Flazzo memiliki fokus utama untuk menambah nilai bisnis Anda.

Blog

Mendefinisikan ulang batasan orang, proses, dan platform

16798378-thumb.jpg
Blog

Mendefinisikan ulang batasan orang, proses, dan platform


Hari kedua Dynatrace Perform dimulai dengan diskusi seru antara Menara Tinggi KelseyEmeritus Advokat Pengembang di Platform Google Cloud Dan Andi Grabner, Penginjil DevOps di Dynatrace. Tema diskusi mereka adalah mendefinisikan kembali batas-batas orang, proses, dan platform.

Kelsey memulai diskusi dengan menjelaskan bahwa kariernya melejit ketika dia mulai berfokus pada hal-hal mendasar. Ketika dia melihat sesuatu yang baru, dia mundur dan berpikir tentang pertama kali manusia terlibat dalam hal seperti ini.

Manusia telah melakukan pengamatan selama ribuan tahun karena kebutuhan untuk bertahan hidup. Ini adalah posisi SRE pertama yang pernah dibuat. Di malam hari Anda harus waspada terhadap hewan yang mungkin mencoba memakan kami.

Kami telah terbang buta di bidang TI selama bertahun-tahun. Kami sekarang memiliki teknologi untuk menempatkan mata dan telinga di seluruh tumpukan sehingga orang dapat bereaksi terhadap kejadian. Data dan teknologi membantu saya memahami dasar-dasar teknologi saya dan menjelaskan hal-hal penting. Konvergensi observasi dan keamanan membuat semua orang aman

Pertumbuhan dan batasan Kubernetes

Andi: Melihat datanya, kami melihat peningkatan yang stabil dalam penyebaran K8 seiring dengan perpindahan orang. ke awan. Namun kami melihat peningkatan yang lebih besar dalam beban kerja tambahan. Kami tidak lagi hanya menerapkan layanan mikro untuk aplikasi bisnis, tetapi juga untuk basis data, alat DevOps, kemampuan observasi, dan keamanan. Kami telah melanggar batas untuk memasukkan K8 ke dalam ekosistem. Kita harus memfasilitasi penyebarannya. Perbatasan telah dihancurkan. Batasan teknis dan organisasi apa yang perlu kita terapkan untuk memanfaatkan K8?

Kelsey: Cara terbaik untuk menghapus batasan adalah dengan membuat yang baru. Ketahuilah apa yang ingin Anda capai. Orang membeli terlalu banyak perangkat lunak dan terlalu banyak agen. Setiap orang terburu-buru untuk membeli segalanya daripada mengidentifikasi apa yang ingin mereka capai. Mereka akhirnya membutuhkan abstraksi untuk semua yang mereka beli.

K8s menyediakan jenis infrastruktur yang memungkinkan pengguna untuk menghilangkan hambatan masuk yang diperlukan untuk membawa sistem ke kondisi yang diinginkan.

Penundaan sewenang-wenang menyebabkan rekayasa balik

Selama lebih dari 30 tahun, kami tidak mengerti bagaimana cara meletakkan aplikasi di server. Kami memberi orang seribu server dan kehilangan akal. Kami mulai berputar-putar. Kami membuat DevOps untuk memecahkan masalah.

Pengembang memiliki tenggat waktu yang sewenang-wenang untuk menyelesaikan sesuatu dalam dua bulan. Untuk memenuhi tenggat waktu, mereka pergi ke StackOverflow untuk menyalin/menempel kode. Jika berhasil, mereka memiliki awal yang baik. Mereka tidak tahu bagaimana kode itu ditulis, tetapi berhasil dan itulah yang paling mereka minati, karena Anda harus memenuhi tenggat waktu yang disepakati. Kami mengambil apa yang berhasil, tanpa memahami mengapa itu berhasil, dan kami berangkat dari sana karena kami memiliki tenggat waktu yang harus dipenuhi.

Jika tim QA peduli, mereka akan menguji skenario dan memberi tahu Anda di mana kode Anda tidak berfungsi. Mengingat tekanan waktu, Anda hanya memperbaiki item yang disorot karena Anda tidak punya waktu untuk mengerjakan setiap bagian kode. Kemudian kami memberikannya kepada tim operasi. Mereka juga tidak tahu mengapa itu berhasil.

Kami menghabiskan karir kami merekayasa balik aplikasi ini. Kami menyambungkan semua alat ini untuk memberi kami gambaran tentang cara kerjanya. Jadi, secara efektif, kami merekayasa balik hal-hal yang tidak kami pahami. Ini adalah tugas yang mustahil.

Saya pikir pada titik tertentu kami mendapatkan kerangka kerja yang lebih baik dan menyandikan praktik terbaik ke dalam tumpukan aplikasi. Ini bukan diskusi antara layanan mikro atau monolit. Ini adalah diskusi seputar logika bisnis yang Anda butuhkan untuk menulisnya. Tujuannya adalah untuk mengurangi jumlah yang harus diberikan manusia kepada sistem untuk melakukan apa yang Anda inginkan. Segala sesuatu di antaranya adalah gesekan.

