Tech Patrol

Etiket: software development

  • # Flowcode: Bridging the Gap Between Visual Programming and Real-World Backend Development

    ## Flowcode: Bridging the Gap Between Visual Programming and Real-World Backend Development

    Gabriel, a developer, recently unveiled Flowcode, a visual programming platform designed to streamline backend development and offer a more intuitive way to manage complex logic. Addressing common pain points in the low-code/no-code space, Flowcode aims to empower developers by combining the accessibility of visual interfaces with the power and flexibility of traditional coding.

    Gabriel’s motivation stemmed from the repetitive task of diagramming architectures and logic flows, only to then translate them into code. He envisioned a platform where these visual representations could be directly executed. Existing visual tools, however, fell short, often lacking the transparency and customizability needed for real-world product development.

    Flowcode targets modern backend tasks involving the integration of various services with basic logic. The platform seeks to accelerate development by simplifying these processes, allowing developers to focus on design and problem-solving. Gabriel also highlights its potential in developing workflows involving Large Language Model (LLM) calls, which often require extensive debugging and prompt refinement due to their non-deterministic nature.

    Unlike many visual programming or low-code tools that often suffer from limitations such as lack of concurrency, limited control, and vendor lock-in, Flowcode offers a different approach. It boasts true concurrency, eliminates vendor lock-in through exportable `.flyde` files, and is Turing-complete, supporting loops, recursion, control flows, and multiple I/O operations. Users can even fork any node within the visual environment. Crucially, Flowcode integrates seamlessly with existing code through its SDK, making it a valuable tool for teams already invested in traditional development workflows.

    The platform is built on Flyde, an open-source visual programming language (https://github.com/flydelabs/flyde), previously launched on Hacker News. This foundation underpins Flowcode’s commitment to openness and flexibility.

    Flowcode’s launch represents a significant step towards bridging the gap between visual programming and practical backend development. By prioritizing control, transparency, and integration capabilities, it offers a promising alternative to existing low-code/no-code solutions. Developers interested in exploring this new approach can find more information and experiment with Flowcode at https://app.getflowcode.io/playground/example1. Gabriel is actively seeking feedback from the Hacker News community to further refine the platform.

  • # Flowcode: Kod ve Görsel Programlamanın En İyi Yönlerini Birleştiren Yeni Nesil Platform

    ## Flowcode: Kod ve Görsel Programlamanın En İyi Yönlerini Birleştiren Yeni Nesil Platform

    Gabriel tarafından geliştirilen Flowcode, kod ve görsel programlamanın en iyi yönlerini bir araya getirmeyi hedefleyen, Turing-tam bir görsel programlama platformu olarak dikkat çekiyor. Backend geliştirme süreçlerini hızlandırmayı ve basitleştirmeyi amaçlayan bu yeni platform, özellikle farklı servisleri temel mantıkla birbirine bağlama görevlerinde büyük kolaylık sağlamayı vadediyor.

    Geliştirici Gabriel, uzun yıllardır mimari ve mantık şemaları çizmekten yorulduğunu ve bu şemaları kodlamak yerine doğrudan çalıştırmak istediğini belirtiyor. Ancak piyasadaki görsel programlama araçlarının, gerçek ürünler geliştirmek için yeterince esnek ve şeffaf olmadığını fark etmiş. Flowcode, bu eksikliği gidermek için tasarlanmış.

    Platform, modern backend geliştirme görevlerinin yanı sıra, LLM (Large Language Model) çağrılarını içeren, deterministik olmayan ve sürekli hata ayıklama ve prompt optimizasyonu gerektiren iş akışları için de ideal bir çözüm sunuyor. Görsel programlama, bu tür karmaşık ve iteratif süreçleri daha anlaşılır ve yönetilebilir hale getiriyor.

    Flowcode’un rakiplerinden ayrıldığı önemli noktalar ise kontrol ve esneklik alanında ortaya çıkıyor. Diğer görsel/düşük kodlu araçlar genellikle sınırlı kontrol imkanı, eş zamanlılık desteği eksikliği, döngü ve şeffaflık sorunları gibi kısıtlamalar sunarken, Flowcode tam kontrol ve esneklik sağlamayı hedefliyor. Ayrıca, satıcı bağımlılığı (vendor lock-in) ve mevcut kodlarla entegrasyon zorlukları gibi yaygın sorunların da üstesinden geliyor.

