Rakuten sửa lỗi nhanh gấp đôi nhờ trợ lý lập trình AI Codex

Rakuten tăng tốc độ và độ tin cậy với trợ lý AI

Rakuten là một công ty đổi mới toàn cầu hoạt động trong các lĩnh vực thương mại điện tử, công nghệ tài chính (fintech) và truyền thông di động, phục vụ hàng triệu người tiêu dùng và doanh nghiệp trên quy mô lớn. Với 30.000 nhân viên trên toàn thế giới, các đội ngũ kỹ sư của họ phải liên tục phát triển sản phẩm trong một hệ sinh thái lớn và phức tạp, nơi tốc độ và độ tin cậy là những yếu tố sống còn.

Đó là lý do tại sao ông Yusuke Kaji, Tổng Giám đốc mảng AI cho Doanh nghiệp tại Rakuten, đã dành cả năm qua để thúc đẩy các quy trình làm việc tự hành dựa trên AI vào cách các nhóm lên kế hoạch, xây dựng và kiểm thử phần mềm. Codex—tác tử lập trình AI từ OpenAI—đã trở thành một phần cốt lõi trong hệ sinh thái công nghệ của Rakuten, đặc biệt ở những nơi công ty cần tăng tốc mà không ảnh hưởng đến an ninh.

Trong năm qua, các kỹ sư của Rakuten đã sử dụng Codex trong các hoạt động vận hành và phát triển phần mềm để rút ngắn thời gian xử lý sự cố (bao gồm giảm ~50% thời gian trung bình để khắc phục, hay MTTR), củng cố quy trình CI/CD bằng việc tự động hóa đánh giá mã nguồn và kiểm tra lỗ hổng bảo mật, cũng như hỗ trợ phát triển tự chủ hơn cho các dự án phức tạp.

“Chúng tôi không chỉ quan tâm đến việc tạo mã nhanh,” ông Kaji nói. “Chúng tôi quan tâm đến việc phát hành sản phẩm một cách an toàn. Tốc độ mà không có sự an toàn thì không phải là thành công.”

Ba ưu tiên chiến lược AI của Rakuten

Trong đội ngũ kỹ thuật của Rakuten, chương trình nghị sự về AI rất rõ ràng và tập trung vào vận hành. Ông Kaji định hình công việc xoay quanh ba ưu tiên mà các nhóm cùng hướng tới:

Xây dựng nhanh hơn (“Tốc độ!! Tốc độ!! Tốc độ!!”): Các nhóm sử dụng Codex trong quy trình vận hành, bao gồm giám sát và chẩn đoán dựa trên ngôn ngữ truy vấn KQL, để đẩy nhanh việc phân tích nguyên nhân gốc rễ và khắc phục sự cố, giúp giảm tới 50% chỉ số MTTR.

Xây dựng an toàn hơn (“Hoàn thành công việc”): Codex được tích hợp vào quy trình CI/CD để đánh giá mã nguồn và kiểm tra lỗ hổng bảo mật, tự động áp dụng các tiêu chuẩn nội bộ để các nhóm có thể phát hành sản phẩm nhanh chóng trong một khuôn khổ an toàn.

Vận hành thông minh hơn (“AI-hóa”): Codex thúc đẩy các dự án lớn, có yêu cầu không rõ ràng từ giai đoạn đặc tả đến khi có sản phẩm hoạt động, giảm sự phụ thuộc vào các yêu cầu được định nghĩa hoàn hảo, cho phép thực thi tự chủ hơn và cuối cùng là rút ngắn các dự án kéo dài hàng quý xuống chỉ còn vài tuần.

Codex đóng vai trò then chốt trong việc hiện thực hóa từng ưu tiên này như một tác tử đáng tin cậy, phát huy giá trị ở những nơi mà tốc độ, sự an toàn và tính tự chủ tạo ra lợi ích kép.

Giảm một nửa thời gian khắc phục sự cố

Tại Rakuten, tốc độ không chỉ là vận tốc phát triển mà còn bao gồm cả thời gian phục hồi sau sự cố. Các nhóm sử dụng KQL (hệ thống truy vấn của Azure cho nhật ký và đo lường từ xa) để giám sát API và phân tích tín hiệu. Codex hoạt động song song với các quy trình này để giúp xác định nguyên nhân gốc rễ và đề xuất các bản sửa lỗi, giảm thời gian từ khi có cảnh báo đến khi giải quyết xong.

