تاريخ النشر: 27 أبريل 2026
تُدير شركة LY Corporation، إحدى أكبر مقدّمي خدمات الإنترنت في اليابان، مجموعة كبيرة من منصات الويب، بما في ذلك منصات البحث والأخبار والتسوّق. ويُعدّ الحفاظ على مستوى أداء عالٍ في كل هذه الخدمات المتنوّعة أمرًا بالغ الأهمية لزيادة تفاعل المستخدمين وتحقيق النجاح التجاري. ومع ذلك، واجه الفريق تحديات في توسيع نطاق تحليل الأداء على مستوى خدمات متعدّدة.
تتناول دراسة الحالة هذه كيف استخدمت شركة LY Corporation "أدوات مطوّري البرامج في Chrome" للوكلاء من أجل إنشاء نظام آلي لتدقيق الأداء يستند إلى الذكاء الاصطناعي. من خلال إنشاء جسر برمجي للمتصفّح، تمكّنوا من أتمتة عملية جمع البيانات وربط مقاييس الأداء بالتأثير في النشاط التجاري وتمكين كل فريق تطوير من تحسين خدماته بفعالية.
التحدي: عنق الزجاجة في عملية التدقيق اليدوي
في السابق، كان تدقيق الأداء في LY Corporation مهمة يدوية للغاية تتطلب خبرة متخصّصة. وكان على المهندس إجراء ما يلي:
- التنقّل يدويًا بين أدوات متعدّدة، مثل CrUX أو إحصاءات PageSpeed، لجمع البيانات الميدانية
- تشغيل نموذج محلي من تتبُّعات Lighthouse لجمع بيانات المختبر
- المقارنة بين مصادر بيانات متعددة لمقاييس الأداء مع لوحات بيانات داخلية منفصلة للنشاط التجاري
- دمج كل هذه البيانات المجزّأة في تقرير واحد قابل للتنفيذ
كانت هذه العملية بطيئة وتُركّز المعرفة المهمة ضمن مجموعة صغيرة من المتخصّصين، ما قلّل من الكفاءة. أدّى هذا التعقيد إلى صعوبة تقديم عمليات تدقيق أداء متّسقة وعالية الجودة لكل خدمة على مستوى الشركة، ما أدّى غالبًا إلى تأخير الإحصاءات وضياع فرص التحسين.