    Flowcode, açık kaynaklı bir görsel programlama dili olan Flyde üzerine inşa edilmiş. Flyde, geliştiricinin geçtiğimiz yıl Hacker News’te de tanıttığı bir proje. Bu açık kaynak yapısı, Flowcode’un gerçek eş zamanlılık, satıcı bağımlılığından kurtulma (akışları .flyde dosyaları olarak dışa aktarma imkanı), Turing-tam olma (döngüler, özyineleme, kontrol akışları, çoklu IO’lar vb.), herhangi bir düğümü çatallama (fork), SDK aracılığıyla kodla entegrasyon gibi önemli avantajlar sunmasını sağlıyor.

    **Flowcode’un Öne Çıkan Özellikleri:**

    * **Turing-Tam:** Döngüler, özyineleme ve karmaşık kontrol akışları desteği.
    * **Açık Kaynak:** Satıcı bağımlılığından kurtulma ve özelleştirme imkanı.
    * **Eş Zamanlılık:** Birden fazla görevi aynı anda çalıştırma yeteneği.
    * **Entegrasyon Kolaylığı:** Mevcut kodlarla SDK aracılığıyla kolay entegrasyon.
    * **Görsel Programlama:** Karmaşık mantığı görsel olarak tasarlama ve yönetme imkanı.

    Flowcode, görsel programlamanın gücünü kodlama esnekliğiyle birleştiren, backend geliştirme süreçlerini optimize etmeyi hedefleyen yenilikçi bir platform olarak dikkat çekiyor. Proje hakkında daha fazla bilgi edinmek ve geri bildirimde bulunmak isteyenler için platformun web sitesi ziyaret edilebilir.

  • # Rust’tan Uzaklaşmak: Bir Teknoloji Yazarının Bakış Açısı

    ## Rust’tan Uzaklaşmak: Bir Teknoloji Yazarının Bakış Açısı

    rc00 tarafından yazılan ve deadmoney.gg adresinde yayınlanan “Rust’tan Uzaklaşmak” başlıklı makale, Rust programlama dilinin potansiyel olarak geride bırakılması konusunu gündeme getirerek teknoloji dünyasında yankı uyandırdı. Makalenin Hacker News üzerinde aldığı yoğun ilgi (223 puan ve 167 yorum) de bu konunun ne kadar tartışmalı ve önemli olduğunu gösteriyor.

    Peki neden Rust’tan uzaklaşmak? Bu sorunun cevabı, makalenin içeriğinde ve yorumlarda yatmaktadır. Rust, sunduğu güvenlik ve performans avantajlarıyla özellikle sistem programlama ve gömülü sistemler alanında popülerlik kazanmış olsa da, öğrenme eğrisi dikliği ve karmaşıklığı bazı geliştiriciler için caydırıcı olabiliyor. Bu durum, daha hızlı prototipleme ve geliştirme süreçlerine ihtiyaç duyan ekipler için alternatif dillerin daha cazip hale gelmesine neden olabilir.

    Makalede, Rust’ın sunduğu güçlü özelliklerin, belirli projelerde gereksiz karmaşıklığa yol açabileceği ve geliştirme süresini uzatabileceği vurgulanmış olabilir. Ayrıca, Rust ekosisteminin olgunlaşma süreci, bazı kütüphanelerin ve araçların henüz tam anlamıyla gelişmemiş olması da bu uzaklaşma düşüncesini tetikleyen faktörlerden biri olabilir.

    Ancak, Rust’tan uzaklaşmak her zaman doğru bir karar olmayabilir. Yüksek performans, bellek güvenliği ve eşzamanlılık gibi konularda Rust’ın sunduğu avantajlar, özellikle kritik sistemlerde ve güvenliğin ön planda olduğu uygulamalarda vazgeçilmez olabilir. Dolayısıyla, dil seçiminde projenin ihtiyaçları, ekibin tecrübesi ve geliştirme süreci gibi faktörlerin dikkatlice değerlendirilmesi gerekmektedir.

    Sonuç olarak, “Rust’tan Uzaklaşmak” makalesi, dil seçiminin karmaşıklığını ve projenin ihtiyaçlarına göre farklı dillerin daha uygun olabileceğini hatırlatan önemli bir tartışma başlatmıştır. Teknoloji dünyasında hiçbir dilin “tek doğru” olmadığı ve her dilin kendine özgü avantaj ve dezavantajları olduğu unutulmamalıdır. Bu nedenle, projeler için en uygun dili seçerken, kapsamlı bir analiz yapmak ve bilinçli bir karar vermek büyük önem taşımaktadır.