Từ góc độ của kỹ sư đảm bảo độ tin cậy hệ thống (SRE), điều này rút ngắn con đường từ phát hiện đến khắc phục. Thay vì phải kết hợp các truy vấn, nhật ký và bản vá một cách thủ công, các kỹ sư có thể tập trung vào việc xác thực và triển khai các bản sửa lỗi.

Rakuten ước tính phương pháp này có thể giảm MTTR khoảng 50% khi sự cố xảy ra. Nói một cách đơn giản hơn: Rakuten đã sử dụng Codex để khắc phục sự cố nhanh gấp đôi khi có vấn đề xảy ra.

Tự động hóa an toàn trong quy trình CI/CD

Khi tốc độ phát hành sản phẩm tăng lên, việc đánh giá và triển khai có thể trở thành điểm nghẽn. Rakuten giải quyết vấn đề này bằng cách tích hợp Codex trực tiếp vào quy trình CI/CD của mình.

Codex tiến hành đánh giá mã nguồn và kiểm tra lỗ hổng bảo mật trước khi các thay đổi được đưa vào môi trường sản phẩm. Rakuten cung cấp các nguyên tắc và tiêu chuẩn lập trình nội bộ cho Codex để các bài đánh giá luôn tuân thủ kỳ vọng của công ty.

“Chúng tôi cung cấp các nguyên tắc lập trình nội bộ của mình cho Codex,” ông Kaji cho biết. “Sử dụng cùng các nguyên tắc đó, nó sẽ xem xét liệu mã nguồn có phù hợp với tiêu chuẩn của chúng tôi hay không.”

Kết quả là các bước kiểm tra an toàn được thực hiện một cách nhất quán và tự động, cho phép các nhóm làm việc nhanh hơn mà không phải hạ thấp tiêu chuẩn.

Thúc đẩy các dự án phức tạp một cách tự chủ

Ưu tiên thứ ba của Rakuten—AI-hóa—tập trung vào tính tự chủ. Codex không chỉ được sử dụng để đánh giá và bảo trì, mà còn để thực thi các dự án lớn, có yêu cầu chưa rõ ràng từ đầu đến cuối. Thay vì đòi hỏi các bản đặc tả được định nghĩa hoàn hảo, Codex có thể tiến hành công việc chỉ từ những yêu cầu chưa đầy đủ và tạo ra các sản phẩm có thể sử dụng được.

“Các mô hình Codex mới nhất có thể ‘đọc vị’ được ý đồ,” ông Kaji nói. “Ngay cả khi yêu cầu không được định nghĩa hoàn hảo, nó vẫn hiểu chúng tôi đang cố gắng xây dựng điều gì.”

Một ví dụ điển hình là việc xây dựng phiên bản ứng dụng di động cho một dịch vụ trợ lý AI đã có trên nền tảng web. Codex đã triển khai toàn bộ đặc tả, bao gồm một hệ thống full-stack với backend Python/FastAPI và ứng dụng iOS Swift/SwiftUI, cùng tất cả các API backend, mà không cần sự hướng dẫn từng bước từ con người. Codex đã rút ngắn thời gian phát triển dự án này từ một quý xuống chỉ còn vài tuần.

Vai trò mới của kỹ sư trong kỷ nguyên AI

Khi Codex đảm nhận nhiều hơn công việc tạo mã, Rakuten đang chuyển đổi vai trò của kỹ sư sang việc viết các bản đặc tả rõ ràng hơn và xác minh kết quả đầu ra theo các tiêu chuẩn có thể đo lường được.

“Vai trò của chúng tôi không còn là kiểm tra từng dòng mã nữa,” ông Kaji chia sẻ. “Vai trò của chúng tôi là định nghĩa rõ ràng những gì chúng tôi muốn và thiết lập cách để xác minh nó.”

Rakuten đã hỗ trợ sự thay đổi này thông qua các buổi hội thảo thực hành cho các nhóm kỹ thuật, sản phẩm và cả các nhóm phi kỹ thuật—góp phần đưa Codex trở thành công cụ trung tâm giúp các nhóm phát hành sản phẩm nhanh hơn, vận hành an toàn hơn và mở rộng quy mô phát triển tự chủ trên toàn tổ chức.