Ke depan, kami membutuhkan kerangka kerja yang lebih baik untuk menyandikan praktik terbaik. Ambil hal-hal yang Anda pelajari dan letakkan di platform sehingga Anda tidak perlu mempelajarinya kembali. Pengembang yang Anda pekerjakan dalam dua tahun harus dapat menggunakan platform dalam kondisi saat ini.

Tantangan terbesar adalah mengambil hal-hal yang kita pelajari dan mengembalikannya ke platform sehingga kita tidak perlu mempelajarinya kembali. Mudah-mudahan dalam 30 tahun kita tidak duduk di sini berbicara tentang bagaimana menempatkan biner pada platform. Itu dilakukan dan dikodifikasi.

Mengubah peran

Peran berkembang. Pada tahun 2012, Oracle DBA ditantang untuk pindah ke PostgreSQL. Oracle DBA, tidak ada database yang lebih baik dari Oracle. Mereka menolak untuk belajar sesuatu yang baru. Tetapi dasar-dasar PostgreSQL hampir sama. Beberapa fitur berbeda.

Hari ini, saya melihat peran yang sama berkembang. Beberapa orang ingin tetap dalam peran sempit mereka. Beberapa orang hanya melihat bahwa mereka melakukan pekerjaan keselamatan dan mengenakan topi keselamatan mereka. Beberapa orang mengira mereka adalah insinyur kinerja dan itulah satu-satunya hal yang paling penting.

Jika Anda bertanya kepada mereka, bagaimana Anda tahu apakah sistem itu aman, bagaimana Anda tahu apakah sistem itu berfungsi? Jika Anda seorang SRE, pertanyaannya adalah bagaimana Anda tahu bahwa sistem tersebut dapat diandalkan? Ada benang merah antara semua disiplin ilmu ini. Ini adalah data yang Anda gunakan untuk memberi tahu Anda bahwa hal-hal ini benar.

Apa perbedaan antara pelacakan, metrik, dan log? Kami memiliki seluruh konferensi di tiga pulau data. Tetapi jika Anda berpikir untuk mengubah peran, sebagian besar disiplin ilmu ini akan berkembang menjadi ilmuwan data. Anda memahami analisis fisik. Anda memahami bahwa data telah terbentuk. Anda akan mengambil data ini dan mengubahnya menjadi informasi yang akan menjadi pengetahuan.

Platform ini menunjukkan bahwa jika Anda meletakkan semua data di satu tempat, Anda dapat menganalisis di mana letak masalah yang tersembunyi. Peran Anda akan berkembang. Jika Anda berpikir Anda hanya seorang SRE, data yang sama akan memberi tahu Anda tentang insiden keamanan, persyaratan kinerja, dan apakah Anda memenuhinya atau tidak.

Akhirnya, peran ini bertemu. Kami berhenti di pulau-pulau. Kami menyadari ada banyak nilai dalam apa yang dilakukan oleh seorang data scientist. Bagaimana statistik terlibat dalam peran harian Anda. Dan kemudian Anda mulai menghilangkan batasan SDM. Ini bagus untuk LinkedIn tetapi tidak bagus untuk produksi.

Manusia menggunakan data sepanjang waktu. Kami melihat lampu merah, kami menghentikan mobil. Data tersebut memberi kami umpan balik yang dapat Anda gunakan untuk membuat keputusan tentang kinerja dan spektrum keamanan.

Argumen dari awan

Argumen melawan awan adalah ketidakpastian. Ketika itu sistem Anda, Anda merasa seperti Anda memegang kendali. Saat Anda mengakses cloud dan mengalami gangguan, tidak ada yang dapat Anda lakukan untuk mengatasinya. Ketika ada kotak hitam, itu membuat orang tidak nyaman.

Namun, mari kita lihat dengan cara lain. Bayangkan maskapai menawarkan Anda 747. Ketika Anda memilikinya, Anda menyadari bahwa Anda tidak memiliki lisensi pilot. Anda tidak tahu cara mendapatkan bahan bakar. Tidak yakin bagaimana mengoperasionalkannya. Anda tidak berhasil dalam skema besar Anda sendiri,

Dibutuhkan tim orang. Anda tidak sukses sendirian. Anda memerlukan mitra untuk membantu Anda mencapai kemampuan observasi yang akan memastikan UX dan CX yang lebih baik.

Apakah Anda terus mengelola berbagai hal di spreadsheet atau pindah ke platform yang memungkinkan sekelompok orang untuk mengelola bersama?

Saat AI terus tumbuh secara eksponensial, apakah aspek manusia berubah?

Saya harap itu masalahnya. Kami akan menemukan apresiasi baru untuk berbicara dengan orang lain dan melihat emosi mereka, bahasa tubuh dan belajar lebih banyak tentang pengalaman mereka. Saya yakin AI akan meningkatkan standar kemanusiaan.

Apa yang paling membuat Anda bersemangat?

Hal-hal yang dapat kami lakukan sebagai individu tidak pernah sekuat ini. Ini hanya akan meningkat dengan alat yang dapat kami akses. Kami akan terus mengawinkan orang pintar dengan alat baru untuk membuat terobosan baru.