Site Reliability Engineering (SRE): Jak Google zarządza niezawodnością i dlaczego twoja firma też powinna?

Michał, szef działu DevOps w szybko rosnącej firmie SaaS, z dumą patrzył na swoje dashboardy. Wdrożenia odbywały się codziennie, a nie co kwartał. Kultura współpracy między deweloperami a operacjami zaczęła wreszcie kwitnąć. Mimo to, w organizacji narastało nowe, subtelne napięcie. Zespoły produktowe, zachęcone nowymi możliwościami, chciały wdrażać innowacje jeszcze szybciej. Z kolei jego zespół, przemianowany z „Ops” na „DevOps”, czuł się coraz bardziej jak straż pożarna, gasząc drobne, ale częste incydenty produkcyjne. Każde spotkanie planistyczne zamieniało się w przeciąganie liny. Biznes pytał: „Czy możemy wdrożyć tę nową funkcję w przyszłym tygodniu?”. Jego zespół odpowiadał: „Nie, najpierw musimy poświęcić dwa sprinty na stabilizację platformy”. Była to niekończąca się, subiektywna debata między „prędkością” a „stabilnością”, oparta na przeczuciach i opiniach, a nie na danych. Michał zdawał sobie sprawę, że potrzebują nowego, obiektywnego języka i systemu operacyjnego, który pozwoli im podejmować świadome, oparte na danych decyzje dotyczące ryzyka. Wtedy właśnie odkrył SRE.

Historia Michała to opowieść o naturalnej ewolucji dojrzałych organizacji DevOps. Osiągnięcie zdolności do szybkiego wdrażania to dopiero połowa sukcesu. Prawdziwym wyzwaniem jest robienie tego w sposób zrównoważony, utrzymując jednocześnie ekstremalnie wysoki poziom niezawodności, którego oczekują dzisiejsi użytkownicy. W odpowiedzi na to wyzwanie w murach Google narodziła się nowa dyscyplina inżynierska: Site Reliability Engineering (SRE). To nie jest kolejny modny buzzword, ale głęboka, sprawdzona w boju filozofia i zbiór praktyk, które fundamentalnie zmieniają sposób myślenia o operacjach IT. Ten artykuł to kompleksowy przewodnik po świecie SRE. Wyjaśnimy, na czym polega rewolucyjne „traktowanie operacji jak problemu programistycznego” i jak kluczowe koncepcje, takie jak SLO i budżety błędów, mogą pomóc Twojej organizacji wreszcie zakończyć wojnę między szybkością a stabilnością, zastępując ją partnerską, opartą na danych współpracą.

Czym jest Site Reliability Engineering (SRE) i dlaczego powstało w Google?

Site Reliability Engineering (SRE) to dyscyplina inżynierska, której celem jest zapewnienie niezawodności, skalowalności i wydajności dużych, złożonych systemów oprogramowania. Została stworzona w Google na początku lat 2000 przez Bena Treynora Slossa, który, stając na czele zespołu operacyjnego, postawił prostą tezę: „Zarządzanie operacjami to w gruncie rzeczy problem programistyczny. Dlatego mój zespół będzie składał się z inżynierów oprogramowania.”

To było rewolucyjne odejście od tradycyjnego modelu, w którym zespoły operacyjne składały się z administratorów systemów, wykonujących manualne, powtarzalne zadania. Sloss stworzył zespół inżynierów, którzy, zamiast ręcznie naprawiać problemy, mieli za zadanie budować oprogramowanie i automatyzację, która eliminuje potrzebę ręcznej pracy i sprawia, że systemy stają się bardziej niezawodne „by design”.

W skrócie, SRE to implementacja zasad DevOps (współpraca, automatyzacja, mierzenie) przy użyciu metod i narzędzi znanych z inżynierii oprogramowania. Zamiast „klikać” w konsolach, inżynierowie SRE piszą kod. Zamiast reagować na problemy, projektują systemy, które są na nie odporne.

Dlaczego to podejście było konieczne w Google? Google w tamtym czasie borykało się z problemem bezprecedensowej skali. Ich systemy rosły w tempie wykładniczym. Tradycyjny model, w którym liczba administratorów musi rosnąć liniowo wraz z rozmiarem systemu, był nie do utrzymania – wkrótce musieliby zatrudnić wszystkich ludzi na świecie do zarządzania swoimi serwerami. SRE narodziło się z potrzeby stworzenia modelu, w którym operacje skalują się w sposób sub-linearny, a systemy stają się coraz bardziej niezawodne i autonomiczne w miarę wzrostu.

Formalna definicja SRE, według samego Bena Treynora Slossa, brzmi: „SRE dzieje się wtedy, gdy zatrudniasz inżyniera oprogramowania do projektowania i budowania systemu operacyjnego.” Ta prosta idea ma ogromne, daleko idące konsekwencje dla całej organizacji IT.

