوز کیوں نہیں ہو رہا ہے؟

کیونکہ، جیسا کہ اس نے کہا، وہ اس پر عمل نہیں کر رہے تھے جس کی وہ تبلیغ کرتے ہیں۔ گورڈن نے محسوس کیا کہ تنظیموں میں انجینئرنگ ٹیمیں بالکل بھی ڈیٹا پر مبنی نہیں ہیں جیسا کہ انہیں ہونا چاہیے۔ اس نے سیلز فورس آئن سٹائن میں VP، ڈیٹا سائنس اور انجینئرنگ کے طور پر اپنا کردار چھوڑ دیا اور اپنے کچھ سابق ساتھیوں کے ساتھ، سافٹ ویئر انجینئرنگ کو ڈیٹا پر مبنی بنانے کی جستجو کا آغاز کیا۔

فاروس اے آئی Gordon کمپنی ہے جس نے 2019 میں انجینئرنگ ٹیموں کو ان کے کاموں میں گہری مرئیت فراہم کرنے کے لیے مشترکہ طور پر قائم کیا تھا تاکہ وہ مصنوعات کو تیزی سے بھیج سکیں۔ Faros انجینئرنگ آپریشنز پلیٹ فارم پہلے سے ہی Box، Coursera، اور GoFundMe کے استعمال میں ہے۔

Faros AI نے آج اعلان کیا ہے کہ اس نے SignalFire، Salesforce Ventures اور Global Founders Capital کی قیادت میں سیڈ فنڈنگ ​​میں $16 ملین اکٹھے کیے ہیں جن میں مینارڈ ویب، فریڈرک کیریسٹ، ایڈم گراس، اور بہت کچھ سمیت تجربہ کار ٹیک لومینریز کی شرکت ہے۔

مزید یہ کہ کمپنی اپنے مفت اوپن سورس کمیونٹی ایڈیشن فاروس سی ای کی عام دستیابی کا بھی اعلان کر رہی ہے۔ ہم نے فاروس اے آئی کے ساتھ اس کے سفر کے بارے میں بات کرنے کے لیے گورڈن سے ملاقات کی، جس کو وہ EngOps کہتے ہیں، اور Faros AI پلیٹ فارم کی تشکیل کے بارے میں۔

سافٹ ویئر انجینئرنگ ٹیموں کے مینارہ کے طور پر تجزیات

فارس مینارہ کے لیے یونانی ہے۔ جیسا کہ گورڈن نے نوٹ کیا، بنیادی ڈھانچے کی جگہ میں سمندری سے متاثر مشابہت مضبوط ہو رہی ہے۔ اس کا آغاز ڈوکر سے ہوا، اور پھر اس کے ساتھ ساتھ کبرنیٹس بھی آیا، جو سمندری کپتان کے لیے یونانی ہے۔ تو اگر Kubernetes ہیلمس مین ہے جو جہاز کو چلاتا ہے۔، کیا راستہ بتاتا ہے؟ وہ لائٹ ہاؤس ہوگا، اور فاروس اے آئی لائٹ ہاؤس بننا چاہتا ہے۔

گورڈن سے مراد وہ ہے جو فاروس کرتا ہے۔ EngOps. اگر آپ DevOps سے واقف ہیں، تو آپ سوچ سکتے ہیں کہ EngOps ایک جیسا ہے — لیکن ایسا نہیں ہے۔ حقیقت میں، Faros AI جو کچھ کرتا ہے اس کا خلاصہ سافٹ ویئر انجینئرنگ ٹیموں کے تجزیات کے طور پر کیا جا سکتا ہے۔ گورڈن نے کہا کہ فاروس جس وجہ سے EngOps کی اصطلاح استعمال کر رہا ہے، وہ دوسرے شعبوں کے لیے ایک منظوری ہے۔

سیلز آپریشنز، مارکیٹنگ آپریشنز، یا ریکروٹنگ آپریشنز جیسے کرداروں کو دیکھتے ہوئے، ہم انہیں انتہائی تجزیاتی لوگوں سے بھرے ہوئے پاتے ہیں۔ ان کا کام متعدد ذرائع سے ڈیٹا حاصل کرنا، پائپ لائنوں کا تجزیہ کرنا، رکاوٹوں کا پتہ لگانا، اور پھر متعلقہ ایگزیکٹوز کو رپورٹ کرنا اور ان کے ساتھ مل کر کام کرنا ہے کہ اسے بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔

