जॉन ऑलसॉ, सह-संस्थापक, अनुकूली क्षमता लैब्स

कैसे आपके सिस्टम दिन के बाद दिन चल रहे हैं

सबसे पहले, जॉन ऑलसॉ, एडाप्टिव कैपेसिटी लैब्स के सह-संस्थापक, और पूर्व मुख्य तकनीकी अधिकारी के बारे में थोड़ा सा।

सॉफ्टवेयर और सिस्टम इंजीनियरिंग से जुड़ी टीमों के निर्माण और अग्रणी टीमों में 20 से अधिक वर्षों के अनुभव के साथ एक इंजीनियरिंग नेता और शोधकर्ता के रूप में, अल्लस्प ने पिछले दशक में ह्यूमन फैक्टर्स, कॉग्निटिव सिस्टम्स इंजीनियरिंग और रेजिलिएंस इंजीनियरिंग से सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के क्षेत्र में अंतर्दृष्टि खर्च की है। संचालन।

साथ ही दो पुस्तकों के लेखक, "द आर्ट ऑफ़ कैपेसिटी प्लानिंग: स्केलिंग वेब रिसोर्सेज" और "वेब ऑपरेशंस" (O’Reilly Media), Allspaw नए और रोमांचक शोध पर बोलने और सहयोग के माध्यम से IT और DevOps समुदायों में योगदान देना जारी रखता है।

हम सैन फ्रांसिस्को में DevOps Enterprise शिखर सम्मेलन में जॉन की मेजबानी करने के लिए पर्याप्त भाग्यशाली थे, जहां उन्होंने "हाउ सिस्टम्स कीपिंग डे के बाद दिन कैसे चल रहा है" के बारे में बात करने के लिए मंच पर ले जाया, नीचे, हमने उनकी प्रस्तुति के मुख्य takeaways और मुख्य हाइलाइट्स को स्थानांतरित किया है। ।

जॉन एलस्पॉ डीओईएस 17 सैन फ्रांसिस्को में

जॉन अल्लसॉ

कैसे आपके सिस्टम दिन के बाद दिन चल रहे हैं

जो मैं बात करना चाहता हूं वह नया है। यह अलग है, और मैं इस बारे में बहुत दृढ़ता से महसूस करता हूं।

मंच को सेट करने में मदद करने के लिए, मानव कारक और प्रणाली सुरक्षा में मेरी डिग्री के लिए मेरी थीसिस "दबाव के तहत व्यापार-नापसंद: ह्यूरिस्टिक्स और अवलोकन टीमें इंटरनेट सेवा आउटेज का समाधान कर रही हैं।"

आप में से कुछ ने इस बारे में सुना होगा, जिसे स्टैला रिपोर्ट कहा जाता है।

उच्च स्तर पर, यह रिपोर्ट उद्योग भागीदारों के एक संघ की एक साल की लंबी परियोजना का परिणाम है। IBM, Etsy, और IEX, ट्रेडिंग कंपनी, मैनहट्टन में एक ट्रेडिंग एक्सचेंज। इस वर्ष, ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी कॉग्निटिव सिस्टम्स इंजीनियरिंग लैब, डेविड वुड्स, रिचर्ड कुक और कई अन्य लोगों के लोग उन संगठनों में से प्रत्येक में एक घटना को गहराई से देखते थे।

उन्होंने इन छह विषयों को पाया और उन सभी में सामान्य थे।

निश्चित रूप से परिणाम काफी महत्वपूर्ण हैं। यह कैसे अनुसंधान किया गया था कि मैं आप सभी पर एक नज़र रखना चाहता हूँ

यहाँ रिपोर्ट से मेरे मुख्य takeaways हैं:

  1. हमें इस उद्योग में मानव प्रदर्शन को गंभीरता से लेना शुरू करना होगा। यदि हम नहीं करते हैं, तो हम अपने व्यवसायों और समाज पर बढ़ते प्रभावों के साथ भंगुर प्रणालियों को देखना जारी रखेंगे।
  2. हम ऐसा उन घटनाओं को देखते हुए कर सकते हैं, जो हम वर्तमान में पोस्टमॉर्टम या घटना के बाद की समीक्षा या एक्शन रिव्यू में करते हैं।
  3. अन्य डोमेन में लचीलापन के अध्ययन से मौजूद तरीके और दृष्टिकोण हैं, लेकिन उन्हें आगे बढ़ाने के लिए वास्तविक प्रतिबद्धता की आवश्यकता होती है। ऐसा करना आवश्यक और कठिन दोनों है, लेकिन यह उन व्यवसायों के लिए एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ साबित होगा जो इसे अच्छी तरह से करते हैं।

