Udržitelnost, dostupnost, AI – kam směřovat vývoj, aby to dlouhodobě dávalo smysl

Produkt i tým prošly za tu dobu výrazným vývojem. Máme mnohem zkušenější konzultanty a kvalitnější řešení, což nám umožňuje implementovat řádově komplexnější projekty a ty standardní dodat v kratším čase. Když jsem přišel do firmy, realizovali jsme první automatizační projekty – dnes je to náš „denní chléb“. Spolupracujeme se zákazníky, kteří mají vysoké nároky na dostupnost aplikace, pracují s velkým objemem dat a očekávají moderní a robustní řešení.

Jedním z klíčových témat je pro nás udržitelnost. Chceme, aby náš systém podporoval business našich zákazníků nejen dnes, ale i za deset až dvacet let. Je důležité, aby řešení rostlo společně s firmou a bylo připravené na její další rozvoj. To vše jsme schopni pokrýt díky konfigurovatelnosti, modularitě, přechodu do cloudového prostředí a dalším věcem.

V době mého nástupu jsme pracovali na verzi 7. Mým úkolem bylo dokončit její vývoj a nasadit ji do produkce u zákazníků. Jedním z hlavních cílů bylo mít aplikaci od této verze v cloudu – konkrétně v AWS. Vydali jsme se cestou Kubernetes a rozpadu systému na jednotlivé služby.

Poté jsme spustili modularizaci monolitického jádra aplikace a oddělení frontendu, tedy zobrazovací části aplikace, od výkonné logiky. Upřímně, čekal jsem, že to půjde rychleji. Ale brzy mi došlo, že když je systém takhle velký, nestačí jen otočit kormidlem – chvíli trvá, než celá loď skutečně změní směr.

Důležitou součástí bylo i interní vzdělávání – aby každý chápal, co nová architektura přináší. Celkově jsme se zaměřili na komunikaci uvnitř týmu. Se šedesáti vývojáři „na palubě“ to jinak nejde. Když jsem divizi přebíral, byla nás polovina.

Pokud má zákazník své informační systémy a aplikace v cloudu, nemusí se starat o jejich provoz ani údržbu. IT kapacity tak může využít na aktivity, které přímo podporují jeho byznys. O správu aplikací a jejich integraci na ostatní systémy se postaráme my. Díky tomu, že Aimtec využívá platformu AWS, jsou zajištěny vysoká dostupnost a provoz bez výpadků – s garancí až 99,9 %. Velkým přínosem je také bezpečnost. Máme konkrétní příklady on-prem zákazníků, kterým shořel server nebo kteří byli „úspěšně“ napadeni kyberútokem a návrat systému do původního stavu byl velmi složitý. Navíc pokud chce zákazník rozběhnout nové aplikace nebo rozšířit systém, je to v cloudovém prostředí otázka velmi krátkého času.

Ano, provádíme penetrační testy, které zajišťuje specializovaná a zkušená externí firma. Její lidé pracují jako hackeři a zaměřují se na identifikaci potenciálních zranitelností v aplikaci. Výstupem je podrobný seznam slabých míst, která by mohla být zneužita. Bezpečnost však neověřujeme pouze tímto způsobem. Průběžně také využíváme software pro monitoring zranitelností (vulnerabilit) a máme interního bezpečnostního experta, který se o celkovou strategii aktivně stará.

Abychom byli schopni udržet zmíněnou vysokou dostupnost v cloudu, máme nastavený automatický monitoring. Sledujeme stav aplikace v reálném čase a jakmile se objeví náznak problému, systém okamžitě upozorní náš 24/7 support, který začne situaci řešit. Díky tomu často odhalíme potíže dříve, než je vůbec zaznamená zákazník. Máme předem definované scénáře, které mohou nastat, a reagujeme na ně už v zárodku. Pomáhají nám i automatické testy. Můžeme tak s klidným svědomím nasazovat nové verze do produkce. V rámci podpory dlouhodobé udržitelnosti zahajujeme přechod na PostgreSQL – open-source databázi s aktivní komunitou, která se rychle rozvíjí. PostgreSQL používá řada velkých firem. A co je důležité, umožní nám mnohem jednodušeji nakonfigurovat vysokou dostupnost, o které mluvíme.

Zaměřujeme se na dva hlavní směry využití AI – pro zákazníky a pro vývojáře při tvorbě produktu. V prvním případě implementujeme machine vision a rozpoznávání obrazu pro kontrolu kvality a automatickou inventuru. Při kontrole kvality systém analyzuje fotografie a automaticky identifikuje vady, nesprávné tvary, barevné odchylky nebo chybějící díly přímo na pracovišti. Automatická inventura funguje tak, že kamery ve skladu průběžně sledují stav zásob, při jejich poklesu automaticky generují požadavek na doplnění a mohou provádět inventuru na základě pořízených snímků.

Zároveň pro zákazníky zavádíme jazykové modely, tzv. chatboty, kteří budou radit místo konzultanta neúnavně ve dne v noci a v různých jazycích, a zvažujeme i využití Copilota pro nastavování procesů – transakcí. Pro optimalizace procesů využíváme matematické solvery, které efektivně řeší i nejkomplexnější úlohy v logistice a ve výrobě. V řádech sekund umí nalézt nejrychlejší nebo nejméně pracné řešení s respektováním všech omezujících podmínek.

Z pohledu vývojářů již několik let využíváme AI a různé alternativy Copilotů, například při psaní kódu nebo při tvorbě automatických testů.