Thời đại nhà máy sản xuất mã và tương lai của SRE
(article.keeban.io)Ban đầu đây chỉ là một bài viết vụng về tôi chia sẻ với những người quanh mình, nhưng vì phản hồi khá tốt nên tôi cũng chia sẻ lên GeekNews để muốn nghe thêm suy nghĩ và góc nhìn của mọi người. Nếu thấy đây là bài viết mang tính quảng bá thì xin hãy chỉ ra giúp!
Tóm tắt
- Nền tảng của kỹ nghệ phần mềm đang được tái cấu trúc bởi sự trỗi dậy nhanh chóng của AI và tự động hóa. Sự biến đổi này đã ở mức không thể đảo ngược, và các thông lệ cũng như quy trình làm việc hiện có đang được đánh giá lại một cách căn bản
- Điều kiện để AI hoàn toàn thay thế lập trình viên con người trong ngành không đơn giản là AI viết mã tốt hơn con người, mà là khi năng lực sản xuất đơn độc của AI vượt trội hơn tổ hợp con người + AI. Tương lai đó sẽ không đến dễ dàng
- Các workflow lấy con người làm trung tâm, best practice và mô hình cộng tác hiện có (TDD, hệ thống Git/PR, v.v.) cần được xem xét lại trong kỷ nguyên AI
- Những gì có thể dễ dàng tạo ra bằng vibe coding cũng có nghĩa là bấy nhiêu không có lợi thế cạnh tranh. Trong các dự án nghiêm túc, các quy trình kỹ thuật tinh vi (quản lý ngữ cảnh LLM, tự động hóa kiểm chứng, quản lý mã, v.v.) vẫn là cốt lõi ngay cả trong bối cảnh AI tự động hóa
- Nhờ AI, giờ đây ai cũng có thể tạo phần mềm, nhưng vận hành dịch vụ thực tế (SRE/DevOps) vẫn rất khó tự động hóa. Vercel/Supabase sẽ trở nên đắt đỏ khi scale, AWS/Kubernetes thì phức tạp, còn việc thiết lập monitoring và cảnh báo lại càng khó hơn
- AI càng đẩy nhanh việc viết mã thì gánh nặng SRE/DevOps/vận hành thực tế lại càng tăng. Lĩnh vực này mang tính stateful, cái giá của hallucination rất lớn, và đòi hỏi xử lý metric/log theo thời gian thực nên LLM đơn lẻ khó giải quyết tốt
- Việc cài một tác tử LLM vào EC2 để nó tự vận hành mọi thứ được xem là một ý tưởng phi thực tế, tương tự như đưa cho LLM vài ảnh chụp nhanh từ camera rồi bắt nó lái xe tự động; cần một cách tiếp cận mang tính bản chất hơn
- Giống như các cấp độ 2→4→5 của xe tự lái, "vận hành tự chủ" của dịch vụ cũng cần một cách tiếp cận kỹ thuật riêng là "mô hình hệ thống", bao gồm sensing (log/metric), world model (kiến trúc ảo/mô phỏng lưu lượng) v.v.
8 bình luận
Tôi đã đọc bài viết, nhưng như chính anh/chị đã đề cập trong phần nội dung, nó có vẻ là một bài mang tính quảng bá nên có lẽ không phù hợp với tinh thần của GeekNews.
> Tôi sẽ sớm ra mắt, như bước đầu tiên để đạt được mục tiêu này, một MVP phù hợp với thời đại Agentic Coding, cung cấp triển khai container đơn giản và khả năng quan sát (monitoring, metric, cảnh báo, v.v.). Và trên nền đó, tôi sẽ cung cấp mọi thứ thực sự được dùng để vận hành dịch vụ, ví dụ như hạ tầng stateful như DB và MQ, cũng như web tĩnh. Ban đầu sẽ bắt đầu với PaaS, nhưng sẽ nhanh chóng phát hành sản phẩm cài đặt vào tài khoản và hệ thống của người dùng để tăng doanh thu và nhận được khoản đầu tư tốt.
>
> Và cuối cùng, tôi muốn hiện thực hóa việc vận hành hoàn toàn tự động cho operations/SRE/DevOps.
Có lẽ đây mới là điểm mấu chốt, nên tôi muốn hỏi lý do vì sao anh/chị nghĩ rằng mình có thể làm tốt hơn AWS và Vercel.
Tôi rất đồng cảm và cũng có suy nghĩ tương tự. Đây là điều mà những người thực sự làm phát triển phần mềm ở cấp độ chuyên nghiệp đều biết... hiện tại trong cộng đồng phần mềm gần như đã là một nhận thức chung.
Có vẻ điểm thay đổi là: ngay cả những người không phải lập trình viên giờ cũng có thể thử hiện thực hóa bằng phần mềm những ý tưởng mà trước đây họ không thể triển khai, dù chỉ là ở mức nguyên mẫu.
Còn với các lập trình viên phần mềm chuyên nghiệp từ cấp senior trở lên, họ có thể một mình đẩy năng suất lên mức cực cao và tăng tốc độ phát triển dịch vụ lên rất nhiều (tuy nhiên vẫn có các điểm nghẽn do việc thiết kế kiến trúc, code review và những điểm bạn đã nêu ở trên).
Ngay từ đầu vercel cũng đang vận hành dịch vụ bằng cách dồn rất nhiều nhân lực vào mà...
Liệu có xuất hiện các giải pháp mà ngay cả SRE/DevOps cũng có thể được tự động hóa bằng AI không? (Điều này thậm chí có thể trở thành một ý tưởng kinh doanh mới.) Tôi cũng nghĩ rằng các công ty hiện đang hoạt động trong lĩnh vực này có lẽ cũng đang âm thầm phát triển các giải pháp AI nội bộ.
https://github.com/HolmesGPT/holmesgpt Trước đây tôi cũng từng thấy vài thứ tương tự như thế này, chắc giờ thì đã có nhiều cái giống vậy hơn rồi. Quan trọng hơn là nhìn những người làm ở các công ty xung quanh, ai cũng tự trực tiếp làm đủ thứ trong nội bộ công ty mình. Ngay từ đầu thì giờ cũng là thời đại AI làm ra cả những thứ như vậy rồi mà.
Nghĩ lại thì tôi cũng đang làm vào mỗi cuối tuần. Vừa nghĩ rằng chắc chuyện này vẫn chưa ai làm đâu.
Cá nhân tôi nghĩ rằng, khi xét đến tốc độ phát triển của AI, có lẽ sau này chúng ta có thể nhìn lại và thấy rằng mình đã đánh giá sai hoàn toàn.