सबसे पहले, मैं थोड़ा आधारभूत, थोड़ी शब्दावली के साथ शुरू करना चाहता हूं जो महत्वपूर्ण है क्योंकि मैं आपको इसके माध्यम से चलना चाहता हूं। मैं आपके संगठनों के एक मानसिक मॉडल की तरह एक चित्र, एक प्रतिनिधित्व, का वर्णन करने जा रहा हूं, और इसमें एक ऊपर का क्षेत्र और एक नीचे का क्षेत्र होने वाला है।

यदि आप कल्पना करते हैं कि हमने यहां क्या दर्शाया है, तो यह आपका उत्पाद, आपकी सेवा, आपका एपीआई या आपके व्यवसाय से जो भी मूल्य प्राप्त होता है और ग्राहकों को देता है। ठीक है? अंदर, आप जो देख रहे हैं वह आपका कोड है। आप अपनी तकनीक को देखें। आप डेटा और इसे वितरित करने के कुछ विभिन्न तरीके देखते हैं, है ना? संभवतः इंटरनेट या किसी अन्य तरह से। लेकिन अगर हम यहां रहते हैं, तो कोई भी मुझे विश्वास नहीं करने वाला है कि हम इसे सिस्टम कहते हैं, क्योंकि यह ठीक है, लेकिन यह वास्तव में पूरा नहीं हुआ है।

क्या वास्तव में जुड़ा हुआ है, और देवोत्प्स एंटरप्राइज समिट समुदाय में यहाँ बहुत सारे लोग किस बारे में बात कर रहे हैं, वह सब सामान है जो हम करते हैं कि वहाँ क्या हो रहा है, उसमें हेरफेर करने के लिए और इसलिए हमारे पास परीक्षण उपकरण हैं। हमें निगरानी उपकरण मिल गए हैं। हमें परिनियोजन उपकरण और सभी प्रकार के सामान मिले जो वायर्ड हो गए हैं। ये वो चीजें हैं जिनका हम इस्तेमाल करते हैं। आप कह सकते हैं कि यह प्रणाली है, क्योंकि हम में से बहुत से लोग अपना समय उन चीजों पर केंद्रित करते हैं, जो वहां के छोटे बुलबुले के अंदर नहीं हैं, लेकिन वे सभी चीजें जो इसके आसपास हैं, लेकिन अगर हम बस इसी के साथ रहना चाहते हैं, तो हम यह देखने में सक्षम नहीं होगा कि वास्तविक कार्य कहां होता है।

हम यहां क्या करने जा रहे हैं, हम एक ऐसी रेखा खींचने जा रहे हैं जिसे हम प्रतिनिधित्व की रेखा कहते हैं, और फिर थोड़ी गहरी खुदाई करते हैं। जो हम यहां देख रहे हैं वह आप हैं। सभी लोग जो सिस्टम में जोड़ने के लिए, सिस्टम को बदलने के लिए सामान तैयार कर रहे हैं। आप आर्किटेक्चरल फ्रेमिंग कर रहे हैं। आप निगरानी कर रहे हैं आप यह ट्रैक कर रहे हैं कि यह क्या कर रहा है, यह कैसे कर रहा है, और उनके साथ क्या हो रहा है।

अब, आप देखेंगे कि इन लोगों में से प्रत्येक के पास उस प्रणाली के बारे में किसी प्रकार का मानसिक प्रतिनिधित्व है। यदि आप इसे थोड़ा और करीब से देखते हैं, तो आप देखेंगे कि उनमें से कोई भी समान नहीं है। वैसे, इस प्रकार की भूमिकाओं की बहुत विशेषता है। किसी के पास एक ही प्रतिनिधित्व नहीं है कि रेखा के नीचे क्या है।

संक्षेप में, यह दुनिया का हमारा मॉडल है, और इसमें न केवल वे चीजें शामिल हैं जो वहां चल रही हैं, बल्कि आप सभी, आप जिस प्रकार की गतिविधियां कर रहे हैं, उस संज्ञानात्मक कार्य को आप उस दुनिया को चालू रखने के लिए कर रहे हैं । यदि हम इसे थोड़ा और अधिक खेलते हैं, तो हम इस तरह के मॉडल के साथ समाप्त होते हैं। इस मॉडल में बीच के माध्यम से जाने वाली प्रतिनिधित्व की एक पंक्ति है, और आप एक प्रतिनिधित्व के सेट के माध्यम से लाइन के नीचे की दुनिया के साथ बातचीत करते हैं।

आपकी बातचीत कभी खुद चीजों के साथ नहीं होती है। आप वास्तव में सिस्टम को नहीं बदलते हैं।

आप क्या करते हैं कि आप प्रतिनिधित्व के साथ बातचीत करते हैं और यह प्रतिनिधित्व कुछ इस बारे में है कि नीचे क्या हो रहा है। आप उन हरी चीज़ों के बारे में सोच सकते हैं जो स्क्रीन के रूप में आप दिन के दौरान देख रहे हैं, लेकिन आपके पास सिस्टम के बारे में एकमात्र जानकारी इन अभ्यावेदन से आती है। वे थोड़े ही केहोल हैं। सही?