„Traktowanie operacji jak problemu programistycznego”: co to hasło oznacza w praktyce?

Hasło „treating operations as a software problem” to sedno filozofii SRE. Oznacza ono systematyczne stosowanie zasad, praktyk i narzędzi z inżynierii oprogramowania do rozwiązywania problemów tradycyjnie należących do świata operacji. W praktyce manifestuje się to na kilka kluczowych sposobów.

1. Wszystko jest kodem (Everything as Code): Inżynier SRE myśli w kategoriach kodu. Zamiast manualnie konfigurować serwer, pisze skrypt Infrastruktury jako Kodu (IaC) (np. w Terraformie). Zamiast ręcznie wdrażać aplikację, definiuje pipeline CI/CD w pliku YAML. Zamiast ręcznie tworzyć dashboardy, definiuje je jako kod (np. w Grafana). Zamiast pisać instrukcję naprawy w dokumencie Word, pisze zautomatyzowany runbook, czyli skrypt, który sam potrafi zdiagnozować i naprawić problem. Takie podejście zapewnia powtarzalność, wersjonowanie i audytowalność wszystkich działań operacyjnych.

2. Obsesja na punkcie danych i mierzenia: Inżynierowie oprogramowania nie działają na podstawie przeczuć – działają na podstawie danych. SRE przenosi tę samą dyscyplinę do świata operacji. Zamiast subiektywnych opinii („system wydaje się wolny”), SRE operuje na twardych, precyzyjnie zdefiniowanych metrykach: SLI (Service Level Indicators) i SLO (Service Level Objectives). Każda decyzja o zmianie, optymalizacji czy wdrożeniu jest podejmowana w oparciu o dane.

3. Projektowanie z myślą o skalowalności i odporności (Design for Scale and Resilience): Zamiast tylko „utrzymywać” systemy stworzone przez innych, zespoły SRE aktywnie uczestniczą w procesie projektowania architektonicznego. Ich celem jest zapewnienie, że nowe systemy są od samego początku projektowane z myślą o niezawodności, skalowalności i łatwości w zarządzaniu. Wprowadzają wzorce takie jak „circuit breakers”, „graceful degradation” i promują architekturę, która jest odporna na awarie.

4. Eliminacja pracy manualnej i powtarzalnej („Toil”): Inżynierowie SRE mają awersję do powtarzalnej, manualnej pracy, którą nazywają „toil” (harówka). Złota zasada w Google mówi, że inżynier SRE nie powinien spędzać więcej niż 50% swojego czasu na pracy operacyjnej (reaktywnej). Pozostałe 50% musi poświęcić na pracę inżynierską – czyli na automatyzację, która wyeliminuje potrzebę wykonywania tej samej pracy manualnej w przyszłości. Jeśli problem powtarza się trzeci raz, nie rozwiązuje się go ręcznie, tylko pisze narzędzie, które rozwiąże go na zawsze.

5. Systematyczne podejście do rozwiązywania problemów: Gdy dochodzi do incydentu, inżynierowie SRE podchodzą do niego jak do debugowania złożonego programu. Stosują ustrukturyzowane metody, takie jak „blameless post-mortems”, aby znaleźć systemowe przyczyny źródłowe, a nie szukać winnych.

To przejście od reaktywnego, manualnego „administrowania” do proaktywnego, zautomatyzowanego „inżynieringu” jest tym, co odróżnia SRE od tradycyjnych operacji.

DevOps a SRE: Czy to rywale, czy sojusznicy w budowaniu lepszego IT?

Wiele osób jest zdezorientowanych relacją między DevOps a SRE. Czy SRE to nowa, lepsza wersja DevOps? Czy to konkurencyjne podejścia? Odpowiedź brzmi: SRE i DevOps to bliscy sojusznicy, a SRE można postrzegać jako konkretną, wysoce „opiniotwórczą” implementację filozofii DevOps.

• DevOps to filozofia: Jak opisaliśmy w artykule o kulturze DevOps, jest to szeroki zbiór zasad i wartości (współpraca, wspólna odpowiedzialność, automatyzacja, mierzenie), które mają na celu zburzenie muru między Dev a Ops. DevOps mówi nam „co” i „dlaczego” chcemy osiągnąć (płynny przepływ wartości, szybka informacja zwrotna).
• SRE to konkretna implementacja: SRE daje nam konkretne odpowiedzi na pytanie „jak” zrealizować te cele w praktyce, zwłaszcza w kontekście dużych, krytycznych systemów. SRE bierze abstrakcyjne zasady DevOps i przekłada je na konkretne praktyki inżynierskie, role i metryki.

