Narzędzie polskiej firmy pozwala naprawić błędy w oprogramowaniu w kilka minut. Wkrótce sztuczna inteligencja zacznie poprawiać programistów
W typowym oprogramowaniu występuje średnio 25 błędów na 1000 linii kodu – podaje National Institute of Standards and Technology. Niewykryty błąd oprogramowania może spowodować krytyczne przerwy w działaniu systemu, a naprawianie usterek zajmuje programistom nawet 60 proc. czasu. Polski start-up znalazł rozwiązanie problemu – RevDeBug umożliwia programistom łatwą identyfikację i naprawę błędów w oprogramowaniu. Rejestruje wykonywany kod i pozwala odtworzyć w ciągu kilku minut zdarzenia, które doprowadziły do wystąpienia błędu.– RevDeBug to narzędzie, które usprawnia proces naprawy błędów w oprogramowaniu. Usuwamy przyczyny frustracji związane z tym procesem, dzięki cztemu pozwalamy zespołom odpowiedzialnym za rozwój oprogramowania na skupienie się na tworzeniu i rozwijaniu nowego. Przetwarzamy więcej danych, korzystamy z nowych technologii, przyczyny i symptomy związane z błędami nie są cały czas w tym samym miejscu. To powoduje, że osoby odpowiedzialne za naprawę oprogramowania muszą szukać, co jest prawdziwą przyczyną – mówi agencji Newseria Innowacje Piotr Biegun, członek zarządu w RevDeBug.Według National Institute of Standards and Technology w typowym oprogramowaniu występuje średnio 25 błędów na 1000 linii kodu. Oznacza to ogromną liczbę luk w zabezpieczeniach, a większość z nich jest wynikiem prostych błędów w kodowaniu. Niewykryty błąd może spowodować krytyczne przerwy w działaniu systemu. Błędna konfiguracja platform chmurowych doprowadziła np. do naruszenia bezpieczeństwa danych w instytucji finansowej Capital One w 2019 roku, w wyniku którego ucierpiało ok. 106 mln osób.– Wykrywanie błędów jest problematyczne. Weźmy np. zwykłą stronę internetową, z której korzysta przeciętny Polak – z jego perspektywy coś nie działa, jest to frustrujące. Natomiast z perspektywy działu IT przyczyny, dlaczego to nie działa, są pochowane w różnych miejscach. Zaczęliśmy korzystać z bardziej skomplikowanych systemów, rozwiązań chmurowych, nowych technologii, które powodują, że błędy, przyczyny i symptomy tych błędów są w różnych miejscach. Jesteśmy w stanie szybciej tworzyć oprogramowanie i je skalować, natomiast znajdowanie i naprawianie błędów stało się trudniejsze – wskazuje Piotr Biegun.Polski start-up opracował system, który wykrywa i naprawia różnego rodzaju nieprawidłowości w systemach i aplikacjach. Narzędzie rejestruje wykonywany kod, w ten sposób umożliwiając odtworzenie zdarzenia, które doprowadziło do wystąpienia błędu. Dzięki temu nie trzeba zgadywać przyczyn awarii, a sam proces naprawy skraca się czasem z miesięcy do kilku minut.– Wykorzystujemy do tego naszą opatentowaną technologię pozwalającą nagrać film z wykonania kodu, który doprowadził do danej awarii. Dzięki temu programista patrząc na ten kod, nie musi poszukiwać przyczyny tych błędów i potem odtwarzać sytuacji, które nie wiadomo, dlaczego się wydarzyły – wskazuje ekspert.Opracowane przez Polaków narzędzie bazuje na sztucznej inteligencji. Dostarcza gotowe rozwiązania programistom i informatykom.