EVERYTHING
Як повідомляє Devops, Datadog представив на конференції DASH 2026 значний комплекс функціоналу Bits, який інтегрує штучний інтелект глибоко в робочі процеси DevOps. Цей фреймворк дозволяє не лише збирати дані про стан системи, але й автоматично аналізувати їх для пропозиції та реалізації виправлень.
Автоматизація кодування та розгортання
Центральним елементом є Bits Code — інструмент AI-кодування, який генерує код для вирішення проблем на основі даних, що містяться у платформі Datadog. Крім того, існує Bits Release agent, який забезпечує верифікацію кожної зміни в коді. Цей агент аналізує запланований вплив змін, створює план валідації та моніторить процес розгортання на етапі staging.
Розширення можливостей AI-агентів
Комплекс Bits включає низку спеціалізованих агентів для покриття різних аспектів IT-інфраструктури. Серед них:
- Bits Testing Agent: Автоматизує генерацію та підтримку синтетичних тестів шляхом дослідження застосунків і виявлення критичних користувацьких маршрутів.
- Bits Remediation: Дозволяє командам DevOps викликати фреймворк AI для конфігурації та запуску скриптів усунення несправностей, дотримуючись встановлених обмежень (guardrails).
- Bits Infrastructure Operations: Пропонує автономне виявлення, дослідження та усунення поширених і повторюваних проблем інфраструктури на основі попередньо схвалених дій DevOps-команди.
Крім того, Datadog додав Bits Memories, який дозволяє AI фреймворку автоматично зберігати інформацію з розслідувань, runbooks та постмортемів для створення та автоматичного запуску скриптів. Також представлено Bits Detection, що автоматично поширює охоплення платформи при додаванні нових робочих навантажень у ІТ-середовище.
Перехід до керування системою
За словами CEO Datadog Olivier Pomel, розробники програмного забезпечення стикаються зі складнощами, оскільки швидкість розробки та розгортання зростає. Це створює нагальну потребу в автоматичному виявленні та усуненні проблем за допомогою AI. Mitch Ashley із Futurum Group підкреслив, що моніторинг еволюціонує від опису стану до його фактичного керування. Тепер телеметрія може бути використана для пропозиції виправлення, валідації його перед релізом та встановлення контрольного плану для агентських операцій.
Ці інновації демонструють чіткий тренд у галузі: від простого збору метрик до створення повноцінних автономних систем підтримки, що значно підвищує ефективність DevOps-процесів.