AI-agensekkel váltotta ki a Fivetran a 65 ezer dolláros státuszoldalt
Két Fivetran-mérnök körülbelül négy hónap alatt, AI-kódoló ügynökök segítségével épített és élesített egy új státuszoldalt. A rendszer a vállalat szerint kiváltott egy évi 65 ezer dollárba kerülő SaaS-terméket, és nagyjából 26 ezer értesítési feliratkozót szolgál ki.
- Két Fivetran-mérnök építette az új státuszoldalt AI-kódoló ügynökökkel.
- A korábbi Atlassian Statuspage-alapú megoldás évente körülbelül 65 ezer dollárba került.
- Az új rendszer nagyjából 26 ezer értesítési feliratkozót szolgál ki.
- A fejlesztés előtt 300 órát fordítottak specifikációra és az AI-ügynökök felkészítésére.
- A prototípus hat hét alatt, 46 pull requesttel készült el.
Drága és nehezen bővíthető volt a régi rendszer
A Fivetran korábbi státuszoldala az Atlassian Statuspage-re épült, de az évek során jóval túlnőtt a szolgáltatás eredeti képességein. A vállalat sok, külön-külön figyelt szolgáltatást jelenített meg, és mindegyikhez saját állapotot, valamint rendelkezésre állási adatokat szeretett volna közölni.
A megoldás működtetéséhez Google Cloud Functions számolta a rendelkezésre állást a BigQuery adattárház adatai alapján, egy incidenskezelő rendszer szinkronizálta az állapotokat, az automatizáció pedig a vállalat incidenskezelési folyamatához kapcsolta a rendszert. A Fivetran évente körülbelül 65 ezer dollárt fizetett, amelyhez legalább 10 ezer dollárnyi mérnöki munka társult.
A vállalat problémaként említi a lassú betöltést, az első próbálkozásra időnként sikertelen megnyitást, az észrevétlenül elmaradó frissítéseket és az API-korlátokat is. Ez különösen kellemetlen egy olyan oldalnál, amelyet az ügyfelek akkor keresnek fel, amikor a szolgáltatás más részeivel probléma van.
A fejlesztés előtt az AI-ügynököket készítették fel
A projektet Valentina Mačković és Jelena Kostic, a Fivetran két mérnöke vezette. A csapat először nem kódot írt, hanem részletes működési keretet alakított ki az AI-ügynökök számára.
Létrehoztak egy CLAUDE.md fájlt a projekt szabályaival, valamint egy 16 lépésből álló fejlesztési folyamatot. Hat külön szerepkört határoztak meg: projektvezetőt, termékmenedzsert, szoftverarchitektust, backend- és frontendfejlesztőt, tesztmérnököt, valamint SRE-mérnököt. Ezekhez külön inicializáló fájlok és újrahasználható készségleírások készültek.
Az ügynökök rendelkezésére bocsátották a termékkövetelményeket és a technikai tervet, az OpenAPI-sémát, valamint a Figma felületterveit. Minden funkció saját Git-ágat és munkakönyvtárat kapott, így több ügynökcsapat dolgozhatott párhuzamosan.
A Fivetran adatai szerint a funkciók fejlesztése előtt összesen 300 órát fordítottak követelményekre, specifikáció-előkészítésre, ügynökeszközökre és a munkafolyamat kialakítására. Az MVP elkészítése további 162 órát vett igénybe. A vállalat szerint ez nagyjából két óra előkészítést jelentett minden egyes építéssel töltött órára.
Hat hét alatt készült el a prototípus
A prototípus teljes commitelőzménye 2026. március 4. és április 15. közé esik. Ez alatt hat hét alatt 46 pull request született. A munka első három hete főként a kontextus- és készségfájlok elkészítéséről szólt, ezt követően körülbelül két hét alatt kerültek be a fő funkciók, köztük a csoportok és szolgáltatások kezelése, az incidensek, a karbantartási ablakok, a nyilvános oldal, a folyamatos integráció, a tesztek és a telepítési munkafolyamatok.
A tapasztalatok szerint a kisebb feladatok jobban működtek, mint a nagy, összetett kérések. A dedikált architektügynök a vállalati szabályok alapján ellenőrizte a kódot, és olyan szerkezeti problémákat is kiszűrt, amelyek miatt később a backend teljes átszervezésére volt szükség.
A folyamatnak voltak hibái is. A csoportkezelés négy, a szolgáltatáskezelés öt külön pull requestben készült el, a 46 pull requestből pedig nyolcat soha nem egyesítettek. A párhuzamosan dolgozó ügynökök emberi követés nélkül újra megoldottak már elkészült feladatokat.
A Fivetran szerint bizonyos rendszereknél eltolódott a mérleg
A vállalat nem állítja, hogy az AI feleslegessé tenné a SaaS-termékeket. A státuszoldalt azért tartotta megfelelő kísérleti terepnek, mert viszonylag kis alkalmazásról van szó, miközben nagy üzemi következményei vannak. A régi és az új rendszert párhuzamosan is futtathatták, amíg meg nem bíztak az új megoldásban.
A Fivetran következtetése szerint azoknál a feladatoknál mozdult el a fejlesztés irányába a korábbi vásárlási döntés, amelyek jól körülírhatók, mérsékelt összetettségűek, és egy általános termékből csak egy szűk funkciót használnak. A vállalat saját státuszoldala ezt a lehetőséget a 26 ezer feliratkozó kiszolgálásával már éles környezetben teszteli.