Oto kilka przykładów, jak SRE implementuje zasady DevOps:

Można powiedzieć, że „jeśli DevOps to interfejs, to SRE jest jedną z jego najważniejszych klas implementacyjnych”. Każda organizacja praktykująca SRE praktykuje DevOps, ale nie każda organizacja DevOps praktykuje SRE (przynajmniej nie w tak sformalizowany i zdyscyplinowany sposób).

Czym są cele poziomu usług (SLO) i dlaczego są one sercem SRE?

Cele Poziomu Usług (Service Level Objectives – SLO) to absolutne serce i najważniejsza koncepcja w Site Reliability Engineering. To one przekształcają subiektywne dyskusje o niezawodności w obiektywną, opartą na danych dyscyplinę inżynierską.

Zanim zdefiniujemy SLO, musimy zrozumieć dwa powiązane pojęcia:

• SLI (Service Level Indicator – Wskaźnik Poziomu Usługi): To konkretna, mierzalna metryka, która opisuje jeden aspekt działania usługi. Musi to być coś, co da się precyzyjnie zmierzyć. Przykłady SLI:
  • Dostępność: Odsetek poprawnych żądań (np. z kodem HTTP 200) w stosunku do wszystkich żądań.
  • Opóźnienie (Latency): Odsetek żądań obsłużonych w czasie krótszym niż X milisekund.
  • Przepustowość (Throughput): Liczba żądań na sekundę.
  • Poprawność danych: Odsetek rekordów przetworzonych bez błędów.
• SLA (Service Level Agreement – Umowa o Poziomie Usług): To formalna, prawna umowa z klientem, która definiuje, jaki poziom usług firma zobowiązuje się świadczyć. SLA określa również konsekwencje niespełnienia tych warunków (np. kary finansowe). SLA jest zazwyczaj znacznie mniej rygorystyczne niż wewnętrzne cele.

SLO (Service Level Objective – Cel Poziomu Usługi) to wewnętrzny cel, który zespół SRE i deweloperski ustala dla konkretnego wskaźnika SLI. SLO jest znacznie bardziej ambitne niż SLA i stanowi realny cel inżynierski.

SLO = SLI + Cel

Przykład:

• SLI: Czas odpowiedzi API do logowania.
• SLO: 99.9% żądań do API logowania w ciągu miesiąca musi zostać obsłużonych w czasie poniżej 200 milisekund.

Dlaczego SLO są tak ważne?

1. Definiują, co oznacza „wystarczająco dobra” niezawodność: SRE wychodzi z założenia, że 100% niezawodności jest niemożliwe i nieopłacalne. Zawsze istnieje pewien akceptowalny poziom awaryjności. SLO precyzyjnie definiuje ten poziom. Celem nie jest „maksymalna niezawodność”, ale „osiągnięcie i utrzymanie SLO”.
2. Są zorientowane na użytkownika: Dobre SLO odzwierciedlają to, co jest naprawdę ważne dla użytkowników. Zamiast mierzyć „użycie CPU”, mierzymy „czas ładowania strony”, ponieważ to drugie bezpośrednio wpływa na satysfakcję klienta.
3. Tworzą wspólny język: SLO stają się wspólnym, obiektywnym językiem dla deweloperów, operacji, menedżerów produktu i biznesu. Wszyscy zgadzają się co do tego, jak definiowany jest sukces i jak jest on mierzony.
4. Są podstawą do podejmowania decyzji: I to jest ich największa moc. Jak zobaczymy w następnym rozdziale, SLO są fundamentem dla koncepcji „budżetu na błędy”, która rewolucjonizuje sposób podejmowania decyzji o ryzyku.

Definiowanie dobrych, sensownych SLO to jedno z pierwszych i najważniejszych zadań przy wdrażaniu SRE. Jest to proces, który wymaga ścisłej współpracy między inżynierami a właścicielami produktu.

Czym jest budżet na błędy (error budget) i jak rewolucjonizuje on dyskusję o ryzyku i innowacji?

Budżet na błędy (Error Budget) to prosta, ale genialna koncepcja, która jest bezpośrednią konsekwencją zdefiniowania SLO. Jest to najważniejsze narzędzie, które SRE wnosi do debaty na temat konfliktu między szybkością (innowacją) a stabilnością (niezawodnością).

Jak oblicza się budżet na błędy? Budżet na błędy to po prostu odwrotność SLO. Jeśli naszym celem (SLO) jest 99.9% dostępności, to nasz budżet na błędy wynosi 0.1%.

Error Budget = 100% – SLO

Ten 0.1% to akceptowalny, uzgodniony z biznesem poziom awaryjności. To jest ilość „niedostępności” lub „złych” żądań, na jaką możemy sobie pozwolić w danym okresie (np. miesiącu), nie naruszając naszych obietnic i nie frustrując nadmiernie użytkowników.

