Ok, kritik bir eşiğe geldik.

Ben uygulamaların canlıya alınması ve orada işletilmesi konusunda da yapay zekayı öncelikli araç olarak kullanıyorum.

Neler yaptırıyorum?

– Sunucularda yeni bir servis için gerekli altyapı kurulumu (nginx, service start/stop scriptleri, veri tabanı oluşumu vb)

– Bir ürünün doğrudan HA konfigürasyonda rollilng deployment

– Hata olması durumunda hatanın analizi ve çözümü

– Monitoring işlemleri

Bir sonraki adımda runtime refactoring.

Runtime refactoring nedir?

Uygulamanın canlı canlı, bulunan bir hata sonrasında refactor ve hemen yeni sürümü ile replace edilmesi. Buna hot refactoring bile diyebiliriz.

Yani runtime’da kendi kendini tamir eden uygulamalar devrine geçiyoruz ;-)

Döngü şu şekilde olacak:

Observe → Diagnose → Modify → Verify → Deploy → Observe

Bu modelde yapay zeka sadece kod yazan ajan olmaktan çıkıyor. Production lifecycle’ın tamamını yöneten bir engineering agent haline geliyor.

Kendi kendini tamir eden uygumalar…

Şimdiye kadar bu self healing mekanizmaları container seviyesinde yapılabiliyordu, yani restart container ile servis yeniden çalışır hale geliyordu.

Eski self-healing: sistemi yeniden başlat.

Yeni self-healing: sistemi yeniden yaz ve deploy et.

Bunun güvenli olabilmesi için yapay zekanın etrafında deterministik bir güvenlik çemberi gerekiyor: E2E testleri, statik kod analizi, tanımlı mimarı kurallar, security scanning, health checks, rolling deployment ve otomatik rollback.

Yazılımda nasıl herşeyi artık otomatize edebiliyorsak, ürünün canlıya alınış ve işletilmesini de o derece otomatize edebiliriz.

Yazılımcı olarak çok heyecanlı zamanlar bizi bekliyor.