Faros AI سافٹ ویئر انجینئرنگ کے لیے اس قسم کے کردار کی بشارت دینے کے تصور کے گرد بنایا گیا ہے۔ گورڈن کا خیال ہے کہ ہر ایک کمپنی کے پاس ایسے لوگ ہونے چاہئیں جو ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ وسائل مختص کرنے اور فیصلے کرنے پر انجینئرنگ لیڈز کو مشورہ دیں۔

آپ سوچیں گے کہ سافٹ ویئر انجینئرنگ مکمل طور پر ڈیجیٹل ہونے کے ساتھ، اس کے لیے استعمال کیے جانے والے طریقوں اور نظاموں کے ساتھ، اس کے لیے تجزیات کا استعمال کسی کو ہوا ہو گا، اور یہ پہلے ہی نافذ ہو چکا ہو گا۔ تصوراتی طور پر، یہ بہت سیدھا ہے، اور Faros AI اسے کنیکٹ — تجزیہ — اپنی مرضی کے مطابق ٹرپٹائچ کا استعمال کرتے ہوئے بیان کرتا ہے۔

سب سے پہلے، سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے عمل سے متعلقہ تمام سسٹمز کو مربوط کرنے کی ضرورت ہے، تاکہ ان کا ڈیٹا کھایا جا سکے۔ فاروس صارفین کو کوڈ ریپوزٹریز جیسے سسٹم کو جوڑنے دیتا ہے، CI / CDٹکٹ مینجمنٹ اور پراجیکٹ مینجمنٹ سوفٹ ویئر ریکارڈ کے ایک مرکزی نظام میں۔

یہ تجزیات کرنے کے قابل ہونے کی شرط ہے۔ یہ اتنا آسان بھی نہیں جتنا لگتا ہے۔ کنیکٹرز کو جگہ پر حاصل کرنے کے علاوہ، ڈیٹا کو مربوط اور سیدھ میں رکھنا ہوتا ہے، اور گورڈن نے کہا کہ ان تمام مختلف ڈیٹا ذرائع کو ایک ساتھ جوڑنے کے لیے "کسی قسم کی ذہانت" کی ضرورت ہوتی ہے۔ مقصد یہ ہے کہ آئیڈیا سے لے کر پروڈکشن اور اس سے آگے کی تبدیلیوں کا سراغ لگانا، دریافت سے بحالی تک کے واقعات، اور مختلف نظاموں میں شناخت کو ملانا۔

اس کے بعد تجزیہ آتا ہے، جو اس عمل کا مرکز ہے۔ گورڈن کے تجربے میں، وہ میٹرکس جو اکثر ڈویلپر کی پیداواری صلاحیت کو ماپنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں، جیسے کوڈ کی لائنیں یا ٹکٹنگ اسٹوری پوائنٹس، کی پیمائش کرنا آسان ہو سکتا ہے، لیکن وہ واقعی نمائندہ نہیں ہیں۔ اگر کچھ بھی ہے تو، گورڈن نے کہا، ان میٹرکس اور پیدا ہونے والی اصل قدر کے درمیان الٹا تعلق ہو سکتا ہے۔

اس کے ساتھ آنے کے لیے جو وہ دعویٰ کرتا ہے کہ سافٹ ویئر انجینئرنگ کے لیے میٹرکس کا ایک ڈی فیکٹو سیٹ بن سکتا ہے، گورڈن اور اس کے شریک بانی نے اعلیٰ اور ادنیٰ کی تلاش کی۔ وہ بہت زیادہ انحصار کرنے آئے تھے۔ DORA - Google Cloud's DevOps تحقیق اور تشخیص.

DORA نے 1000 سے زیادہ کمپنیوں کا مطالعہ کیا اور 100 سے زیادہ میٹرکس کی پیمائش کی، انہیں ٹیموں کو 4 بالٹیوں میں درجہ بندی کرنے کے لیے استعمال کیا — ایلیٹ، ہائی، میڈیم اور لو۔ انہوں نے ایسا کیا، گورڈن نے کہا، میٹرکس کی بنیاد پر جو عمل پر توجہ مرکوز کرتے ہیں نہ کہ لوگوں پر، نتائج کی بجائے نتائج کی پیمائش۔ یہی وہ فلسفہ ہے جسے فاروس اے آئی بھی قبول کرتا ہے۔

آخری لیکن کم از کم، حسب ضرورت Faros AI صارفین کو اپنی ضروریات اور ماحول کے مطابق میٹرکس کو ٹھیک کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ چونکہ تنظیمیں ان کے کام کرنے کے طریقہ کار اور ان کے استعمال کردہ ماحول میں فرق ہے، یہ یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے کہ پلیٹ فارم ہر منظر نامے کے لیے اچھی طرح کام کرے اور جمع کیے گئے میٹرکس زمینی حقیقت کی عکاسی کریں۔

