每次當有人批判 pair programming 是用兩倍的成本做一個人的產出時,我就會問他,你們被測試出來的 bug 多嗎?bug 痛嗎?修 bug 的時間+重測的時間 佔用了你們多少的工作時間?
那是因為大部分人都以為開發只是把功能寫出來會動就好,卻沒想過有品質的交付+團隊技能提昇+產品知識互相備援,其實在 pair/mob programming 過程中就會被一次搞定。
再厲害的人其實也有盲點,兩個厲害的 developer 寫出來的 code 也不會一樣,而這些都會在後續產生一些衍生成本,而 pair/mob programming 會消除這些盲點與成本。
發現 defect 的時間點越晚,修復 defect 的成本越高。(冪次上升)
pair/mob programming 是在開發的當下就能大量發現「盲點」型的錯誤,甚至是 design 上的 defect, 而不只是 feature 上的 defect。
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ref: https://kubernetes.io/blog/2021/09/03/api-server-tracing/
該文章介紹的是 Kubernetes v1.22 所推出的新功能,該功能目前還是屬於 Alpha 階段,這意味要打開該功能則必須要從 Feature flag 下手打開
該功能非常簡單,就是讓 Kubernetes API Server 支援 Tracing 的功能,讓管理者可以透過 Tracing 的工具去檢視 API Server 之間的 Tracing 資料。
分散式系統的環境使得除錯非常困難,每次問題發生時都要針對一個又一個的元件去檢查,找看看每個元件的 log,甚至可能還需要開啟 debug log 的選項才可以
看到更仔細與直接的內容。而 Distributed tracing 就是用來解決這種情境的,而 Kubernetes API Server 又是 Kubernetes 叢集內最重要的核心元件,
因此 Kubernetes 的 SIG Instrumentation 群組目標就是讓各位管理員能夠更輕易地透過 Tracing 去理解當前 API Server 的狀態。
這次的解決方案是基於 OpenTelemetry 的框架去使用的,文章範例中使用 Jaeger 作為 Backend 的 UI 來顯示 API Server 間的 tracing 資料。
從 Observability 的角度來看,能夠透過 Tracing 觀察與監控 Kubernetes 叢集本身的狀況對維運人員來說是一個滿好的工具,不過該功能目前於 v1.22 都還是 Alpha 的版本。
因此對於大部分的使用者來說應該都還是沒有辦法測試該功能,特別是使用 Kubernetes Managed Service 的使用者來說,估計可能還要再等上一段時間才會變得內建支援。
feature功能 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的精選貼文
ref: https://medium.com/sailpointtechblog/improving-on-call-engineering-at-sailpoint-35213090c35c
本篇是一個經驗分享文,Sailpoint 想要探討疫情後整個團隊是如何重建並且改善 On-Call 的整個運作模式。
因應 COVID 帶來的職缺變化,愈來愈多的遠端工作者加入到 SailPoint 的團隊中,整個 DevOps Team 的人數也因此整整翻了一倍。
過往的 on-call 流程基本上沒有什麼受到太多重視與關注,並且一直以來都運作的很好,但是隨者團隊人數與專案數量的提升,當前的運作方式只能用堪用來說
因此需要重新審思如何改善,加強整體效率。
SailPoint 之前的 On-Call 是使用 PageDuty 這套服務來處理的,因此團隊想要看看是否這中間還可以有改善的空間
不論是新的流程或是 PageDuty 有什麼功能是團隊還沒有妥善使用的。
Baby Steps with PagerDuty
PageDuty 有個名為 PagerDuty Virtual Summit 的年度盛會,作者團隊決定參加盛會來聽看看有什麼功能是目前沒有好好使用的。
除了 Digital Operations Tier 這個更加智慧甚至提供基於 machine learning 的相關控制功能外,作者團隊還學到了關於 Slack
的新整合功能,有鑒於整個團隊愈來愈趨向遠端協作, Slack 的使用也就變得愈加重要,因此團隊優先的將 Slack 整合該新功能。
Feature Rich Proof of Concept, A Short Story
1. 作者團隊於會後積極的聯繫 PageDuty 的團隊,想要針對各項新功能進行更多的探討與使用,這方面 PageDuty 也很積極的幫忙建立 PoC 環境與回答各種問題,讓團隊可以試用這些新功能
2. 第一個嘗試的功能是針對團隊的 RDS Alert 的智慧處理功能。過往當 DB 出現問題時 Cloud Watch 就會出現高達 60 多個相關 Alert,透過新的智慧功能這些 alerts 會被辨識為一個單一意外,就不會遇到 Alert 洗版的現象
3. 過往 RDS Alert 出現時,每次都要針對那些 Alert 一個一個的去 acknowledge,現在因為全部都統一辨識為單一 Alert,因此 acknowledge 也只需要執行一次,整個效率大幅度上升, on-call 的工程師可以花更多時間去專注解決問題。
4. 下一個嘗試的功能就是全新的儀表板,該儀表板顯示了 alerts 的趨勢變化與相關參數,這些資料讓該團隊每週的 on-call 會議有更多的資料去檢視過去一週的情況,藉此可以找到團隊中比較脆弱容易出事情的服務。
文章中還有兩個章節探討剩下的改善,對於 On-Call 有經驗也有興趣的人別錯過全文。
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