इसके बारे में जो महत्वपूर्ण है वह यह है कि आपके द्वारा की जाने वाली सभी गतिविधियाँ, अवलोकन, अनुमान, प्रत्याशा, योजना, सुधार, इन सभी प्रकार के सामान को उन अभ्यावेदन के माध्यम से किया जाना है, इसलिए लाइन और दुनिया के ऊपर एक दुनिया है। लाइन के नीचे, और यद्यपि आप और हम ज्यादातर लाइन के नीचे की दुनिया के बारे में बात करते हैं जैसे कि यह बहुत वास्तविक है, जैसे कि यह बहुत ठोस है, जैसे कि यह कुछ ऐसा है जो यहां बात है, यहां आश्चर्य है।

यहां बड़ी बात है - यह आपको कभी देखने को नहीं मिलता।

यह मौजूद नहीं है एक वास्तविक अर्थ में, उस रेखा के नीचे नहीं है जिसे आप वास्तव में छू सकते हैं। आप कभी भी, कभी कोड रन देखें। आप कभी नहीं, कभी प्रणाली वास्तव में काम करते देखते हैं। आप उन चीजों को कभी नहीं छूते हैं।

आप क्या करते हैं कि आप एक ऐसी दुनिया में हेरफेर करते हैं, जिसे आप अभ्यावेदन के सेट के माध्यम से नहीं देख सकते हैं, और इसीलिए आपको उन मानसिक मॉडल, उन अवधारणाओं, उन समझ के निर्माण की आवश्यकता है जो चल रही हैं। वे चीजें हैं जो उस हेरफेर को चला रही हैं। यह रेखा के नीचे की दुनिया नहीं है जो इसे कर रही है। अतीत में हुई चीजों को समझने की आपकी वैचारिक क्षमता है, जो चीजें आप अभी कर रहे हैं और आप उन चीजों को क्यों कर रहे हैं, क्या मायने रखती है और क्यों वास्तव में मायने रखती है।

एक बार जब आप इस परिप्रेक्ष्य को अपना लेते हैं, तो एक बार आप यह विचार कर लेते हैं कि लाइन के नीचे का विचार वह चीज़ है जिससे आप काम कर रहे हैं, और यह समझें कि आप वास्तव में लाइन से ऊपर काम कर रहे हैं, सभी प्रकार की चीजें बदल जाती हैं।

आप स्टेला रिपोर्ट और उस परियोजना और अन्य परियोजनाओं में जो हम देख रहे हैं, उस दृश्य को ले रहे हैं, और यह समझें कि वास्तव में उपरोक्त विश्व को गंभीरता से लेने का क्या मतलब है। यह बहुत कुछ है जो आप सभी अतीत में देखा है से एक बड़ा प्रस्थान है, लेकिन मुझे लगता है कि यह एक फलदायी दिशा है जिसे हमें लेने की आवश्यकता है।

दूसरे शब्दों में, इन संज्ञानात्मक गतिविधियों (नीचे देखें) दोनों व्यक्तियों में और सामूहिक रूप से टीमों में ऊपर और नीचे संगठन हैं जो व्यवसाय को वास्तव में काम करते हैं। अब, मैं यहाँ काफी समय से इसका अध्ययन कर रहा हूँ, और मैं आपको यह बता सकता हूँ। यह हमारे सोचने के तरीके पर काम नहीं करता है।

अंत में, इस फ्रेम को सेट करने के लिए, इस विचार का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा यह है कि समय के साथ यह सब बदल जाता है। यह एक गतिशील प्रक्रिया है जो चल रही है। यह विश्लेषण की इकाई है। एक बार जब हम उस फ्रेम को ले लेते हैं, तो हम कुछ प्रश्न पूछ सकते हैं। हम इस तरह से रेखा के ऊपर कुछ प्रश्न पूछ सकते हैं।

"हमारे सॉफ्टवेयर वास्तव में कैसे काम करते हैं, बनाम यह कैसे विकी और प्रलेखन में और आरेखों में वर्णित है? हम जानते हैं कि जो बड़े पैमाने पर नहीं हैं, वे व्यापक रूप से सटीक नहीं हैं।

"हमारे सॉफ्टवेयर वास्तव में कैसे टूटते हैं, बनाम हमने कैसे सोचा कि जब हम सुरक्षा उपायों और सर्किट ब्रेकर और रेलिंग को डिजाइन करेंगे तो यह कैसे टूट जाएगा?"

"हम यह सब काम करने के लिए क्या करते हैं?"