  • # The Rust Reformation? Dead Money Signals a Shift Away From Rust

    ## The Rust Reformation? Dead Money Signals a Shift Away From Rust

    The tech world is buzzing about a recent announcement from Dead Money, a company apparently involved in software development (judging from the URL “deadmoney.gg/news/articles/migrating-away-from-rust”). A blog post, titled “Migrating Away From Rust,” authored by rc00 and timestamped April 27, 2024 (adjusting from the Unix timestamp 1745866056), is generating significant discussion online, evidenced by its score of 223 points and 167 comments on an unspecified platform (likely Hacker News, given the context).

    The announcement signals a potentially significant strategic shift for Dead Money, moving away from Rust, a language known for its memory safety and performance. While the original post can be found at `https://deadmoney.gg/news/articles/migrating-away-from-rust`, the title alone raises crucial questions: Why are they abandoning Rust? What language(s) are they migrating to? And what does this decision say about the overall maturity and viability of Rust in real-world development scenarios?

    Rust has gained immense popularity in recent years, particularly in areas like systems programming, embedded systems, and high-performance applications. Its strong focus on preventing memory errors, like dangling pointers and data races, has made it a compelling choice for projects where security and reliability are paramount. However, the language’s steep learning curve and complex borrow checker have also been points of criticism.

    Dead Money’s decision to migrate away from Rust suggests that the benefits of the language may no longer outweigh its drawbacks for their specific use case. Perhaps they are encountering challenges in hiring and training developers proficient in Rust, or maybe they have found that the performance gains are not worth the development overhead. It’s also possible they are migrating to a language that offers better tooling, a larger ecosystem, or simply aligns better with their evolving business needs.

    The comments accompanying the announcement are likely a rich source of speculation and debate, offering potential insights into the reasons behind the migration. They might reveal frustrations with Rust’s complexity, discuss alternative languages considered, or explore the broader implications of Dead Money’s decision for the Rust community.

    Ultimately, this news serves as a reminder that the choice of programming language is a critical business decision, heavily influenced by factors beyond technical merit alone. While Rust remains a powerful and promising language, its suitability depends on the specific requirements and constraints of each individual project and organization. The unfolding story of Dead Money’s migration will undoubtedly be closely watched by developers and businesses alike, as they grapple with the complex landscape of modern software development.

  • # Yapay Zeka Destekli Kod Hata Ayıklama Platformu Lightrun, 70 Milyon Dolar Yatırım Aldı

    ## Yapay Zeka Destekli Kod Hata Ayıklama Platformu Lightrun, 70 Milyon Dolar Yatırım Aldı

    Yapay zeka destekli kodlama, geliştiricilerin işlerini daha hızlı ve kolay hale getirme vaadiyle büyük bir popülarite kazandı. Ancak bu durum, aynı zamanda, kod satırlarında devasa bir artışa ve dolayısıyla çökmelere veya diğer aksaklıklara neden olan hataların olasılığında bir yükselişe yol açtı. İşte bu noktada devreye giren İsrailli startup Lightrun, üretimdeki kodları tanımlamak ve hatalar ortaya çıkmadan önce gidermek için bir gözlemlenebilirlik platformu oluşturdu. Şirket, B Serisi yatırım turunda 70 milyon dolar topladığını duyurdu. Bu yatırım, pazardaki bu tür araçlara olan ihtiyacı ve Lightrun’ın bu talebi karşılama konusundaki başarısını açıkça ortaya koyuyor.

    Yeni yatırımcı Accel, bu turu mevcut yatırımcı Insight Partners ile birlikte yönetiyor. Yatırım turuna Citi, Glilot Capital, GTM Capital ve Sorenson Capital de katılıyor. Lightrun, 2021’de Insight Partners liderliğindeki A Serisi de dahil olmak üzere bugüne kadar toplam 110 milyon dolar yatırım almış oldu.

    Startup, değerlemesini açıklamasa da, işlerin yolunda gittiğine dair güçlü işaretler var. İlk olarak, müşterileri arasında Citi gibi stratejik bir yatırımcı ve ADP, AT&T, ICE/NYSE, Inditex, Microsoft, Priceline, Salesforce ve SAP gibi büyük isimler yer alıyor.

