Runtime-сенсор Hud сократил время анализа инцидентов в IT с 3 часов до 10 минут

Инженерные команды генерируют больше кода с помощью ИИ-агентов, чем когда-либо, но сталкиваются со стеной, когда этот код попадает в продакшен. Проблема не в самом коде, а в том, что традиционные инструменты мониторинга не дают ИИ-агентам нужного контекста о поведении функций в сложных рабочих средах.

Именно эту задачу решает стартап Hud, запустивший свой runtime-сенсор, который сокращает время анализа проблем с нескольких часов до минут, пишет VentureBeat.

Проблема разработчиков в эпоху ИИ

Типичная картина: приходит алерт, инженер проверяет эндпоинт с высокой задержкой или ошибками, а дальше — чёрный ящик. Мошик Эйлон, технический лидер в Monday.com, описывает знакомую многим рутину: ручной поиск по логам, сопоставление временных меток, попытки восстановить состояние приложения. Для новых проблем в крупных кодовых базах часто не хватает именно тех данных, которые нужны.

Даниэль Марашлян, технический директор Drata, называет это «налогом на расследование». Его инженеры тратили часы на маппинг общих алертов к конкретным владельцам кода и копание в логах. В архитектуре Drata, которая интегрируется с десятками внешних сервисов для автоматизации compliance, такие расследования особенно сложны.

Марашлян выделяет три ключевые проблемы:

• Стоимость переключения контекста: данные разбросаны по инструментам, инженеры выступают «человеческими мостами».
• Усталость от алертов: в сложных распределённых системах общие каналы становятся постоянным фоновым шумом, который в итоге игнорируется.
• Интеграция со стратегией ИИ: «ИИ-агент может написать код, но не может исправить баг в продакшене, если не видит runtime-переменные или первопричину».

Почему традиционные APM не справляются

Инструменты класса Application Performance Monitoring (APM) не дают нужной детализации без огромных затрат. Эйлон отмечает, что в Monday.com использовали очень низкие sampling rates из-за ограничений по стоимости, что часто приводило к пропуску нужных для отладки данных.

«Традиционная наблюдаемость требует, чтобы вы предугадали, что вам понадобится для отладки, — говорит Марашлян. — Но когда возникает новая проблема, особенно глубоко в большой кодовой базе, вам часто не хватает именно тех данных, которые нужны». Drata оценивала несколько решений в категориях AI SRE и автоматического реагирования на инциденты, но не нашла того, что требуется.

Здесь интересна сама постановка задачи: мониторинг перестаёт быть просто сбором метрик, а становится источником контекста для ИИ. Если раньше инструменты вроде Datadog или Sentry показывали, что «Сервис А упал», то теперь вопрос в том, чтобы объяснить ИИ-агенту, почему именно. Это следующий логический шаг эволюции DevOps — от алертов к автономным исправлениям, но с одним нюансом: для этого нужна беспрецедентная детализация данных на уровне каждой функции, что традиционно было слишком дорого.

По словам Руи Адлера, CEO Hud, осведомлённость об исключениях — это хорошо, но этого недостаточно, чтобы связать их с бизнес-воздействием или предоставить контекст выполнения, необходимый ИИ-агентам для предложения исправлений.

Как работают runtime-сенсоры

Runtime-сенсоры переносят интеллект на край, где выполняется код. Сенсор Hud работает как SDK, интегрируемый одной строкой кода. Он видит каждое выполнение функции, но отправляет только лёгкие агрегированные данные, если что-то не идёт не так.

При ошибках или замедлениях сенсор автоматически собирает глубокие форензик-данные: HTTP-параметры, запросы и ответы базы данных, полный контекст выполнения. Система устанавливает базовые показатели производительности за день и может предупреждать как о резких замедлениях, так и о выбросах, которые пропускает мониторинг на основе процентилей.

Платформа доставляет данные через четыре канала:

• Веб-приложение для централизованного мониторинга и анализа
• Расширения IDE для VS Code, JetBrains и Cursor, которые показывают метрики продакшена прямо там, где пишется код
• MCP-сервер, который передаёт структурированные данные ИИ-кодинг агентам
• Система алертинга, которая идентифицирует проблемы без ручной конфигурации

Интеграция с MCP-сервером критична для ИИ-разработки. Инженеры Monday.com теперь запрашивают поведение в продакшене прямо в Cursor. «Я могу просто задать Cursor вопрос: „Эй, почему этот эндпоинт медленный?“ — говорит Эйлон. — Когда он использует Hud MCP, я получаю все детальные метрики, и вижу, что эта функция стала на 30% медленнее с этого деплоя. Затем я могу найти и корневую причину».

От «вуду-инцидентов» к исправлениям за минуты

Практическое влияние проявляется в том, как команды теперь работают с инцидентами. То, что раньше занимало часы или дни расследований, теперь решается за минуты.

«Я привык к этим „вуду-инцидентам“, когда есть скачок CPU, и ты не знаешь, откуда он взялся, — делится Эйлон. — Несколько лет назад у меня был такой инцидент, и мне пришлось создавать собственный инструмент, который анализирует профиль CPU и дамп памяти. Теперь у меня есть все данные по функциям, и я вижу, как инженеры решают такие проблемы невероятно быстро».

В Drata количественный эффект драматичен. Компания создала внутреннюю команду /triage, которую инженеры поддержки запускают в своих ИИ-ассистентах, чтобы мгновенно идентифицировать корневые причины. Время анализа инцидентов сократилось с 3 часов до 10 минут.

Это меняет парадигму: вместо того чтобы начинать с Datadog и погружаться в слои данных, инженеры начинают с запроса к ИИ-агенту на диагностику. Агент имеет немедленный доступ к данным продакшена на уровне функций. Фактически, runtime-сенсоры становятся глазами и ушами ИИ в рабочей среде, закрывая критический разрыв между написанием кода и его реальным поведением.