알리레자 아들타바타바이, Gitar의 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

알리레자 아들타바타바이, Gitar의 창립자 및 CEO는, 우버, 구글, 페이스북, 인텔, AMD, IBM와 같은 실리콘밸리의 가장 영향력 있는 기술 회사에서 경력을 쌓은 베테랑 엔지니어링 리더입니다. 2023년에 Gitar를 설립하기 전에, 그는 우버의 엔지니어링 선임 디렉터로 재직하며, 개발자 플랫폼 이니셔티브를领导했으며, 이전에는 구글에서 사이트 신뢰성 엔지니어링을 담당했습니다.

그의 경력 초기, 그는 인텔 랩과 페이스북의 HipHop VM 팀에서 컴파일러 기술, 가상 머신, 병렬 컴퓨팅 시스템, 하드웨어 최적화에 대해 작업했으며, 스탠퍼드 대학교에서 고급 컴파일러 설계를 가르쳤습니다. 그의 장기간의 프로그래밍 언어, 인프라스트럭처 신뢰성, 개발자 툴링, 대규모 시스템 아키텍처 배경은 그를 AI 기반 소프트웨어 엔지니어링 랜드스케이프의 진화에서 중요한 인물로 만들었습니다.

Gitar는 AI 지원 소프트웨어 개발의 부상에서 나타나는 증가하는 문제에 초점을 맞추고 있습니다. 즉, 기계 생성 코드의 거대한 볼륨을 엔터프라이즈 시스템으로 유효성 검사 및 보안하는 것입니다. 이 플랫폼은 코드 검토, CI/CD 파이프라인 실패 조사, 버그 및 취약성 식별, 수정 추천, 기존 엔지니어링 워크플로우와의 통합을 위해 AI 에이전트를 사용합니다.

우버, 구글, 인텔 랩스에서 엔지니어링을 이끌었으며, 대규모 개발자 플랫폼 및 인프라스트럭처를 작업했습니다. 그 경험이 어떻게 Gitar를 설립하게 했는지, 코드 생성 대신 코드 유효성 검사를 중점으로 하는 이유는 무엇입니까?

우버, 구글, 페이스북, 인텔 랩스에서 개발자 플랫폼을 다양한 규모로 작업했으며, 동일한 교훈이 반복되었습니다. 개발자 경험은 경쟁力的优势입니다. 훌륭한 도구는 최고의 엔지니어를 끌어들이고 유지하며 회사가 빠르게 움직일 수 있도록 합니다. 개발자는 빠르고, 노이즈가 없는 도구를 원하며, 그들이 흐름을 유지하고 노동을 자동화할 수 있도록 합니다. 그러나 개발자 툴링은 깊게 단편화되어 있으며, 대부분의 회사는 일관된 경험을 함께 조립하기 위해 엄청난 엔지니어링 자원을 소모합니다. 저는 직접 그것을 해결하는 데 많은 레버리지가 있다는 것을 보았습니다.

AI는 방정식을 변경합니다. 개발자 워크플로우의 더 많은 부분을 자동화할 수 있게 됩니다. 코드 생성은 이미 잘 다루어졌지만, 그것은 병목을 다운스트림으로 이동시켰습니다. 즉, 유효성 검사, 리팩토링, 유지 관리를 위한 코드를 생산하는 것입니다. 그것이 Gitar가 집중하는 부분입니다. AI가 더 많은 코드를 작성할수록, 생성이 아닌 신뢰성, 정확성, 유지 관리가 귀중한 자원이 됩니다. 코드 유효성 검사는 AI 생성 코드가 실제로 안전하게 프로덕션에 도달하는지 결정하는 워크플로우의 부분입니다.

AI 생성 코드의 부상으로, 많은 팀은 현재 코드 과부하를 처리하고 있습니다. 이 문제는 오늘날 기업 내에서 얼마나 중요한가요? 팀은 어디에서 가장 어려움을 겪고 있나요?

변화는 코드를 작성하는 것이 아닙니다. 이미 팀이 흡수할 수 있는 속도보다 빠르게 진행되고 있습니다. 무엇이 바뀐 것은 모든 후속 작업입니다. AI 도구는 끊임없이 풀 리퀘스트를 생성하며, 팀이 검토할 수 있는 속도보다 빠르게 생성됩니다. 이것은 시스템의 일부가 설계된 출력 수준에 대처하지 못하게 만듭니다.

모든 변경 사항은 여전히 유효성 검사를 거쳐야 합니다. 코드 검토, CI, 보안 검사, 승인, 등등. AI가 코드를 더 빠르게 생성한다고 해서 이것이 사라지지 않습니다. 지금의 마찰은 여기 있습니다. 생성이 아닌 코드를 완료하지 못하는 것입니다.

산업은 주로 코드 생성을 더 빠르게 하는 데 초점을 맞추었습니다. 유효성 검사가 무시된 이유는 무엇이며, 왜 지금 더 중요해지고 있나요?