    İkinci olarak, ürün ve şirketin güncel pazar ortamına uyum sağlama zamanlaması da oldukça başarılı. Lightrun, Temmuz 2024’te kuruluşların entegre geliştirici ortamlarında (IDE’ler) kullanılmak üzere Runtime Autonomous AI Debugger (Çalışma Zamanı Otonom Yapay Zeka Hata Ayıklayıcısı) adlı yeni bir yapay zeka tabanlı hata ayıklama aracını duyurmuştu. Şirketin platformu zaten etkileyici sonuçlar sunsa da, bu ürün birçok işletmenin karşı karşıya olduğu mevcut duruma gerçekten hitap ediyordu: Yapay zeka, çok daha fazla kodlamaya ve çok daha fazla soruna yol açıyordu ve Lightrun bu sorunları ele almak için bir yapay zeka aracı geliştirmişti.

    Şirket, piyasaya sürüldüğünden bu yana gelirlerinin 4,5 kat arttığını ve bu durumun yatırımcıların ilgisini çektiğini belirtiyor. Accel’in yatırımını yöneten Andrei Brasoveanu, Lightrun’ı yıllardır takip ettiğini ve bu lansmandan sonra harekete geçtiğini söylüyor. Brasoveanu, “Her şey geçen yıl bir araya geldi,” diyor ve ekliyor, “Yapay zeka sayesinde kurumsal alanda bir ivme gördüler.”

    CEO ve kurucu ortak Ilan Peleg, CTO Leonid Blouvshtein ile birlikte şirketi kurmadan önce orta mesafe koşucusu olarak İsrail’de 4 ulusal şampiyonluk kazanmış ve Avrupa’daki tüm orta mesafe koşucuları arasında ilk 16’ya girmişti. Zamanlama konusunda deneyimli olan Peleg’e göre, günümüzde pazarda düzinelerce gözlemlenebilirlik aracı geliştiren şirket bulunuyor (en öne çıkanlardan bazıları Datadog ve App Dynamics).

    Ancak henüz hiçbiri bu tür bir çalışmanın “kutsal kasesine” ulaşamadı: Sadece üretimde gönderilen tüm kodun büyük resmini elde etmek değil, aynı zamanda bunun halihazırda kullanılmakta olanlarla nasıl etkileşime gireceğini ve sorunların nerede ortaya çıkabileceğini tahmin etmek. Ve bunu, kuruluşa minimum kesinti ve dolayısıyla minimum maliyetle yapmak.

    Peleg, “Kod ucuzluyor, ancak hatalar pahalı,” diyor. Bu sorun ise bir “dönüm noktasına” ulaşmış durumda. Peleg, “Geliştiriciler artık yapay zeka sayesinde kullanılan tüm otomasyon nedeniyle her zamankinden daha fazla kod gönderebiliyorlar,” diyor. “Ancak işler ters gittiğinde düzeltmek hala çok manuel bir süreç.”

    Lightrun’ın başarısı, kodu IDE’de olduğu gibi izleyebilen ve üretimde aktif olarak bulunan kodla birlikte nasıl davranacağını anlayabilen bir gözlemlenebilirlik araç seti oluşturmak oldu. Daha sonra, kesintisiz ve çökmeler olmadan çalışmaya devam etmek için üretim aşamasına geçerken kodda otomatik olarak ayarlamalar yapabiliyor. Bunu, bu davranışı anlamak için yapay zeka tabanlı simülasyonlar oluşturarak ve ardından sorunlar ortaya çıkmadan önce kodu düzelterek yapıyor.

    Peled, “Bizi benzersiz kılan kısım burası,” diyor. Gözlemlenebilirliğin kuruluşlardaki diğer faaliyetlere ne kadar yakın olduğu göz önüne alındığında, Lightrun’ın nasıl gelişebileceğine dair birçok seçenek bulunuyor. Bunlardan biri, hatalardan kaynaklanan bariz güvenlik etkileri göz önüne alındığında, siber güvenlik ekipleri için daha özel araçlar oluşturmak. Bir diğeri ise, olası hataları bulmayı ve düzeltmeyi daha da verimli hale getirmek için araçlarının bazılarını kod oluşturma noktasına daha da yakın bir şekilde inşa etmek olabilir.