– RevDeBug pozwala stwierdzić, dlaczego dana rzecz się wydarzyła, czyli nie trzeba pytać sztucznej inteligencji, dlaczego zadziałała w ten sposób. Z drugiej strony pracujemy nad tym, żeby z wykorzystaniem nie tylko sztucznej inteligencji, ale również metod statystycznych i matematycznych dostarczać programistom informacje, które ułatwiają i skracają proces związany z analizowaniem, naprawianiem błędów, żeby dostawali od nas gotowe wiadomości i sugestie, które elementy wymagają poprawy – mówi Piotr Biegun.Raport Consortium for Information & Software Quality (CISQ) „The Cost of Poor Software Quality in the US” szacuje, że koszty związane z oprogramowaniem słabej jakości sięgają 2,08 tryliona dol. i nie obejmuje to nawet „długu technicznego”, czyli nagromadzonych luk w oprogramowaniu w aplikacjach, sieciach i systemach, które nigdy nie zostały naprawione. Raport CISQ szacuje to zadłużenie na kolejne 1,3 tryliona dol. Zdecydowana większość (75 proc.) to awaria oprogramowania spowodowana brakiem łatania znanych luk w zabezpieczeniach, problemy ze starszym sprzętem i nieudane projekty rozwojowe.Błędy związane z oprogramowaniem hamują działalność firm, często mogą powodować wielomilionowe straty związane z przestojem. Dzięki rozwiązaniu polskiej firmy takie sytuacje praktycznie nie mają miejsca, dlatego z systemu korzystają m.in. sektor finansowy, e-commerce czy e-usługi.– To, nad czym pracujemy przyszłościowo, to proces „self-healing”, czyli będziemy w stanie dostarczać programistom nie tylko przyczyny, ale od razu kod, który dane problemy rozwiązuje w sposób automatyczny – zapowiada członek zarządu w RevDeBug. – Skupiamy się na tym, żeby nasze narzędzie było dostępne nie tylko dla dużych korporacji, z którymi obecnie pracujemy, ale również było dostosowane do pracy mniejszych zespołów. Dzięki temu, że będziemy dystrybuować je za pomocą chmur publicznych, takich jak Microsoft Azure, każdy będzie mógł skorzystać z naszego rozwiązania w prosty sposób i rozliczyć
W typowym oprogramowaniu występuje średnio 25 błędów na 1000 linii kodu – podaje National Institute of Standards and Technology. Niewykryty błąd oprogramowania może spowodować krytyczne przerwy w działaniu systemu, a naprawianie usterek zajmuje programistom nawet 60 proc. czasu. Polski start-up znalazł rozwiązanie problemu – RevDeBug umożliwia programistom łatwą identyfikację i naprawę błędów w oprogramowaniu. Rejestruje wykonywany kod i pozwala odtworzyć w ciągu kilku minut zdarzenia, które doprowadziły do wystąpienia błędu.
– RevDeBug to narzędzie, które usprawnia proces naprawy błędów w oprogramowaniu. Usuwamy przyczyny frustracji związane z tym procesem, dzięki cztemu pozwalamy zespołom odpowiedzialnym za rozwój oprogramowania na skupienie się na tworzeniu i rozwijaniu nowego. Przetwarzamy więcej danych, korzystamy z nowych technologii, przyczyny i symptomy związane z błędami nie są cały czas w tym samym miejscu. To powoduje, że osoby odpowiedzialne za naprawę oprogramowania muszą szukać, co jest prawdziwą przyczyną – mówi agencji Newseria Innowacje Piotr Biegun, członek zarządu w RevDeBug.
Według National Institute of Standards and Technology w typowym oprogramowaniu występuje średnio 25 błędów na 1000 linii kodu. Oznacza to ogromną liczbę luk w zabezpieczeniach, a większość z nich jest wynikiem prostych błędów w kodowaniu. Niewykryty błąd może spowodować krytyczne przerwy w działaniu systemu. Błędna konfiguracja platform chmurowych doprowadziła np. do naruszenia bezpieczeństwa danych w instytucji finansowej Capital One w 2019 roku, w wyniku którego ucierpiało ok. 106 mln osób.