قدر کی پیمائش اور زیادہ سے زیادہ

یہ سب کچھ ٹھیک اور اچھا لگتا ہے، لیکن یہ عملی طور پر ٹھوس فوائد کا ترجمہ کیسے کرتا ہے؟ اس سوال کو حل کرنے کے لیے، گورڈن نے یہ کہہ کر آغاز کیا کہ ہر چیز کو ایک جگہ پر دیکھنے کے قابل ہونا اکثر اوقات ایک "آہا لمحہ" پیدا کرنے کے لیے کافی ہوتا ہے۔ لیکن یہ اس سے آگے ہے؛ وہ شامل کرنے کے لئے چلا گیا. ایک اہم پہلو Faros AI صارفین کی مدد کرنے میں کامیاب رہا ہے وہ ہے وسائل کی تقسیم:

"ایک چیز جو ہم اپنے صارفین سے سنتے رہتے ہیں، اور یہ اعلیٰ سطحی انتظامیہ، یا یہاں تک کہ بعض اوقات بورڈ سے بھی آتی ہے، یہ ہے: ہم مزید انجینئرز کی خدمات حاصل کرتے ہیں، لیکن ایسا لگتا ہے کہ ہم مزید کام نہیں کر پاتے۔ ایسا کیوں ہے؟ خاص طور پر ایسے ماحول میں جہاں زیادہ انجینئرز کی خدمات حاصل کرنا بہت مشکل ہے، ہمیں نتائج کیوں نظر نہیں آتے؟

ان چیزوں میں سے ایک جو ہم نے انہیں دکھائی وہ یہ ہے کہ اگر آپ کی رکاوٹ انجینئرز کو کوڈ لکھنے میں نہیں ہے، بلکہ کوالٹی ایشورنس میں ہے، اور آپ کے پاس کافی لوگ نہیں ہیں، تو مزید خصوصیات لکھنے کے لیے مزید انجینئرز کی خدمات حاصل کرنے سے چیزیں درحقیقت سست ہوں گی، تیز نہیں۔ "، گورڈن نے کہا۔

ایک بار جب تنظیموں کو اس بات کا احساس ہوا، تو انہوں نے ان رکاوٹوں کو دور کرنے کے لیے اپنے ملازمت کے منصوبوں کو تبدیل کرکے جواب دیا، اور اس سے بہت فرق پڑا۔ سافٹ ویئر انجینئرنگ پائپ لائن میں مسائل کو حل کرنے کے لیے موجودہ افرادی قوت کو دوبارہ تفویض کرنے کے بجائے مزید لوگوں کی خدمات حاصل کرنے کے نتیجے میں گورڈن کے مطابق 20% مزید انجینئرز کی خدمات حاصل کرنے کے مترادف ہو سکتا ہے۔

قدر صرف سافٹ ویئر کی تیزی سے فراہمی سے نہیں بلکہ سافٹ ویئر کے معیار کو بہتر بنانے اور ڈاؤن ٹائم کو کم کرنے سے بھی آتی ہے، گورڈن نے مزید کہا۔ گوگل کی تحقیق کے مطابق، ٹیم کے سائز پر منحصر ہے، بچت ہر سال $6 ملین سے $250 ملین کے درمیان ہو سکتی ہے۔

Faros AI کا مقصد انجینئرنگ ٹیم لیڈز، CTOs اور اسی طرح کے کردار ہیں۔ جب کہ گورڈن نے اس قدر کے لیے ایک کیس بنایا جو یہ ان تک پہنچا سکتا ہے۔ ہم حیران تھے کہ انجینئرنگ ٹیم کے ممبران کی طرف سے پروڈکٹ کیسے موصول ہوتی ہے، جن کا کام نمایاں ہے۔ گورڈن نے کہا کہ Faros AI صارفین کے ساتھ تجربہ ظاہر کرتا ہے کہ ملازمین کا اطمینان بڑھتا ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ یہ "اندرونی بیوروکریسی" کو کم کرتا ہے، جس کے نتیجے میں تیزی سے تبدیلی آتی ہے اور انجینئرز حقیقی دنیا میں اپنے کام کا اثر دیکھتے ہیں۔

اگر سافٹ ویئر کے معیار اور قدر جیسی چیزوں کے بارے میں بات کرنا آپ کی بھوک کو بڑھاتا ہے، تو آپ کو اپنی توقعات کا انتظام کرنا پڑے گا۔ گورڈن نے کہا کہ انجینئرنگ ٹیموں کے کام کو اعلیٰ درجے کے کاروباری میٹرکس سے منسوب کرنے کی کوشش کرنا EngOps کے لیے ہولی گریل ہے، لیکن ہم ابھی وہاں نہیں ہیں۔

