تواجه الفرق الهندسية في الأنظمة الموزعة تحديات كبيرة في تحقيق التوازن بين سرعة نشر البرمجيات واستقرار المنصات، ومن الشركات البارزة في هذا المجال شركة Datadog، التي تركز على مراقبة البنى التحتية المعقدة على مستوى عالمي، حيث تعمل تحت ضغط لضمان استقرار التشغيل قبل وصول البرمجيات إلى بيئات الإنتاج، ومع تزايد حجم الفرق، أصبحت مراجعات الشيفرة البشرية غير كافية لمواكبة المعرفة المتزايدة للنظام.
حسب تقرير نشر في TechForge Media، سعت وحدة AI DevX في Datadog إلى التغلب على هذا التحدي من خلال دمج نموذج OpenAI Codex في عملية مراجعة الشيفرة، حيث يهدف هذا الدمج إلى اكتشاف المخاطر التي قد تغيب عن المراجعين البشريين، وقد أظهرت أدوات التحليل الساكن التقليدية محدوديتها، إذ تركز على مشكلات سطحية دون فهم تأثير التغييرات على الخدمات المترابطة.
لتأكيد فعالية النظام الجديد، ابتكرت الشركة “أداة إعادة تشغيل الحوادث”، التي أعادت بناء طلبات سحب كانت قد تسببت بأعطال سابقة، وعند تشغيل Codex على هذه الحالات، تمكن من كشف أكثر من 10 مشكلات بنسبة تقارب 22%، كان من الممكن تجنبها لو تم استخدامه في ذلك الوقت، مما يبرز قدرته على رصد مخاطر لم يلاحظها المهندسون.
هذا الدمج أحدث تحولاً في ثقافة المراجعة داخل Datadog، حيث أصبح الذكاء الاصطناعي شريكاً يدعم المهندسين من خلال تحليل الروابط المعقدة بين الخدمات، وأشار قادة الفريق إلى أن Codex يوفر مستوى من العمق التحليلي الذي يسمح للمراجعين البشريين بالتركيز على التصميم المعماري بدلاً من مطاردة الأخطاء.
تجربة Datadog تعكس تحول مراجعة الشيفرة إلى عنصر أساسي في بناء الاعتمادية وتعزيز ثقة العملاء، كما تبرز الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي في فرض معايير جودة أكثر صرامة داخل المؤسسات التقنية.