Faros AI tăng 16 triệu đô la để làm sáng tỏ năng suất của nhà phát triển, ra mắt nền tảng mã nguồn mở miễn phí

Vitaly Gordon đã bắt đầu Salesforce Einstein dưới tầng hầm với 5 người vào năm 2016. Không mất quá nhiều thời gian để nó phát triển thành một thành công rõ rệt cho Salesforce: cải thiện hoạt động nội bộ của công ty, được hơn 10 nghìn khách hàng sử dụng, tạo ra hơn 10 tỷ dự đoán mỗi ngày, cũng như nghiên cứu tiên tiến, với hàng trăm người đang làm việc trên nó.

Vậy tại sao Gordon lại không tận hưởng thành quả lao động của mình tại Salesforce?

Bởi vì, như ông nói, họ không thực hành những gì họ giảng. Gordon nhận ra rằng các nhóm kỹ sư trong các tổ chức không hoàn toàn theo hướng dữ liệu như họ nên làm. Ông đã rời bỏ vai trò Phó chủ tịch, Khoa học Dữ liệu và Kỹ thuật tại Salesforce Einstein và bắt tay vào nhiệm vụ làm cho kỹ thuật phần mềm theo hướng dữ liệu, cùng với một số đồng nghiệp cũ của mình.

Faros trí tuệ nhân tạo là công ty do Gordon đồng sáng lập vào năm 2019 để cung cấp cho các nhóm kỹ sư tầm nhìn sâu rộng về hoạt động của họ để họ có thể vận chuyển sản phẩm nhanh hơn. Nền tảng hoạt động kỹ thuật của Faros đã được sử dụng bởi Box, Coursera và GoFundMe.

Faros AI hôm nay thông báo họ đã huy động được 16 triệu đô la tài trợ hạt giống do SignalFire, Salesforce Ventures và Global Founders Capital dẫn đầu với sự tham gia của các nhà sáng lập công nghệ dày dạn bao gồm Maynard Webb, Frederic Kerrest, Adam Gross, v.v.

Hơn nữa, công ty cũng đang công bố sự sẵn có rộng rãi của Phiên bản cộng đồng nguồn mở miễn phí, Faros CE. Chúng tôi đã gặp Gordon để thảo luận về hành trình của anh ấy với Faros AI, triết lý của cái mà họ gọi là EngOps và việc tạo ra nền tảng Faros AI.

Analytics như ngọn hải đăng của các nhóm kỹ sư phần mềm

Faros là tiếng Hy Lạp có nghĩa là ngọn hải đăng. Như Gordon đã lưu ý, các phép tương tự lấy cảm hứng từ biển đang phát triển mạnh mẽ trong không gian cơ sở hạ tầng. Nó bắt đầu với Docker, và sau đó là Kubernetes, tiếng Hy Lạp có nghĩa là thuyền trưởng tàu biển. Vì thế nếu Kubernetes là người chèo lái con tàu, những điểm nào cách? Đó sẽ là ngọn hải đăng và Faros AI muốn trở thành ngọn hải đăng.

Gordon đề cập đến những gì Faros làm như Tiếng Anh. Nếu bạn đã quen thuộc với DevOps, bạn có thể nghĩ rằng EngOps cũng tương tự - nhưng thực tế không phải vậy. Trên thực tế, những gì Faros AI làm có thể được tóm tắt dưới dạng phân tích cho các nhóm kỹ thuật phần mềm. Gordon cho biết lý do Faros sử dụng thuật ngữ EngOps là để ám chỉ các nguyên tắc khác.

Nhìn vào các vai trò như Hoạt động bán hàng, Hoạt động tiếp thị hoặc Hoạt động tuyển dụng, chúng tôi nhận thấy chúng được lấp đầy bởi những người có khả năng phân tích cao. Công việc của họ là lấy dữ liệu từ nhiều nguồn, phân tích các đường ống, tìm các điểm nghẽn, sau đó báo cáo với các giám đốc điều hành có liên quan và làm việc với họ để cải thiện những gì cần cải thiện.

Faros AI được xây dựng dựa trên khái niệm truyền bá vai trò đó đối với kỹ thuật phần mềm. Gordon tin rằng mỗi công ty nên có những người phân tích dữ liệu để tư vấn cho các trưởng nhóm kỹ thuật về việc phân bổ nguồn lực và đưa ra quyết định.

Bạn sẽ nghĩ rằng với công nghệ phần mềm hoàn toàn là kỹ thuật số, với các phương pháp và hệ thống đã được thiết lập sẵn, việc sử dụng phân tích cho mục đích này sẽ xảy ra với ai đó và nó đã được triển khai rồi. Về mặt khái niệm, nó khá đơn giản và Faros AI mô tả nó bằng cách sử dụng bộ ba Kết nối — Phân tích — Tùy chỉnh.