प्रश्न: अपने संगठन की कल्पना करें। अगर आज छह बजे आपकी सभी कंपनियों ने कीबोर्ड से अपना हाथ हटा लिया तो क्या होगा? वे किसी भी पृष्ठ का जवाब नहीं देते हैं। वे किसी भी अलर्ट को नहीं देखते हैं। वे इसके किसी भी हिस्से, एप्लिकेशन कोड या नेटवर्क या इसके किसी भी हिस्से को नहीं छूते हैं। क्या आप आश्वस्त हैं कि आपकी सेवा एक दिन बाद शुरू होगी?

फिर सवाल यह है कि लाइन के ऊपर क्या होता है इसकी खोज कैसे करें। खैर, कुछ बातें हैं। हम अन्य उच्च-गति, उच्च-परिणाम डोमेन के अध्ययन से सीख सकते हैं, और यदि हम करते हैं, तो हम देख सकते हैं कि हम घटनाओं का अध्ययन कर सकते हैं। (ध्यान दें: जब मैं कहता हूं "घटनाएं", मेरा मतलब है कि आउटेज, गिरावट, उल्लंघन, दुर्घटनाएं, निकट-मिसाई और ग्लिच - मूल रूप से अप्रिय या अप्रत्याशित घटनाएं)।

क्या घटनाएं दिलचस्प बनाती हैं? खैर, स्पष्ट है कि किसी विशेष व्यवसाय पर राजस्व और प्रतिष्ठा का नुकसान होता है। मैं कुछ अन्य कारणों पर जोर देना चाहता हूं कि घटनाएं दिलचस्प क्यों हैं। एक यह है कि घटनाएं नए घटक सबसिस्टम और आर्किटेक्चर के डिजाइन को आकार देती हैं। दूसरे शब्दों में, कल की घटनाएं कल के वास्तुकारों को सूचित करती हैं। यही है, घटनाएं हमारी व्यवस्थाओं को बेहतर बनाने के लिए हमारी कल्पनाओं को ईंधन देने में मदद करती हैं, और इसलिए मेरा मतलब है, लाइन ड्राइव के नीचे की घटनाएं लाइन के ऊपर परिवर्तन करती हैं।

कि बात है। इससे असली पैसा खर्च हो सकता है। घटनाएं कभी-कभी लगभग तीक्ष्ण या अदृश्य प्रभाव डाल सकती हैं, कभी-कभी महत्वपूर्ण। अभी, बहुत से लोग एक मोनोलिथ को सूक्ष्म सेवाओं में विभाजित कर रहे हैं। बहुत सारे लोग ऐसा करते हैं क्योंकि यह आपके पास कुछ मजबूती प्रदान करता है जो आपके पास नहीं हैं। तुम कहाँ हो?

आपको घटनाओं से सूचित किया गया है।

घटनाओं को देखने का एक और कारण यह है कि वे नियमों, नीतियों, मानदंडों, अनुपालन, लेखा परीक्षा, बाधाओं आदि के नए रूपों को जन्म देते हैं, यह कहने का एक और तरीका यह है कि कल की घटनाएं कल के नियमों को सूचित करती हैं, जो कर्मचारियों को प्रभावित करती हैं , बजट, योजना, रोडमैप और बहुत कुछ। मैं आपको एक उदाहरण देता हूं: वित्तीय व्यापार में, एसईसी ने विनियमन एससीआई को रखा है। एससीआई, आधुनिक सॉफ्टवेयर युग में अनुपालन का संभवतः सबसे व्यापक और विस्तृत टुकड़ा है। एसईसी गया है और बहुत स्पष्ट है। हमारे पास 2010 की नाइट कैपिटल, बैट आईपीओ, फेसबुक आईपीओ के फ्लैश क्रैश की प्रतिक्रिया के रूप में है। यह घटनाओं की प्रतिक्रिया है।

यहां तक ​​कि अगर आप थोड़ा और पीछे जाते हैं, तो यह अक्सर उद्धृत किया जाता है कि पीसीएस डीएसएस के बारे में आया जब मास्टरकार्ड और वीज़ा ने नोटों की तुलना की, तो एहसास हुआ कि उन्होंने 10 वर्षों में लगभग $ 750 मिलियन खो दिए हैं, इसलिए घटनाएं महत्वपूर्ण हैं, और जिस तरह से, मैं कर सकता हूं एक सार्वजनिक कंपनी के पूर्व सीटीओ, मैं आपको आश्वस्त कर सकता हूं कि यह आपके सभी संगठनों के लिए एक बहुत महंगा, विचलित करने वाला और अनिवार्य रूप से एक बोझिल अल्बाट्रॉस है। घटनाएं इस तरह से भी महत्वपूर्ण हैं, लेकिन अगर हम घटनाओं के बारे में अवसरों के रूप में सोचते हैं, अगर हम घटनाओं के बारे में संदेशों के रूप में सोचते हैं, तो इनकोडिंग संदेश जो कि रेखा के नीचे भेज रहे हैं, और आपका काम उन्हें डिकोड करना है, अगर आप घटनाओं के बारे में सोचते हैं उन चीजों के रूप में जो सक्रिय रूप से सिस्टम के उन हिस्सों पर आपका ध्यान आकर्षित करने की कोशिश करती हैं जिन्हें आपने सोचा था कि आपको पर्याप्त समझ थी लेकिन आपने ऐसा नहीं किया, ये याद दिलाते हैं कि आपको लगातार इस बात पर पुनर्विचार करना होगा कि आप इस बारे में कितने आश्वस्त हैं कि यह सब कैसे काम करता है।