코드 생성의 다운스트림 시스템이 동일한 속도로 진화하지 않았기 때문입니다. 출력이 증가하면 모든 것이 스트레스를 받습니다. 풀 리퀘스트는 더 크고 더 자주 발생합니다. CI 실패는 쌓이고, 검토 주기는 압축됩니다. 품질이 저하됩니다. 엔지니어가 관심이 없기 때문이 아니라, 볼륨이 거래를 강요하기 때문입니다.

Gitar는 코드 검토, 테스트, CI 워크플로우를 처리하기 위해 AI 에이전트를 사용합니다. 이러한 에이전트는 전통적인 정적 분석 도구 및 규칙 기반 파이프라인과 어떻게 근본적으로 다르나요?

차이는 미세하지 않습니다. 실제 에이전트는 단순히 프롬프트에 반응하는 것보다 더 많은 것을 수행해야 합니다. 멀티스텝 작업을 처리하고, 계획하고, 도구를 사용하고, 컨텍스트를 유지하며, 작업을 앞으로 이동시킬 수 있어야 합니다.

신뢰는 소프트웨어 개발에서 자동화의 주요 장벽입니다. Gitar는 어떻게 유효성 검사 프로세스가 팀이 의존할 수 있을 만큼 신뢰할 수 있는지 보장합니까?

작업을 작은 단계로 나눕니다. 명확한 경계를 정의합니다. 출력을 지속적으로 유효성 검사합니다. 위험이 있는 결정에서 인간을 참여시킵니다.

플랫폼을 사용하면 팀이 자신의 에이전트를 만들 수 있습니다. 기업의 채택을 위한 사용자 지정은 얼마나 중요합니까? 가장 흥미로운 사용 사례는 무엇입니까?

사용자 지정은 기업의 채택에 필수적입니다. 모든 플랫폼 팀은 CI를 자신의 회사에 특정 요구 사항에 맞게 맞춤 설정하기 위해 상당한 자원을 투자합니다. 이것은 전통적으로 맞춤 설정, 구성, 툴 통합, 로그 처리, 덕트 테이프와 같은 것을 필요로 합니다. Gitar는 이 작업을 축소합니다. 플랫폼 팀은 자연어 프롬프트를 사용하여 맞춤 설정 검사를 작성할 수 있으며, 이는 전통적인 프로그램 분석으로는 어려운 또는 불가능한 것을 유효성 검사할 수 있도록 합니다.

현대 엔지니어링 팀은 깃허브, 깃랩, 지라와 같은 복잡한 툴 스택에 의존합니다. 기존 워크플로우에 통합하는 것이 중요합니까?

채택은 개발자가 이미 있는 곳에서 만나는 것에 달려 있습니다. 엔지니어는 새로운 표면을 배우고 싶어하지 않습니다. 기존 워크플로우와 깊이 통합하는 것이 우리의 전략입니다.

우버, 구글, 인텔 랩스에서 엔지니어링을 이끌었으며, 대규모 개발자 플랫폼 및 인프라스트럭처를 작업했습니다. 그 경험이 어떻게 Gitar를 설립하게 했는지, 코드 생성 대신 코드 유효성 검사를 중점으로 하는 이유는 무엇입니까?

우버, 구글, 페이스북, 인텔 랩스에서 개발자 플랫폼을 다양한 규모로 작업했으며, 동일한 교훈이 반복되었습니다. 개발자 경험은 경쟁力的优势입니다. 훌륭한 도구는 최고의 엔지니어를 끌어들이고 유지하며 회사가 빠르게 움직일 수 있도록 합니다. 개발자는 빠르고, 노이즈가 없는 도구를 원하며, 그들이 흐름을 유지하고 노동을 자동화할 수 있도록 합니다. 그러나 개발자 툴링은 깊게 단편화되어 있으며, 대부분의 회사는 일관된 경험을 함께 조립하기 위해 엄청난 엔지니어링 자원을 소모합니다. 저는 직접 그것을 해결하는 데 많은 레버리지가 있다는 것을 보았습니다.

인터뷰를 마치면서, Gitar는 최근 900만 달러를 투자받았습니다. 이 자본의 상위 優先順位는 무엇이며, 향후 12~18개월 동안의 성공은 무엇입니까?

자본은 두 가지 優先順位를 위해 사용됩니다. 첫 번째는 시장 진출입니다. 우리는 기업으로의 움직임을 확대하고 개발자 인식을 높이기 위해 투자합니다. 두 번째는 제품입니다. 우리는 완전히 자율적인 코드 유효성 검사 및 품질을 위한 우리의 비전을 구축하기 위해 계속해서 작업합니다.

향후 12~18개월 동안의 성공은 의미 있는 기업 고객 기반을 확보하는 것입니다. 개발자 커뮤니티가 우리를 AI 기반 코드 유효성 검사의 기본값으로 인식하는 것입니다. 또한 우리의 에이전트가 더 많은 검토, 수정, 병합 작업을 자동으로 수행하는 것을 볼 수 있습니다. 우리가 올바른 길에 있다면, 1년 후의 대화는 AI가 코드를 유효성 검사할 수 있는지 여부가 아니라, 팀이 에이전트에게 유효성 검사 파이프라인의 얼마나 많은 부분을 위임했는지에 대한 것입니다.

인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Gitar를 방문하십시오.