Platform engineering untuk pengembangan AI

Berikan jalur dari prototipe menuju produksi

Orang dapat mengeksplorasi ide dengan berbagai alat AI sementara organisasi menyediakan jalur bersama menuju produksi. Tim platform membuat jalur tersebut jelas, didukung, dan dapat diulang.

Untuk prototipe yang berguna, kumpulkan tugas pengguna, contoh alur kerja, kode sumber jika tersedia, dan data yang dimaksud. Nilai apakah kode perlu disesuaikan atau dibangun ulang berdasarkan persyaratan yang telah dipelajari. Sebelum menggunakan kredensial aktif atau input rahasia, verifikasi aplikasi, alat pengembangan, dan runtime terhadap kontrol yang diperlukan.

Jika layanan harus berjalan dalam infrastruktur Anda, tawarkan deployment yang didukung ke akun cloud atau jaringan Anda. Sertakan identitas, penanganan secret, bukti rilis, pemantauan, dan pemulihan. Tinjau aliran data model secara terpisah; kepemilikan runtime tidak mengontrol setiap layanan pengembangan.

Perlakukan platform sebagai produk untuk penggunanya

Platform memberi tim kemampuan yang didukung untuk membangun dan mengoperasikan perangkat lunak. Kemampuan ini dapat mencakup identitas, lingkungan, pipeline pengiriman, database, pemantauan, dan pemeriksaan kebijakan. Unit yang berguna adalah alur kerja lengkap yang memenuhi kebutuhan berulang.

CNCF menjelaskan platform sebagai kemampuan yang dirancang berdasarkan pengguna internal, dengan antarmuka konsisten dan layanan mandiri jika sesuai. Portal dapat menampilkan kemampuan ini, tetapi portal saja bukan platform. CNCF Platforms White Paper.

Mulai dari kebutuhan nyata. Dalam perusahaan fiktif, beberapa tim memerlukan layanan web internal dengan login karyawan dan database terkelola. Bangun jalur yang didukung untuk kebutuhan tersebut sebelum menambahkan katalog luas berisi fitur yang jarang digunakan.

Sertakan agen sebagai pengguna platform

Agen AI dapat menghasilkan kode infrastruktur dengan cepat. Tanpa konteks platform terkini, agen juga dapat memilih region, pola identitas, atau metode deployment yang tidak didukung. Pembuatan kode yang lebih cepat tidak mengatasi batasan organisasi yang belum diberikan.

Berikan antarmuka yang andal kepada agen. Tentukan input, nilai yang diizinkan, output, dan perilaku kegagalan. Sediakan contoh yang sesuai dengan versi terpasang. Kembalikan error yang dapat ditindaklanjuti tanpa membuka secret. Terapkan pemeriksaan otorisasi yang sama kepada pemanggil manusia dan agen.

Untuk layanan internal, permintaan dapat menyebutkan penanggung jawab, kategori data, lingkungan, persyaratan pemulihan, dan runtime yang didukung. Platform kemudian dapat memilih konfigurasi yang telah ditinjau atau menjelaskan alasan permintaan memerlukan keputusan terpisah.

Tentukan jalur yang didukung dan batasannya

Ini contoh pembagian tanggung jawab. Konfirmasikan dengan tim dan penyedia yang sebenarnya. Tanggung jawab yang belum ditetapkan tidak hilang hanya karena platform tersedia.

Publikasikan jalur pengecualian untuk persyaratan di luar konfigurasi default. Identifikasi penanggung jawab keputusan dan bukti yang diperlukan. Proses pengecualian yang sulit dapat mendorong tim membuat sistem tanpa dukungan di luar platform.

Pelihara layanan setelah dibuat

Template adalah versi awal. Template tidak otomatis menambal aplikasi yang dibuat darinya. Tentukan cara perubahan platform mencapai layanan yang sudah ada dan cara kompatibilitas diperiksa.

Beri versi pada antarmuka dan modul bersama. Umumkan syarat penghapusan. Sediakan migrasi yang didukung jika diperlukan. Lacak layanan yang masih menggunakan versi terdampak ketika perbaikan keamanan diperlukan.

Hindari menjadikan tim platform sebagai antrean persetujuan manual untuk setiap operasi rutin. Otomatiskan pemeriksaan yang dapat diulang dan gunakan keputusan manusia untuk dampak yang belum terselesaikan. Ukur keberhasilan penggunaan, waktu tunggu, hasil pemulihan, dan upaya pemeliharaan.

Hubungkan platform dengan software factory

Platform engineering menentukan kemampuan yang didukung dan batas operasi. Software factory menghubungkan persyaratan, perencanaan, implementasi, bukti, dan pengiriman. Keduanya dapat saling melengkapi ketika factory menyusun rencana berdasarkan platform yang sebenarnya.

Sertakan operasi berkelanjutan dalam evaluasi. Verifikasi siapa yang memindai kerentanan baru, melakukan deployment perbaikan, merespons insiden, dan memelihara bukti kepatuhan. Kemampuan ini memerlukan cakupan yang disepakati dan penanggung jawab; istilah “software factory” tidak menjaminnya.

Evaluasi integrasi pada titik konkret: dapatkah perubahan yang dihasilkan menggunakan jalur deployment yang sudah ada dan mempertahankan kontrolnya? Dapatkah tim memeriksa alasan suatu pengecualian diperlukan? Siapa yang memperbarui konteks bersama ketika platform berubah?

Riset DORA menempatkan kemampuan AI dalam organisasi yang mendukungnya. Gunakan sudut pandang tersebut untuk menilai seluruh alur kerja, termasuk pekerjaan yang tetap menjadi tanggung jawab tim platform. Laporan DORA 2025.