DevOps の第 3 の道 : 継続的な学習と実験の原則
個人がコンスタントに知識を生み出し、チームや組織の知識に転化していくこと 日常的な改善
ローカルな発見をグローバルに転化
非常に高い目標をはっきりと掲げる
5 部 第 3 の道 : 継続的な学習と実験の技術的実践
19 章 日常業務での学習の実現と日常業務への学習の注入
Steven Spear 博士が、「問題の発見・解決の能力に優れ、解決策を組織全体で使えるようにして効果を倍加させられる」 自己回復力を持つ組織、と呼んでいるもの AWS のアベイラビリティゾーンが全て落ちても実行し続けられるようにするという目標 緩やかに品質を落とす (CPU 使用率のスパイク時にはキャッシュを活用して CPU 利用率を落とす、など)
20 章 一部門の発見を全社的な進歩につなげる
標準やプロセスは組織として得た知識の総和
それらは Word 文書などではなく再利用しやすい実行可能な形式にすべき
組織全体でひとつの共有ソースコードリポジトリ
遠隔測定データ、依存関係、回復力が高くて障害時に速やかにダウングレードできる、互換性、ログとその検索、ユーザーからのリクエストのトレース、機能フラグなどによる実行時設定 完全な自動化ができない運用作業は、できる限り決定論的に正確に繰り返せるように
できる限り標準化、自動化し、文書にまとめる
21 章 組織的な学習と改善を生み出すための時間を確保する
日常業務の改善をする