अब, यदि आप इस दृश्य को लेते हैं, तो चीजों का एक पूरा गुच्छा खुल जाता है। नए प्रशिक्षण, नए टूलिंग, नए संगठनात्मक ढांचे, नए फंडिंग डायनामिक्स के लिए एक अवसर है और संभवत: अंतर्दृष्टि है कि आपके प्रतियोगियों के पास नहीं है।

आपके सिस्टम के काम करने के तरीके और हम आपके सिस्टम के काम करने के तरीके के बीच के अंतर को जानने में मदद करते हैं, और यह डेल्टा लगभग हमेशा से अधिक होता है जिसकी हम कल्पना करते हैं। मैं शायद एक अलग लेना चाहता हूं जिसे आप उपयोग कर सकते हैं और यह यह है। आपकी कंपनी के अस्तित्व में, उद्यम में घटनाएं अनियोजित निवेश हैं। वे यह समझने के लिए बेहद मूल्यवान अवसर हैं कि आपका सिस्टम कैसे काम करता है, ध्यान में कमजोरियां क्या हैं, और आप किन प्रतिस्पर्धात्मक लाभों का पीछा नहीं कर रहे हैं।

यदि आप घटनाओं के बारे में सोचते हैं, तो वे पैसे, समय, प्रतिष्ठा, कर्मचारियों आदि को जला देते हैं, ये अपरिहार्य डूबने की लागत हैं। हालांकि इस प्रकार के निवेश के बारे में कुछ दिलचस्प है। आप निवेश के आकार को नियंत्रित नहीं करते हैं, इसलिए सवाल यह है कि आप उस निवेश पर अधिकतम आरओआई कैसे लेंगे?

जब हम घटनाओं को देखते हैं, तो ये एक प्रकार के प्रश्न होते हैं, जो हम सुनते हैं, और यह अन्य जटिल प्रणालियों, डोमेन में शोधकर्ताओं ने जो पाया है, उसके अनुरूप है। यह क्या कर रहा है? ऐसा क्यों कर रहा है? यह आगे क्या करेगा? यह इस राज्य में कैसे आया? क्या हो रहा है? यदि हम Y करते हैं, तो क्या यह पता लगाने में हमारी मदद करेगा कि क्या करना है? क्या यह खराब हो रहा है? ऐसा लगता है कि यह तय है, लेकिन क्या यह है? यदि हम X करते हैं, तो क्या यह इसे खराब होने से रोकेगा, या क्या यह इसे बदतर बना देगा? हमें और किसे फोन करना चाहिए जो हमारी मदद कर सके? क्या यह हमारा मुद्दा है, या हम पर हमला किया जा रहा है? यह कई अन्य क्षेत्रों के अनुरूप है। विमानन, हवाई यातायात नियंत्रण, विशेष रूप से स्वचालन से समृद्ध डोमेन में।

एक और बात यह उल्लेखनीय है कि किसी भी घटना की शुरुआत, यह अक्सर अनिश्चित या अस्पष्ट है कि क्या यह वह है जो हमें डूबता है। एक घटना की शुरुआत में, हम बस यह नहीं जानते हैं, खासकर अगर इसमें भारी मात्रा में अनिश्चितता और भारी मात्रा में अस्पष्टता है। यदि यह अनिश्चित और अस्पष्ट है, तो इसका मतलब है कि हमने अपने मानसिक मॉडल को समाप्त कर दिया है। हम जो कुछ भी देख रहे हैं उसके साथ वे फिट नहीं हैं, और वे सवाल उठते हैं। केवल हिंडाइट हमें बताएगा कि क्या वह घटना थी जो कंपनी को नीचे ले आई थी या अगर यह मंगलवार की दोपहर एक कठिन था।

घटनाएं इस बात के बारे में अंशांकन प्रदान करती हैं कि कैसे ध्यान केंद्रित किया जाता है, कैसे ध्यान केंद्रित किया जाता है, कैसे समन्वय पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, इसके बारे में कैसे ध्यान केंद्रित किया जाता है। समय के दबाव का प्रभाव, अनिश्चितता का प्रभाव, अस्पष्टता का प्रभाव, और परिणामों का परिणाम। शोध इन अवसरों की पुष्टि करता है।

