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Digma ha presentado Análisis de observabilidad preventivaun motor de observabilidad diseñado para reducir los errores introducidos por la generación de código de IA y otros problemas de codificación.
La versión comercial, presentada el 5 de febrero, sigue una versión gratuita de capacidad limitada. Digma dijo que su motor proporciona a los equipos de ingeniería una visión a nivel de código sobre la causa raíz de los problemas de desarrollo de software al tiempo que agrega sugerencias impulsadas por la IA para resolver problemas de rendimiento, defectos arquitectónicos y comportamientos problemáticos de tiempo de ejecución. El motor de análisis de observabilidad preventivo (POA) está activo durante la etapa de prueba de preproducción del ciclo de vida del desarrollo de software.
Además de abordar los errores generados por IA, el motor de análisis de observabilidad preventivo también aborda errores en el código generado por los humanos que causan problemas de rendimiento y degradaciones de SLA (acuerdo de nivel de servicio), dijo Digma. La herramienta será particularmente transformadora para las organizaciones en entornos altamente transaccionales como fintech, comercio electrónico y venta minorista, dijo la compañía.
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