Расследования инцидентов безопасности раньше занимали от одного до двух часов, пока инженеры собирали структурированные и неструктурированные данные, нормализовали их и формировали контекст для принятия решений, по словам АЭ Дж Трбоjeвика, сотрудника технического штаба и архитектора безопасности дата-центров в OpenAI. «Теперь это происходит за 10–15 минут», — заявил Трбоjeвик. «А иногда и почти в реальном времени».
Такое ускорение операционной скорости демонстрирует суровую экономическую реальность современных технологических предприятий, где простой инженерной инфраструктуры напрямую сокращает маржинальность. Когда критические системы выходят из строя, стандартные рабочие процессы реагирования требуют значительных человеческих ресурсов для координации, диагностики и устранения ошибок, пока инфраструктура, генерирующая выручку, простаивает. Развертывание автоматизированных высокоскоростных циклов диагностики коренным образом меняет это уравнение P&L, сжимая дорогие часы работы инженеров до незначительных операционных интервалов.
Архитектура скорости
Технологическим механизмом, обеспечивающим это сжатие, стал Ultrafast — высокоскоростной режим в Codex, который стал стандартным инструментом для ликвидации сбоев среди инженеров в OpenAI, согласно внутренней документации компании. Когда инфраструктура ложится, ожидание диагностических данных в течение нескольких минут усугубляет финансовые потери из-за затянувшегося простоя. Ultrafast позволяет инженерам исследовать сразу несколько потенциальных причин и получать ответы, не распыляя внимание.
Аарон Фриел, сотрудник технического штаба в OpenAI, который обычно координирует работу при инцидентах, описывает диагностическое бутылочное горлышко как блуждание по массивному лабиринту данных. Он создает канал в Slack для устранения сбоя, а затем направляет Codex на решение проблемы, поручая ему вести мониторинг, расследование и отвечать на возникающие вопросы. «При любом инциденте обычно приходится проверять множество гипотез о том, что могло пойти не так, и поиск нужной иголки в нужном стоге сена — это главная задача специалистов в таком канале», — прокомментировал Фриел. «Используя Ultrafast, я могу по сути искать во всех этих стогах сена одновременно и реагировать на сбои гораздо быстрее».
Используя Ultrafast, я могу по сути искать во всех этих стогах сена одновременно и реагировать на сбои гораздо быстрее, отметил Аарон Фриел, сотрудник технического штаба в OpenAI.
Адам Перри и Саян Сисодия, работающие в команде базовых агентов, создают код, позволяющий Codex совершать действия, выполнять команды и использовать инструменты. Адам Перри отмечает, что до появления этой архитектуры он просил Codex изучить вопрос и одновременно вел ручное расследование, поскольку ожидание системы занимало слишком много времени. В новом скоростном режиме Codex работает достаточно быстро, чтобы сохранять единство фокуса.
Финансовое влияние на технический долг
Сокращение задержки меняет подход инженерных команд к долгосрочному обслуживанию кода и операционным издержкам. Джефф Нью, другой сотрудник технического штаба, заявляет, что если поиск ответа с помощью ИИ занимает более 30 секунд, он переключается на Slack или начинает общение с коллегой, но теперь большая часть его задач выполняется быстрее этого порога. Раньше ожидание результатов запроса вызывало переключение контекста, снижающее продуктивность. Теперь ответы в реальном времени удерживают инженеров на основной задаче.
Эта модель взаимодействия с низкой задержкой снижает барьер для устранения технического долга. Джефф Нью отмечает, что Ultrafast повышает его готовность браться за масштабный рефакторинг, поскольку переработка существующего кода требует меньше времени. «Технический долг теперь гасить гораздо проще, чем когда-либо прежде», — заявил Нью. «Код стоит дешево, и теперь его можно производить очень быстро. Рефакторинг, который раньше обходился дорого, происходит почти мгновенно».
Создает ли ускорение внутренних инженерных задач за счет проприетарных API масштабируемый шаблон корпоративной эффективности, или оно лишь обнажает разрыв в возможностях, который коммерческие клиенты пока не могут преодолеть с помощью стандартных инструментов?
Автоматизация эффективности выходит за рамки отладки и рефакторинга, распространяясь на рутинные операционные задачи, которые прежде поглощали ценный инженерный ресурс. Адам Перри поддерживает постоянный поток в Codex, который он называет своим руководителем аппарата: каждое утро система сообщает ему о запланированных встречах и пропущенных сообщениях, на которые стоит ответить. Саян Сисодия использует Codex для выполнения рутинной механической работы в браузере, например заполнения форм — от чего раньше он отказывался из-за низкой скорости. С усовершенствованием компьютерного интерфейса он спокойно доверяет агенту выполнение этих задач без потери времени.
Как изменятся модели ценообразования на программное обеспечение, когда продуктивность внутренних разработчиков вырастет на порядки за счет автономных инструментов?
Анализ редакции
OpenAI передала рутину разбора инцидентов скоростному режиму Ultrafast в Codex — по утверждению самой компании, расследования теперь укладываются в 10–15 минут вместо прежних двух часов, а порой идут почти в реальном времени. Вопрос скорости реагирования встал особенно остро после того, как в середине сентября мы писали о взломе внутренних аккаунтов тремя исследователями, потратившими на атаку с помощью Claude всего 72 часа и три тысячи долларов. Автоматизация закрывает бреши быстрее, но сама гонка систем защиты и автономных атак только набирает обороты.
Мы писали об этом: 27 августа, 18 сентября