"हमें घटनाओं को गहराई से देखना चाहिए," गैर-नियमित चुनौतीपूर्ण घटनाएं, क्योंकि इन कठिन मामलों में विशेषज्ञता और संबंधित संज्ञानात्मक घटनाओं के तत्वों को उजागर करने की सबसे बड़ी क्षमता है। "
- गैरी क्लेन, प्रकृतिवादी निर्णय लेने वाले अनुसंधान के प्रवर्तक हैं।

वहाँ अच्छी तरह से पहना तरीकों, दृष्टिकोण और तकनीकों का एक परिवार है। संज्ञानात्मक कार्य विश्लेषण। ट्रेसिंग की प्रक्रिया। संवादी विश्लेषण। महत्वपूर्ण निर्णय विधि। हम कैसे सोचते हैं कि पोस्टमार्टम का मूल्य इस तरह से थोड़ा कम होता है:

एक घटना घटती है। शायद किसी को एक साथ एक समयरेखा डाल देंगे। हमारी थोड़ी मुलाकात है। हो सकता है कि आपको कोई टेम्प्लेट मिल गया हो, और आप उसे भर दें, और फिर कोई व्यक्ति रिपोर्ट कर सकता है या नहीं, और फिर आपको मिल गया है, हाँ, एक्शन आइटम, आखिरकार। हमें लगता है कि सबसे बड़ा मूल्य, शायद सबसे शुरुआती मूल्य, वह है जहां आप एक डीब्रीफिंग में हैं और लोग समय रेखा से गुजर रहे हैं और आप जैसे हैं, "ओह, माई गॉड। हम यह सब जानते हैं। ”

यह वह नहीं है जो शोध से पता चलता है। शोध में यह पाया गया है कि यदि हम कई स्थानों से व्यक्तिपरक और वस्तुनिष्ठ डेटा, व्यवहार संबंधी आंकड़ों को इकट्ठा करते हैं, तो लोगों ने क्या कहा, लोगों ने क्या किया, जहां उन्होंने देखा, निदान में कौन से रास्ते का पालन किया और वे फलदायी नहीं थे? अच्छी तरह से सुविधा प्राप्त डिबगिंग लोगों को उनके मानसिक मॉडल के विपरीत और तुलना करने के लिए मिलती है जो आवश्यक रूप से दोषपूर्ण हैं। आप अलग-अलग परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं, जिसमें बूटकैंप, ऑनबोर्डिंग सामग्री, नए किराए के प्रशिक्षण जैसी चीजें शामिल हैं। यदि आप सुविधाकर्ताओं को प्रशिक्षित करने के लिए एक कार्यक्रम बनाते हैं तो आपके पास सुविधा फीडबैक हो सकता है। आप जो सीखते हैं, उसके आधार पर आप वास्तव में महत्वपूर्ण परिवर्तन कर सकते हैं।

यह मैं आपको कुछ अनुभव से बता सकता हूं। एक नए इंजीनियर या एक इंजीनियर के लिए अधिक व्यावहारिक कुछ भी नहीं है, जो अपने कैरियर की शुरुआत एक अनुभवी इंजीनियर के साथ एक कमरे में होने से करता है, जो सभी नुक्कड़ और सारस को उन चीजों के बारे में जानता है जो शायद कभी भी ज़ोर से नहीं कह सकते हैं। उन्हें ज्ञान है। वे चित्र और आरेख खींच सकते हैं जो उन्होंने पहले कभी नहीं खींचे क्योंकि उन्हें लगता है कि बाकी सभी लोग इसे जानते हैं। अंदाज़ा लगाओ? वे नहीं करते। सबसे बड़ा मूल्य वास्तव में यहाँ है, क्योंकि इन परिणामों की गुणवत्ता उस की गुणवत्ता, उस पुनर्गणना पर निर्भर करती है। यह मानसिक मॉडल को पुन: व्यवस्थित करने के लिए एक उद्घाटन है।

स्टेला रिपोर्ट से, यह "सिस्टम के काम करने के तरीके के बारे में लोगों को सूचित करता है और यह बताता है कि अन्वेषण के लिए यह कैसे कमजोर है और क्या अवसर उपलब्ध हैं।"