انہوں نے مزید کہا کہ ہم اس مقام پر سب سے قریب پہنچ سکتے ہیں، یہ پیمائش کر رہا ہے کہ کسی چیز کو پروڈکشن تک پہنچنے میں کتنا وقت لگتا ہے۔ یہ دیکھتے ہوئے کہ انجینئرنگ کے ماحول اور نظام کیسے پھیلتے ہیں، یہ معمولی بات نہیں ہے۔ گورڈن کے تجربے میں، کنیکٹ – تجزیہ – حسب ضرورت سائیکل ایک ایسی چیز ہے جو بہت سی تنظیمیں کرتی ہیں، جیسے کہ ڈویلپر کی پیداوری، انجینئرنگ کی کارکردگی، یا انجینئرنگ کو بااختیار بنانا۔

اس میں سے زیادہ تر کام مکمل طور پر غیر امتیازی ہے، اور یہ بنیادی ڈھانچے کی تعمیر کے بارے میں ہے۔ سوچ یہ ہے کہ جس طرح زیادہ تر تنظیموں کے لیے آف دی شیلف ERP یا CRM سسٹم کا استعمال کرنا اور اسے اپنی ضروریات کے مطابق بنانا سمجھ میں آتا ہے، EngOps اس سے مختلف نہیں ہونا چاہیے۔

گورڈن کے لیے، Faros AI کا مشن EngOps کو زیادہ سے زیادہ تنظیموں تک پہنچانا ہے۔ Faros CE کی ریلیز، Faros AI پلیٹ فارم کا مفت، اوپن سورس کمیونٹی ایڈیشن، اس مقصد کو پورا کرنے کے لیے ایک اہم قدم ہے۔ گورڈن نے کہا کہ Faros CE اور Faros AI انٹرپرائز کے درمیان صلاحیتوں میں کوئی حقیقی فرق نہیں ہے، سوائے اس کے کہ جب بات حفاظت اور تعمیل جیسی خصوصیات کی ہو۔

Faros CE تمام انجینئرنگ آپریشنل ڈیٹا کے لیے ایک BI، API، اور آٹومیشن پرت ہے، بشمول سورس کنٹرول، ٹاسک مینجمنٹ، واقعہ کا انتظام اور CI/CD ڈیٹا۔ یہ بہترین نسل کا اوپن سورس سافٹ ویئر بناتا ہے: ڈیٹا کے ادخال کے لیے Airbyte، API پرت کے لیے Hasura، BI کے لیے میٹا بیس، اور آٹومیشن کے لیے n8n۔ Faros CE کنٹینر پر مبنی ہے اور کسی بھی ماحول میں چلنے کے قابل ہے، بشمول عوامی کلاؤڈ، بغیر کسی بیرونی انحصار کے۔

Faros AI انٹرپرائز، SaaS کے بطور سیلف ہوسٹنگ کے اختیارات کے ساتھ دستیاب ہے، Faros AI کے لیے منیٹائزیشن ڈرائیور بنے گا۔ تاہم، Faros CE صارفین کو کام کرنے کے قابل بنانے کے مقصد کو بھی پورا کرے گا جیسے کہ ان کی پسند کے سسٹمز میں مزید کنیکٹرز شامل کرنا۔ Faros AI نے الٹا کام کیا جس طرح سے اوپن سورس اور انٹرپرائز ورژن کھیلتی ہیں، عام طور پر انٹرپرائز ورژن سے شروع ہوتی ہیں اور پھر اوپن سورس ورژن کو جاری کرتی ہیں۔

گورڈن نے کہا کہ یہ کمپنی کے فنڈ اکٹھا کرنے کے طریقے سے بھی ظاہر ہوتا ہے۔ $16 ملین کا سیڈ راؤنڈ کمپنی کے مکمل طور پر فعال پلیٹ فارم اور ادائیگی کرنے والے صارفین کے ساتھ، تھوڑی دیر تک کام کرنے کے بعد آتا ہے۔ گورڈن نے مزید کہا، اس کا مطلب یہ ہے کہ بانی اپنے اسٹاک کو کم کرتے ہیں اور حمایتی اپنے خطرے کو کم کرتے ہیں۔ فنڈنگ ​​کا استعمال پروڈکٹ میں سرمایہ کاری کے ساتھ ساتھ Faros AI ٹیم کو بڑھانے کے لیے کیا جائے گا۔