– Wykrywanie błędów jest problematyczne. Weźmy np. zwykłą stronę internetową, z której korzysta przeciętny Polak – z jego perspektywy coś nie działa, jest to frustrujące. Natomiast z perspektywy działu IT przyczyny, dlaczego to nie działa, są pochowane w różnych miejscach. Zaczęliśmy korzystać z bardziej skomplikowanych systemów, rozwiązań chmurowych, nowych technologii, które powodują, że błędy, przyczyny i symptomy tych błędów są w różnych miejscach. Jesteśmy w stanie szybciej tworzyć oprogramowanie i je skalować, natomiast znajdowanie i naprawianie błędów stało się trudniejsze – wskazuje Piotr Biegun.
Polski start-up opracował system, który wykrywa i naprawia różnego rodzaju nieprawidłowości w systemach i aplikacjach. Narzędzie rejestruje wykonywany kod, w ten sposób umożliwiając odtworzenie zdarzenia, które doprowadziło do wystąpienia błędu. Dzięki temu nie trzeba zgadywać przyczyn awarii, a sam proces naprawy skraca się czasem z miesięcy do kilku minut.
– Wykorzystujemy do tego naszą opatentowaną technologię pozwalającą nagrać film z wykonania kodu, który doprowadził do danej awarii. Dzięki temu programista patrząc na ten kod, nie musi poszukiwać przyczyny tych błędów i potem odtwarzać sytuacji, które nie wiadomo, dlaczego się wydarzyły – wskazuje ekspert.
Opracowane przez Polaków narzędzie bazuje na sztucznej inteligencji. Dostarcza gotowe rozwiązania programistom i informatykom.
– RevDeBug pozwala stwierdzić, dlaczego dana rzecz się wydarzyła, czyli nie trzeba pytać sztucznej inteligencji, dlaczego zadziałała w ten sposób. Z drugiej strony pracujemy nad tym, żeby z wykorzystaniem nie tylko sztucznej inteligencji, ale również metod statystycznych i matematycznych dostarczać programistom informacje, które ułatwiają i skracają proces związany z analizowaniem, naprawianiem błędów, żeby dostawali od nas gotowe wiadomości i sugestie, które elementy wymagają poprawy – mówi Piotr Biegun.
Raport Consortium for Information & Software Quality (CISQ) „The Cost of Poor Software Quality in the US” szacuje, że koszty związane z oprogramowaniem słabej jakości sięgają 2,08 tryliona dol. i nie obejmuje to nawet „długu technicznego”, czyli nagromadzonych luk w oprogramowaniu w aplikacjach, sieciach i systemach, które nigdy nie zostały naprawione. Raport CISQ szacuje to zadłużenie na kolejne 1,3 tryliona dol. Zdecydowana większość (75 proc.) to awaria oprogramowania spowodowana brakiem łatania znanych luk w zabezpieczeniach, problemy ze starszym sprzętem i nieudane projekty rozwojowe.
Błędy związane z oprogramowaniem hamują działalność firm, często mogą powodować wielomilionowe straty związane z przestojem. Dzięki rozwiązaniu polskiej firmy takie sytuacje praktycznie nie mają miejsca, dlatego z systemu korzystają m.in. sektor finansowy, e-commerce czy e-usługi.
– To, nad czym pracujemy przyszłościowo, to proces „self-healing”, czyli będziemy w stanie dostarczać programistom nie tylko przyczyny, ale od razu kod, który dane problemy rozwiązuje w sposób automatyczny – zapowiada członek zarządu w RevDeBug. – Skupiamy się na tym, żeby nasze narzędzie było dostępne nie tylko dla dużych korporacji, z którymi obecnie pracujemy, ale również było dostosowane do pracy mniejszych zespołów. Dzięki temu, że będziemy dystrybuować je za pomocą chmur publicznych, takich jak Microsoft Azure, każdy będzie mógł skorzystać z naszego rozwiązania w prosty sposób i rozliczyć się w takim modelu, który jest dla niego wygodny, tzn. w zależności od tego, jakiej wielkości przetwarza dane i jakiej wielkości ma biznes.