Đầu tiên, tất cả các hệ thống liên quan đến quá trình phát triển phần mềm cần phải được kết nối để dữ liệu của chúng có thể được nhập vào. Faros cho phép người dùng kết nối các hệ thống như kho mã, CI / CD, phần mềm quản lý vé và quản lý dự án thành một hệ thống hồ sơ tập trung.

Đó là điều kiện tiên quyết để có thể thực hiện phân tích. Nó cũng không đơn giản như nó nghe. Ngoài việc bố trí các đầu nối tại chỗ, dữ liệu còn phải được tích hợp và căn chỉnh, và Gordon cho biết cần có “một loại trí thông minh nào đó” để kết hợp tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau đó lại với nhau. Mục tiêu là theo dõi những thay đổi từ ý tưởng đến sản xuất và hơn thế nữa, các sự cố từ khám phá đến khôi phục đến giải pháp và điều hòa danh tính trên các hệ thống khác nhau.

Sau đó đến phần phân tích, đó là cốt lõi của quá trình. Theo kinh nghiệm của Gordon, các số liệu thường được sử dụng để đo lường năng suất của nhà phát triển, chẳng hạn như dòng mã hoặc điểm câu chuyện bán vé, có thể dễ đo lường nhưng chúng không thực sự mang tính đại diện. Gordon cho biết, nếu có bất cứ điều gì, có thể có mối tương quan ngược giữa các số liệu đó và giá trị thực tế được tạo ra.

Để đưa ra những gì ông tuyên bố có thể trở thành một bộ số liệu thực tế cho kỹ thuật phần mềm, Gordon và những người đồng sáng lập của ông đã tìm kiếm từ cao đến thấp. Họ đã dựa rất nhiều vào DORA – Nghiên cứu và đánh giá DevOps của Google Cloud.

DORA đã nghiên cứu hơn 1000 công ty và đo lường hơn 100 số liệu, sử dụng chúng để phân loại các nhóm thành 4 nhóm - Ưu tú, Cao, Trung bình và Thấp. Gordon cho biết, họ đã làm điều đó dựa trên các số liệu tập trung vào quy trình chứ không phải con người, đo lường kết quả hơn là đầu ra. Đây cũng là triết lý mà Faros AI áp dụng.

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, khả năng tùy chỉnh cho phép người dùng Faros AI tinh chỉnh các chỉ số theo nhu cầu và môi trường của riêng họ. Do các tổ chức khác nhau về cách thức hoạt động và môi trường mà họ sử dụng, đây là điều khoản cần thiết để đảm bảo nền tảng hoạt động tốt cho từng tình huống và các chỉ số thu thập được phản ánh đúng thực tế.

Đo lường và tối đa hóa giá trị

Tất cả những điều đó nghe có vẻ ổn, nhưng nó chuyển thành những lợi ích hữu hình trong thực tế như thế nào? Để giải quyết câu hỏi này, Gordon bắt đầu bằng cách nói rằng đôi khi chỉ cần có thể nhìn thấy mọi thứ ở một nơi là đủ để tạo ra “khoảnh khắc aha”. Nhưng nó đi xa hơn; anh ấy tiếp tục nói thêm. Một khía cạnh quan trọng mà Faros AI có thể hỗ trợ khách hàng là phân bổ nguồn lực:

“Một trong những điều chúng tôi liên tục nghe được từ khách hàng của mình và nó đến từ ban quản lý cấp cao, hoặc thậm chí đôi khi từ hội đồng quản trị, là: Chúng tôi thuê thêm kỹ sư, nhưng dường như chúng tôi không làm được nhiều việc hơn. Tại sao vậy? Đặc biệt là trong một môi trường rất khó thuê thêm kỹ sư, tại sao chúng ta không thấy kết quả?

Một trong những điều chúng tôi đã chỉ cho họ thấy là nếu nút thắt của bạn không nằm ở kỹ sư viết mã mà là vấn đề đảm bảo chất lượng và bạn không có đủ người ở đó, thì việc thuê thêm kỹ sư để viết nhiều tính năng hơn sẽ thực sự khiến mọi thứ chậm hơn chứ không phải nhanh hơn ”, Gordon nói.

Một khi các tổ chức nhận ra điều đó, họ đã phản ứng bằng cách thay đổi kế hoạch tuyển dụng để giải quyết những điểm nghẽn đó và điều đó đã tạo ra sự khác biệt rất lớn. Theo Gordon, việc phân công lại lực lượng lao động hiện có để giải quyết các vấn đề trong quy trình kỹ thuật phần mềm, thay vì thuê thêm người, có thể dẫn đến việc thuê thêm 20% kỹ sư.

