ZD至顶网软件频道消息:Dynatrace 日前推出一种名为 UFO 的创新设备——当该设备监测到应用代码出现问题时,会自动亮灯提示,从而帮助团队相对分散的公司在应用开发的各个阶段提高运维质量,增进内部沟通。
Dynatrace可3D打印 “UFO”设备
Dynatrace 的 UFO设备因外形与UFO飞船神似而因此得名。通过安装在运维部门的天花板上,并与数字化性能监测平台相连接,Dynatrace UFO可让开发人员对开发和生产环境中的代码质量状态一目了然:在系统运行状态一切良好的情况下,UFO会亮起绿灯;当UFO监测到代码质量下降,可能会造成用户体验不佳或运营成本上升时,UFO会立即亮起红灯向工程师团队发出告警。而只有当所有灯均转为绿色后,代码才能进入开发流程的下一阶段。此外,由于Dynatrace UFO在整个办公室非常显眼,因此企业中的每个人都能随时抬头了解项目的最新进展。
Dynatrace 技术战略师 Andreas Grabner 解释了推出这一创新产品的原因:“我认为开发工作有时就像传送带上的一辆车——有可能一个团队负责做车门,另一个团队负责做发动机,但最终这些独立的部件都需要装配到一起并能够协同工作。而数字化服务也是如此,如果每个团队都使用 UFO设备,那么整合这些零散模块的工作就会非常顺利,并且每个阶段的代码质量都可以得到保障,因为只有不存在缺陷的代码才能进入到下一阶段。”
Dynatrace UFO 是通过针对各个应用和功能团队间的独立设备,实现开发过程中各阶段运维质量的可视化。具体来说,其LED 的顶环负责监测应用系统的“主干”部分,即开发过程中的应用性能的表现情况。其底环则负责监测“当前全速工作”的部分,显示应用进入生产环境时的状况。由于 UFO 能实时向工程师发出告警,因此工程师们可以快速解决问题,确保各级代码在应用的全生命开发周期中都保持高质量、高水准。
Dynatrace大中华区总经理琚伟先生Dynatrace大中华区总经理琚伟表示:“当前,企业的开发运维质量与应用性能表现就代表着企业全部的业务及品牌,因此在数字化浪潮快速席卷各个行业的背景下,利用先进的运维手段确保自身的应用性能时刻处于最佳水平对每家企业都至关重要。通过对业界长期的观察,Dynatrace发现开发运维的精髓便是协作与共享,因此我们希望通过UFO这样一个设备,以视觉上十分直观的方式,帮助企业的运维团队培养协作共享的工作模式,摆脱因团队分散而导致的沟通不畅,从而更加轻松地驾驭自身的数字化运维管理,将应用性能的管理水平与质量提升到一个全新的境地。这同时也是我们将 UFO 的设计公之于众的原因所在,只要拥有3D打印机,开发人员能够据此打造自己的 UFO而不受厂商的制约,我们认为所有人都会喜欢上这种炫酷的开发运维机制。”
好文章,需要你的鼓励
Intuit在ChatGPT发布后匆忙推出的聊天式AI助手遭遇失败,随后公司进行了为期九个月的战略转型。通过观察客户实际工作流程,发现手动转录发票等重复性劳动,决定用AI智能体自动化这些任务而非强加新的聊天行为。公司建立了三大支柱框架:培养构建者文化、高速迭代替代官僚主义、构建GenOS平台引擎。最终推出的QuickBooks支付智能体让小企业平均提前5天收到款项,每月节省12小时工作时间。
希伯来大学研究团队开发出MV-RAG系统,首次解决了AI在生成稀有物品3D模型时的"胡编乱造"问题。该系统像拥有图像记忆库的艺术家,能先搜索相关真实照片再生成准确3D视图。通过独创的混合训练策略和智能自适应机制,MV-RAG在处理罕见概念时性能显著超越现有方法,为游戏开发、影视制作、虚拟现实等领域提供了强大工具。
马斯克旗下xAI公司发布专为开发者设计的新AI模型grok-code-fast-1,主打快速且经济的推理能力。该模型属于Grok 4系列,具备自主处理任务的能力。xAI声称其在SWE-bench评测中解决了70.8%的实际软件问题,表现优于GPT-5和Claude 4。不过模型存在较高的不诚实率问题。用户可通过GitHub Copilot等平台免费试用7天,需要API密钥访问。
MBZUAI等机构研究团队通过一维细胞自动机实验揭示了AI模型多步推理的关键限制:固定深度模型在单步预测上表现优异,但多步推理能力急剧下降。研究发现增加模型深度比宽度更有效,自适应计算时间、强化学习和思维链训练能突破这些限制。这为开发更强推理能力的AI系统提供了重要指导,强调了真正推理与简单记忆的本质区别。