Почему дежурные не эскалируют
Дежурные оттягивали звонок как можно дольше. Сервис частично не работает, дежурный это видит, понимает, что сам может не справиться, и всё равно не звонит. Пробует ещё одно действие, потом ещё одно, ждёт.
Дежурные оттягивали звонок как можно дольше. Сервис частично не работает, дежурный это видит, понимает, что сам может не справиться, и всё равно не звонит. Пробует ещё одно действие, потом ещё одно, ждёт.
Пятница, 23:40, прод лежит. Дежурный поднимает сервис за сорок минут: перезапустил контейнер, всё заработало. Инцидент закрыт, MTTR красивый, все спать. Через десять дней то же самое: тот же сервис, та же ошибка в логах. Снова подняли и снова закрыли. MTTR красивый, баг живой
Проблема большинства команд не в том, что они работают медленно. Проблема в том, что они толком не понимают, где именно теряют время, сколько стоит каждая ошибка и насколько тяжёлым стал сам процесс поставки изменений. Именно здесь и полезны DORA-метрики. Разберём, что они измеряют, где их чаще всего трактуют неправильно и как применять их без KPI-магии.
Почему ИИ вам не поможет TL;DR Агентный ИИ ускоряет работу только там, где уже зрелые Agile/DevOps-практики, короткие циклы и культура экспериментов; иначе он всего лишь делает код быстрее, а поставку — нет. По данным DORA, большинство компаний всё ещё релизят редко и с высоким change failure rate, поэтому не готовы извлекать выгоду из ИИ-агентов. Узкие […]
TL;DR Develop–Deploy–Operate: разработка — творчество; развертывание — конвейер; эксплуатация — работа с неожиданностями. Фазы взаимозависимы. Ценность только в использовании: фича без релиза = 0; WIP вреден. Чем раньше и чаще, тем лучше: мелкие релизы повышают совокупную ценность (до ~50% при том же объёме). Фикс-косты ≠ потери: предсказуемые затраты vs реальные потери от дефектов в проде […]