コード工場時代と未来のSRE
(article.keeban.io)もともとは身の回りの人にだけ共有した拙文ですが、反応が悪くなかったので、GeekNewsにも共有して他の方々の考えや視点を伺いたく投稿します。宣伝的な文章だと思われたらご指摘ください!
要約
- ソフトウェアエンジニアリングの基盤が、AIと自動化の急激な台頭によって再構築されつつある。この変革は後戻りできない水準に達しており、既存の慣行やワークフローが本質的に再評価されている
- 産業においてAIが従来の人間の開発者を完全に置き換える条件は、単にAIが人間よりうまくコードを書けることではなく、AI単独の生産能力が人間とAIの組み合わせより優位になったときに生じる。その未来はそう簡単には訪れないだろう
- 従来の人間中心のワークフロー、ベストプラクティス、協業モデル(TDD、Git/PR体制など)は、AI時代に見直される必要がある
- バイブコーディングで簡単に作れるものは、それだけ競争優位がないことを意味する。本気のプロジェクトでは、AI自動化の中でも繊細なエンジニアリング工程(LLMコンテキスト管理、検証の自動化、コード管理など)が核心となる
- AIのおかげで誰でもソフトウェアを作れるようになったが、実際のサービス運用(SRE/DevOps)は依然として自動化が難しい。Vercel/Supabaseはスケールすると高くつき、AWS/クーバーネティスは複雑で、モニタリング・アラート設定はさらに難しい
- AIがコード作成を加速させるほど、むしろSRE/DevOps/運用の負担は大きくなるが、この領域はStatefulでハルシネーションの代償が大きく、リアルタイムのメトリクス/ログ処理が必要なため、LLM単独ではうまく解けない
- EC2にLLMエージェントを組み込んで勝手に運用させるのは、LLMにカメラのスナップショットを渡して自動運転させるのと似た非現実的な構想だと考えており、より本質的なアプローチが必要だ
- 自動運転のレベル2→4→5段階のように、サービスの「自律運用」にもセンシング(ログ/メトリクス)、ワールドモデル(仮想アーキテクチャ/トラフィックシミュレーション)など、別個の技術的アプローチである「システムモデル」が必要
8件のコメント
よく拝読しましたが、本文で言及されているように、宣伝目的の文章に見え、GeekNewsの趣旨には合わないように思います。
> 私はその目標への第一歩として、シンプルなコンテナデプロイとオブザーバビリティ(モニタリング、メトリクス、アラートなど)を提供する、Agentic Coding 時代に合った MVP をまもなくリリースする予定です。そしてここに、実際のサービス運用に使われるあらゆるもの、たとえば DB や MQ のような Stateful なインフラや静的 Web などを提供していくつもりです。最初は PaaS として始めますが、ユーザーのアカウントとシステムにインストールする製品を素早くリリースして売上を伸ばし、良い投資を受けるつもりです。
>
> そして、最終的には運用/SRE/DevOps の完全な自律運用を実現したいです。
ここが核心のように思うのですが、AWS や Vercel よりもうまくできると考えられた理由が気になります
私も非常に共感していて、似たような考えを持っています。実際にソフトウェア開発をプロレベルで行っている人なら誰でも知っている事実ですし……現在のソフトウェアコミュニティでは、ほぼ合意された事項ですよね。
単に、これまで非開発者が実装できなかったアイデアを、ソフトウェアとして形にしてみられるようになった点(たとえプロトタイプでも)、
専門的なシニアレベル以上のソフトウェア開発者は、一人で生産性を極端に高めてサービス開発の速度を大幅に上げられる点(ただし、アーキテクチャ設計、コードレビュー、上で説明されていた点などのためにボトルネックはあります)が、変化したポイントだと思います。
そもそもVercelも人員を大量投入してサービスしているのですが..
SRE/DevOpsもAIで自動化できるソリューションが出てくるのではないでしょうか?(これは新しい事業アイデアになるかもしれませんね。)この分野の既存企業も、おそらく社内でAIソリューションを作っているのではないかという気がします。
https://github.com/HolmesGPT/holmesgpt 以前、これと似たようなものをいくつか見たことがありましたが、たぶん今ごろには似たようなものがもっと増えていそうですね。何より、周りで会社勤めをしている人たちを見ると、それぞれ自分の会社の中であれこれ直接作っているんですよね。そもそも、そういうものも最近はAIが作ってくれる時代ですし。
そういえば、私も週末ごとに作っています。これはまだ誰もやっていないはずだ、と思いながら
個人的には、AIの発展速度を考えると、完全に見当違いだったと後から振り返ることになるかもしれないと思いますね。