Gordon tiếp tục bổ sung thêm: Giá trị không chỉ đến từ việc cung cấp phần mềm nhanh hơn mà còn đến từ việc cải thiện chất lượng phần mềm và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động. Theo nghiên cứu của Google, số tiền tiết kiệm được có thể từ 6 triệu đến 250 triệu USD mỗi năm, tùy thuộc vào quy mô nhóm.

Faros AI nhắm đến các trưởng nhóm kỹ thuật, CTO và các vai trò tương tự. Trong khi Gordon đưa ra trường hợp về giá trị mà nó có thể mang lại cho họ; chúng tôi tự hỏi làm thế nào sản phẩm được các thành viên nhóm kỹ thuật đón nhận, những người mà công việc của họ được chú trọng. Gordon cho biết, trải nghiệm với khách hàng của Faros AI cho thấy sự hài lòng của nhân viên tăng lên. Đó là bởi vì nó làm giảm “bộ máy quan liêu nội bộ”, dẫn đến tốc độ quay vòng nhanh hơn và giúp các kỹ sư nhìn thấy tác động của công việc của họ trong thế giới thực.

Nếu nói về những thứ như chất lượng phần mềm và giá trị được tạo ra kích thích sự thèm ăn của bạn, bạn sẽ phải quản lý những kỳ vọng của mình. Gordon cho biết, cố gắng gán công việc của các nhóm kỹ thuật cho các số liệu kinh doanh cấp cao là chén thánh cho EngOps, nhưng chúng tôi vẫn chưa đạt được điều đó.

Ông tiếp tục nói thêm, điều gần nhất mà chúng tôi có thể đạt được vào thời điểm này là đo lường xem mất bao lâu để đưa một thứ gì đó vào sản xuất. Với mức độ mở rộng của môi trường kỹ thuật và hệ thống, điều đó không hề nhỏ. Theo kinh nghiệm của Gordon, chu trình Kết nối – Phân tích – Tùy chỉnh là điều mà nhiều tổ chức thực hiện, dưới những cái tên như năng suất của nhà phát triển, hiệu quả kỹ thuật hoặc trao quyền cho kỹ thuật.

Hầu hết công việc đó hoàn toàn không có sự phân biệt, đó là về xây dựng cơ sở hạ tầng. Suy nghĩ giống như việc hầu hết các tổ chức sử dụng hệ thống ERP hoặc CRM có sẵn và tùy chỉnh nó theo nhu cầu của họ là điều hợp lý, EngOps cũng không khác.

Đối với Gordon, sứ mệnh của Faros AI là mang EngOps đến với nhiều tổ chức nhất có thể. Việc phát hành Faros CE, Phiên bản cộng đồng mã nguồn mở miễn phí của nền tảng Faros AI, là một bước quan trọng phục vụ mục tiêu đó. Gordon cho biết không có sự khác biệt thực sự nào về khả năng giữa Faros CE và Faros AI Enterprise, ngoại trừ khi nói đến các tính năng như bảo mật và tuân thủ.

Faros CE là lớp BI, API và tự động hóa cho tất cả dữ liệu vận hành kỹ thuật, bao gồm kiểm soát nguồn, quản lý tác vụ, quản lý sự cố và dữ liệu CI / CD. Nó bao gồm phần mềm mã nguồn mở tốt nhất: Airbyte để nhập dữ liệu, Hasura cho lớp API, Metabase cho BI và n8n để tự động hóa. Faros CE dựa trên vùng chứa và có thể chạy trong bất kỳ môi trường nào, bao gồm cả đám mây công cộng, không có phụ thuộc bên ngoài.

Faros AI Enterprise, có sẵn dưới dạng SaaS với các tùy chọn tự lưu trữ, sẽ tiếp tục là trình điều khiển kiếm tiền cho Faros AI. Tuy nhiên, Faros CE cũng sẽ phục vụ mục tiêu cho phép khách hàng thực hiện những việc như thêm nhiều đầu nối hơn vào hệ thống mà họ lựa chọn. Faros AI hoạt động theo cách ngược lại mà các công ty thể thao mã nguồn mở và phiên bản doanh nghiệp thường làm, bắt đầu với phiên bản doanh nghiệp và sau đó phát hành phiên bản mã nguồn mở.

Điều này cũng được phản ánh trong cách mà công ty đã chọn để gây quỹ, Gordon nói. Vòng hạt giống 16 triệu đô la đến sau khi công ty đã hoạt động được một thời gian, với một nền tảng đầy đủ chức năng và khách hàng trả tiền. Gordon tiếp tục nói thêm, điều này có nghĩa là những người sáng lập giảm thiểu việc pha loãng cổ phiếu của họ và những người ủng hộ giảm thiểu rủi ro của họ. Nguồn vốn sẽ được sử dụng để đầu tư vào sản phẩm cũng như phát triển đội ngũ AI của Faros.