节省显示器同时提升持续集成问题修复及时性的“流水线问题责任聚焦”实验
版权声明
我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。
吾真本说混沌工程
扫码关注公众号
扫码阅读
手机扫码阅读
在提高开发团队流水线问题修复及时性的探索中,采用了一个大显示器展示持续集成流水线的健康状况。然而,出现了一个问题:所有开发人员面对显示屏上的红色/黄色告警时,都可能认为别人已经注意到并处理,因此忽略了告警,这是一种“责任稀释”的现象。
为了解决这一问题,设计了一个实验,旨在找出提高团队修复流水线问题的及时性的方法。实验步骤分为五个阶段:
- 基于观察。
- 问出问题。
- 形成可验证的解释性假说。
- 基于假说做出预测。
- 设计并执行有对照组的实验检验预测。
实验中,由IT部门负责人和两个开发团队负责人组成实验小组。各团队负责人需要准备观测工具来监控流水线健康状况,并设置修复时间标准。实验组去除了工位附近的健康显示屏,要求开发人员通过个人电脑监控流水线状况,并立即修复发现的问题。
实验分为三个迭代,每迭代两周,在迭代末召开会议分析数据。在实验的第6周结束时,总结对比实验组和对照组的数据,并根据结果决定是否需要调整假说、预测或实验过程。
实验旨在通过混沌工程的方法,提高开发团队的问题响应速度和解决效率。
吾真本说混沌工程
吾真本说混沌工程
扫码关注公众号
还在用多套工具管项目?
一个平台搞定产品、项目、质量与效能,告别整合之苦,实现全流程闭环。
查看方案
吾真本说混沌工程的其他文章
如何识别度量数据中的改进信号
度量驱动改进活动中最大的痛点,就是搜集了一堆数据后,发现无法精确地识别哪些数据是改进信号,哪些数据是可以获取
K8S下所用的Istio就是检验微服务稳定性的混沌工程开源工具
在K8S上部署的微服务,经常会依赖不受你控制的其他微服务。当两者之间的HTTP交互出现延迟或错误后,你的微服务能否按预期正常工作?应该做一个故障注入实验来检验。如果在K8S上使用了Istio,那么恭喜,你已拥有了简单易用的混沌工程开源工具。
崩后的B站,适合执行混沌工程实验
对于那些对自己所开发和维护的系统,能否在生产环境长期稳定运行缺乏信心的团队,可以考虑实践混沌工程,以持续探索和快速修复未知生产故障,提升信心。
2016年1月更新:编程操练神器Cyber-dojo私有服务器搭建
Cyber-dojo的使用场景:1)程序员使用熟悉的编程语言操练TDD;2)程序员学习新编程语言;3)编程道场的操练工具;4)面试程序员工具。
《Learning Go》中译版推荐序
读书很花时间。由于要运行书中的代码,读编程语言的书就更花时间。对于难以实现时间自由的程序员们来说,只有选择读
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
PMO实践白皮书
白皮书上线
白皮书上线