बहुत सारे शोध में, स्टेला रिपोर्ट में शामिल सभी शोधों में, और यह एटसी में मेरे अनुभव के साथ-साथ फिट बैठता है, जिनमें से एक, उन लोगों से प्रतिबिंब का सबसे मजबूत है जो इस तुलना को करने के लिए एक सुविधाजनक तरीके से करते हैं। विषम। "मुझे नहीं पता था कि यह इस तरह से काम करता है।" तब हमेशा अन्य होता है, "यह कैसे काम करता है?" इसका क्या मतलब है, जिस तरह से न केवल मैंने सोचा था कि यह एक अलग तरह से काम करता है। अब, मैं कल्पना भी नहीं कर सकता, मैं अपने दिमाग में एक तस्वीर भी नहीं खींच सकता कि यह कैसे काम कर सकता है। यह अधिक अस्थिर होना चाहिए। वैसे, मैं कहना चाहता हूं कि यह संरेखण नहीं है। जैसा कि मैंने कहा, अभ्यावेदन के माध्यम से, हमारे पास आवश्यक रूप से अपूर्ण मानसिक मॉडल हैं। विचार में समान मानसिक मॉडल नहीं हैं, क्योंकि वे हमेशा अपूर्ण होते हैं, क्योंकि चीजें हमेशा बदलती रहती हैं, और क्योंकि वे त्रुटिपूर्ण होने वाली हैं। हम नहीं चाहते हैं कि सभी के पास एक ही मानसिक मॉडल हो, क्योंकि तब सभी को एक ही अंधा धब्बा मिला है।

ब्लामलेस - 2012 में मेरे द्वारा लिखे गए ब्लॉग पोस्ट पर वापस जाना

"ब्लेमलेस" टेबल स्टेक है। यह आवश्यक है, लेकिन यह पर्याप्त नहीं है। आप एक वातावरण, एक संस्कृति, एक आलिंगन, एक तरह का स्वागत करने वाले संगठन का निर्माण कर सकते हैं जो लोगों का समर्थन करता है और लोगों को सभी गंदे विवरण, कभी-कभी शर्मनाक विवरण, प्रतिशोध के डर के बिना कहानियों को बताने की अनुमति देता है, ताकि आप वास्तव में प्रगति कर सकें, और यह समझने में कि क्या हो रहा है, आप उस स्थिति को सेट कर सकते हैं और फिर भी बहुत कुछ नहीं सीख सकते। यह पर्याप्त नहीं है। यह आवश्यक है, लेकिन पर्याप्त नहीं है। मैं जिस बारे में बात कर रहा हूं, वह सामान्य पोस्ट-घटना समीक्षाओं की तुलना में बहुत अधिक प्रयास है। सही? यह वह जगह है जहां एक विश्लेषक, एक सूत्रकार, व्यवहार डेटा का प्रचलन, टकराव, आयोजन, विश्लेषण कर सकता है। लोग क्या कहते हैं, लोग क्या करते हैं। डेटा का एक बेड़ा है कि वे डीब्रीपिंग, एक समूह डीब्रीफिंग या एक-एक डीब्रीफिंग के लिए प्रस्तुत करने के लिए आगे बढ़ सकते हैं, इससे परे जा रहे हैं ... पोस्टमॉर्टम घटनाओं की समृद्धि पर संकेत देते हैं। इस पर काम करने के बाद बहुत काम होता है।

वैसे, आमतौर पर हर कोई वास्तव में एक तनावपूर्ण घटना या घटना या घटना के बाद इतना थक जाता है कि कभी-कभी सब कुछ स्पष्ट हो जाता है। यह पदानुक्रम की शक्ति है, और क्योंकि यह बहुत स्पष्ट लगता है, इसलिए यह दुःखदायी होने के लिए उत्पादक नहीं लगता है, क्योंकि आपको लगता है कि आप पहले से ही यह सब जानते हैं। दूसरा मुद्दा यह है कि पोस्टमॉर्टम ब्रीफिंग समय के साथ-साथ बाधित होती है। आपके पास केवल एक या दो घंटे के लिए सम्मेलन कक्ष है। हर कोई वास्तव में व्यस्त है, और घड़ी की टिक टिक है, इसलिए यह वास्तव में अच्छी तरह से करने के लिए एक चुनौती है, यहां तक ​​कि उन शोध विधियों को भी दिया गया है।

दूसरा मुद्दा, खासकर अगर आप एक दुर्दांत सुविधा प्रशिक्षण कार्यक्रम का निर्माण करते हैं, जैसा कि मैंने एटसी में किया था, तब भी कुछ चुनौतियां हैं जो दिखाई देती हैं। मैं इसे कॉल करना पसंद करता हूं, "हर किसी के पास हल करने के लिए अपने स्वयं के रहस्य हैं," या, "मैं जो पहले से जानता हूं, उस पर अपना समय बर्बाद न करें।" एक कार्टून तरीके से, आप इसके बारे में इस तरह से सोच सकते हैं:

क्योंकि आपके पास केवल एक घंटा हो सकता है, आपको उतनी ही सीखने की ज़रूरत है जितनी आप कर सकते हैं। सारा काम प्रासंगिक है। ROI को अधिकतम करने के लिए आपका काम उस प्रसंग की खोज, अन्वेषण और पुनर्निर्माण करना है जिसमें किसी घटना में काम किया जाता है, कैसे काम किया जाता है और लोग लाइन के ऊपर कैसे सोचते हैं।

