リーディングソフトウェア企業であるLaunchDarkly（ローンチダークリー）は、Galaxy 2025において、現代のチームが実行時にソフトウェアをリリースおよび最適化する方法を変革することを目指した一連の革新的な機能を発表した。これらの新機能は、急速に進化するテクノロジー環境において、高速かつ高耐障害性のソフトウェアおよびAIアプリケーションを提供することを目的として設計されている。
イベントで発表されたキーイノベーションの一つは、Guarded Releasesの機能強化だった。この機能により、チームはロールアウトを監視し、軽微な問題が重大なインシデントにエスカレートするのを防ぐことができる。Smart Minimumsの導入により、トラフィックとリリースの状況に基づいてサンプルサイズが動的に調整され、誤検知が削減され、より確実なロールアウトの判断が可能になる。さらに、メトリクス用の新しいヘルスチェック機能は、フラグ設定を事前に検証し、ロールアウト開始前に問題を検出する。また、同社はError MonitoringとSession Replayも発表した。これらは、ロールアウトによってトリガーされた例外を検出してグループ化するツールと、フィーチャーフラグにリンクされたピクセルパーフェクトなユーザーセッションをキャプチャーするツールだ。
LaunchDarklyは、実行時にプロンプトとモデルの設定を管理するためのコントロールプレーンであるAI Configsの新機能も発表した。これらの機能強化により、チームは安全性とスケールを考慮しながら、AIアプリケーションのデプロイとリリース方法をより詳細に制御できるようになる。新しいツールにより、特定のユーザーセグメントをターゲットにしたり、新しいモデルを実際の環境で検証したり、パフォーマンスを比較するための並列実験を実行したりすることが可能になる。これらは全て、コードの変更や再デプロイを必要とせずに実行できる。強化されたガバナンスツールも導入され、AIの変更のレビュー、監査、管理が容易になった。
同社はまた、LaunchDarkly Experimentationのメジャーアップデートを発表した。Snowflakeのネイティブサポートにより、データウェアハウスに直接接続できるようになった。これにより、チームは実際の本番データを用いて指標を定義・検証し、結果の正確性、一貫性、そしてビジネス目標との整合性を確保できる。実験作成のワークフローも再設計され、役割間の連携が効率化され、設定における推測作業が排除された。
最後に、LaunchDarklyは製品分析機能をリリースした。これは、製品チームが各リリースにおけるユーザーのエンゲージメントを把握するのに役立つように設計されている。この機能により、チームは機能の使用状況を分析し、パターンを発見し、ユーザー行動とビジネス成果を結び付けることができる。この機能はLaunchDarkly Experimentationと統合されており、チームは洞察から行動へとシームレスに移行できる。
LaunchDarklyの新機能は、チームのリリースを迅速化し、障害を即座に軽減し、ソフトウェアリリースを競争優位性へと転換することを目的としている。これらのアップデートには、同社のイノベーションと継続的な改善へのコミットメントが明確に表れており、テクノロジー業界のチームがどのようにこれらの機能を採用し、活用していくのか、今後の展開が注目される。
出典：LaunchDarkly
この製品の詳細については、LaunchDarkly製品ページをご覧ください。