    Peled, şimdilik planlarının, araçlarını, yeteneklerini ve işlerini özellikle IDE’de geliştirmeye odaklanmak olduğunu söylüyor. Gelecekte amaca yönelik daha fazla araç geliştirmeyi dışlamasa da, “Dayanıma risk oluşturan her şeyi azaltıyoruz,” diyor. Kod asistanlarına gelince, “Bunlar geleceğimizde olabilir,” diyor, “ancak yürütüldükten sonra yazılım düzeltme sorununa odaklanmak ve bu sorun üzerinde çalışmak bile karmaşık ve geniş kapsamlıdır.” Gelecekte kod oluşturmanın nasıl görüneceğini tahmin etmenin zor olacağını belirtiyor. Günümüzde, tüm üretim sorunlarının yüzde 30 ila 60’ının hem insanlar hem de makineler tarafından oluşturulan kod sorunlarından kaynaklandığı tahmin edilirken, Lightrun her şeyin nasıl oluşturulduğundan bağımsız olarak her şeyi gözlemlemenin ve düzeltmenin bir yolunu sunmak için yarışıyor.

  • # Lightrun Secures $70M to Tackle AI-Induced Debugging Nightmares

    ## Lightrun Secures $70M to Tackle AI-Induced Debugging Nightmares

    The rise of AI-assisted coding promises to turbocharge developer productivity. However, it’s also creating a surge in code volume, inevitably leading to more bugs, crashes, and application failures. Recognizing this growing pain point, Israeli startup Lightrun has secured $70 million in Series B funding to expand its AI-powered observability platform, which aims to proactively identify and remediate code issues before they impact production.

    The funding round was co-led by Accel and existing investor Insight Partners, with participation from Citi, Glilot Capital, GTM Capital, and Sorenson Capital. This brings Lightrun’s total funding to $110 million, including a Series A round led by Insight Partners back in 2021.

    While the company isn’t disclosing its valuation, several factors point towards its strong market position. Lightrun boasts an impressive client list, including strategic backer Citi, along with industry giants like ADP, AT&T, ICE/NYSE, Inditex, Microsoft, Priceline, Salesforce, and SAP. These partnerships highlight the platform’s value in demanding enterprise environments.

    Lightrun’s core offering is an observability platform designed to provide developers with real-time insights into their code, both during development and in production. In July 2024, the company launched its Runtime Autonomous AI Debugger, an AI-driven tool that integrates with popular Integrated Developer Environments (IDEs). This debugger directly addresses the challenges created by AI-generated code, offering an automated solution for identifying and resolving bugs before they reach production.

    According to Lightrun, its revenues have grown by a remarkable 4.5x since the launch of the AI debugger. This rapid growth attracted the attention of Accel partner Andrei Brasoveanu, who had been closely monitoring Lightrun for several years. “Everything came together last year,” Brasoveanu stated. “They saw acceleration in the enterprise, all because of AI.”

    Ilan Peleg, CEO and co-founder of Lightrun, believes the current market is flooded with observability tools, but few address the critical need to understand how newly shipped code will interact with existing systems and anticipate potential problems. Lightrun aims to achieve this “holy grail” of observability by providing developers with a comprehensive view of their code’s behavior, minimizing disruptions and associated costs.

    “Code is becoming cheap but bugs are expensive,” Peleg emphasizes, highlighting the escalating costs associated with production issues. He points out that AI-driven automation is allowing developers to ship code faster than ever before, but the process of fixing issues remains largely manual.

    Lightrun’s solution focuses on mirroring the production environment within the IDE, enabling developers to monitor code behavior and predict potential conflicts. The platform leverages AI-based simulations to understand code interactions and automatically adjust code before deployment, preventing crashes and interruptions.

    Looking ahead, Lightrun sees opportunities to expand its platform into areas like cybersecurity, where code vulnerabilities can have significant security implications. The company also envisions integrating its tooling earlier in the development process, further improving the efficiency of bug detection and resolution.

    For now, Lightrun remains focused on strengthening its core IDE-based platform. As Peleg notes, “Everything that poses risk to resilience, we are mitigating.” While he acknowledges the potential for code assistants in the future, he emphasizes the immediate need to address the complex challenge of software remediation. With estimates suggesting that 30% to 60% of production issues originate from code generated by humans and machines, Lightrun is positioning itself to tackle this problem head-on, providing a critical layer of observability and automated debugging to help developers ship reliable code in the age of AI.