मूल्यांकन व्यापार-बंद हैं, और वे प्रासंगिक हैं।

समापन में, सभी घटनाएं बदतर हो सकती हैं। एक सतही दृष्टि से पूछना है, “क्या गलत हुआ? कैसे टूट गया? हम क्या तय करते हैं? ”ये बहुत ही उचित प्रश्न हैं। यदि हम एक गहरे स्तर पर ले जाते, और हम पूछ सकते, "क्या चीजें हैं जो इसे बनाने में चली गईं लगभग उतनी बुरी नहीं हैं जितनी कि हो सकती हैं।" क्योंकि हम उन चीजों पर ध्यान नहीं देते हैं और पहचान नहीं करते हैं। वे चीजें, हम उन चीजों का समर्थन करना बंद कर सकते हैं।

हो सकता है कि इसका कारण खराब न हो, क्योंकि लिसा को कोई और लिसा उसका सामान जानता है। शोध से कुछ यह है कि विशेषज्ञ देख सकते हैं कि क्या नहीं है। यदि आप लिसा का समर्थन नहीं करते हैं, और आप यह भी नहीं पहचानते हैं कि इसका कारण यह नहीं है कि यह बदतर है क्योंकि लिसा थी। एक पल के लिए कुछ तय करने के लिए कार्रवाई आइटम के बारे में भूल जाओ। एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहां लिसा एक नई नौकरी पर जाती है।

रणनीतिक स्तर पर उपयोगी एक बेहतर प्रश्न है। “हम अपने सिस्टम में समझ की निरंतर प्रक्रिया का समर्थन, प्रोत्साहन, समर्थन और वित्त कैसे कर सकते हैं? और वास्तव में "लाइन के ऊपर" एक निरंतर तरीके से लेते हैं?

हम यहाँ से कहाँ जायेंगे? मुझे आपके लिए कुछ चुनौतियाँ मिलीं:

  1. स्टेला रिपोर्ट को अपनी कंपनी में परिचालित करें और एक संवाद शुरू करें। यहां तक ​​कि अगर आप बहुत व्यस्त हैं या आप स्वयं इसे पढ़ने की स्थिति में नहीं हैं, तो इसे उन लोगों को दें जो करते हैं। उनसे पूछें कि क्या प्रतिध्वनित होता है। उनसे पूछें कि क्या मतलब नहीं है। उनसे पूछें, एक संवाद शुरू करें।
  2. इस घटना की समीक्षा के बाद आप कितनी गहराई से देख रहे हैं। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि उन लोगों को खोजें जो काम करने के तरीके से सबसे अधिक परिचित हैं और उनसे यह पूछते हैं: "आपको क्या लगता है कि हमारी वर्तमान घटना के बाद की समीक्षा वास्तव में है?" और सुनो।
  3. अपने प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में घटनाओं से अधिक और तेजी से सीखने की जिम्मेदारी लें। आप या तो एक शिक्षण संगठन का निर्माण कर रहे हैं या आप किसी एक से हार रहे हैं
  4. हमें मानव प्रदर्शन को गंभीरता से लेने की जरूरत है। यह चर्चा हो रही है। यह परमाणु ऊर्जा में हो रहा है। यह दवा में हो रहा है। यह अग्निशमन में विमानन, वायु यातायात नियंत्रण में हो रहा है।

हमारे सिस्टम का बढ़ता महत्व, आर्थिक, राजनीतिक और मानवीय क्षति की बढ़ती क्षमता जब वे ठीक से काम नहीं करते हैं, और निर्भरता और संबद्ध अनिश्चितता का प्रसार मुझे बहुत चिंतित करता है। यदि आप अपनी स्वयं की प्रणाली और उसकी समस्याओं को देखते हैं, तो मुझे लगता है कि आप इस बात से सहमत होंगे कि हमें इस समस्या को स्वीकार करने के अलावा भी बहुत कुछ करना है। हमें इसे गले लगाना होगा। आप मेरी क्या मदद कर सकते हैं, कृपया इस जानकारी, इन विचारों और DevOps एंटरप्राइज समिट सैन फ्रांसिस्को 2017 से मेरी प्रस्तुति का प्रसार करें।

मैं तुमसे सुनना चाहता हूँ। इस बारे में आपके साथ क्या प्रतिध्वनित हुआ? क्या नहीं किया? इन रेखाओं के साथ आपको अपने ऑर्गन में किन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है? आओ बताओ। मैं ट्विटर पर हूँ।

मूल रूप से itrevolution.com पर 30 अप्रैल, 2018 को प्रकाशित हुआ।