뉴욕에 본사를 둔 관측 가능성 스타트업인 Chronosphere는 엔지니어가 생산 소프트웨어 오류를 진단하고 수정하는 데 도움이 되도록 설계된 AI 기반 문제 해결 기능을 출시할 것이라고 월요일 발표했습니다. 이 문제는 인공 지능 도구가 코드 생성을 가속화하고 시스템 디버깅을 더 어렵게 만들면서 문제가 더욱 심화되었습니다. 새로운 기능은 조직의 서비스, 인프라 종속성 및 시간에 따른 시스템 변경에 대해 지속적으로 업데이트되는 지도인 Chronosphere가 말하는 임시 지식 그래프(Temporal Knowledge Graph)와 AI 기반 분석을 결합합니다. 이 기술은 엔터프라이즈 소프트웨어에서 늘어나는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 개발자는 AI 지원을 통해 그 어느 때보다 빠르게 코드를 작성하지만 문제 해결은 대부분 수동으로 이루어지며 애플리케이션이 실패할 때 병목 현상이 발생합니다. Chronosphere의 CEO이자 공동 창립자인 Martin Mao는 “AI가 관찰 가능성에 효과적이려면 패턴 인식 및 요약 이상의 것이 필요합니다”라고 말했습니다.