Jak budżet na błędy rewolucjonizuje podejmowanie decyzji?

Budżet na błędy staje się obiektywną, opartą na danych walutą, za pomocą której płacimy za podejmowanie ryzyka. A największym źródłem ryzyka w oprogramowaniu jest wprowadzanie zmian (czyli innowacja).

Zasada jest prosta i genialna:

• Jeśli mamy dostępny budżet na błędy (np. w połowie miesiąca zużyliśmy dopiero połowę z naszego 0.1%), to ZESPÓŁ DEWELOPERSKI MA ZIELONE ŚWIATŁO na podejmowanie ryzyka. Może wdrażać nowe funkcje, przeprowadzać eksperymenty, refaktoryzować kod. Jeśli jedno z tych wdrożeń spowoduje krótki przestój i „zużyje” trochę budżetu, jest to akceptowalne – po to właśnie ten budżet jest.
• Jeśli budżet na błędy został wyczerpany (lub jest na wyczerpaniu), to NASTĘPUJE AUTOMATYCZNE ZAMROŻENIE wdrożeń nowych funkcji. Zespół deweloperski musi natychmiast przestać pracować nad nowymi rzeczami i w 100% skupić się na poprawie stabilności i niezawodności systemu (np. naprawianiu błędów, dodawaniu testów, poprawianiu monitoringu), aby „odbudować” zaufanie i zapewnić, że w przyszłości SLO będzie utrzymane.

Jakie problemy to rozwiązuje?

1. Eliminuje subiektywną debatę: Kończy się wojna między „szybkością” a „stabilnością”. Decyzja o tym, czy można wdrażać, nie jest już oparta na opinii czy „widzimisię” menedżera, ale na obiektywnych danych. „Mamy budżet? Wdrażamy. Nie mamy? Stabilizujemy.”
2. Upoważnia deweloperów: Daje zespołom deweloperskim autonomię i jasne ramy do podejmowania ryzyka. Zachęca do innowacji, o ile odbywa się ona w sposób odpowiedzialny.
3. Tworzy wspólną odpowiedzialność: Zarówno deweloperzy, jak i SRE, są wspólnie zainteresowani tym, aby nie wyczerpać budżetu. Deweloperzy chcą go mieć, aby móc wdrażać nowe funkcje. SRE chcą go chronić, aby zapewnić stabilność. To motywuje do współpracy nad budowaniem bardziej niezawodnych systemów od samego początku.

Budżet na błędy to genialny mechanizm, który przekształca abstrakcyjną dyskusję o ryzyku w konkretną, mierzalną i samoregulującą się pętlę zwrotną, która naturalnie balansuje innowację i niezawodność.

Czym jest „toil” (harówka) i dlaczego SRE ma obsesję na punkcie jego eliminacji?

„Toil” to termin używany w SRE do opisania specyficznego rodzaju pracy operacyjnej, która jest głównym wrogiem skalowalności i satysfakcji z pracy. Formalna definicja „toil” ma pięć atrybutów. Jest to praca, która jest:

1. Manualna: Wykonywana ręcznie, krok po kroku.
2. Powtarzalna: Tę samą czynność wykonuje się wielokrotnie.
3. Zautomatyzowalna: Mogłaby być wykonana przez maszynę.
4. Taktyczna (a nie strategiczna): Jest reaktywna, pozbawiona długoterminowej wartości.
5. Rośnie liniowo wraz z rozmiarem usługi: Im większy system, tym więcej tej pracy.

Przykłady „toil”:

• Ręczne restartowanie serwera, który regularnie się zawiesza.
• Manualne wdrażanie nowej wersji aplikacji poprzez kopiowanie plików przez FTP.
• Ręczne przydzielanie uprawnień nowym użytkownikom.
• Ręczne przeglądanie logów w poszukiwaniu błędów.
• Odpowiadanie na ten sam, powtarzalny alert, który można było wyeliminować.

Dlaczego „toil” jest tak szkodliwy?

• Jest wrogiem skalowalności: Jeśli ilość pracy manualnej rośnie proporcjonalnie do rozmiaru systemu, to jedynym sposobem na zarządzanie wzrostem jest liniowe dodawanie ludzi. To model, który doprowadził Google do stworzenia SRE.
• Prowadzi do błędów: Ludzie są kiepscy w wykonywaniu powtarzalnych, nudnych zadań. Prędzej czy później popełnią błąd, który może prowadzić do awarii.
• Zabija morale i prowadzi do wypalenia: Wykonywanie bezmyślnej, powtarzalnej pracy jest niezwykle demotywujące dla utalentowanych inżynierów. Prowadzi do frustracji i wysokiej rotacji w zespole.

Obsesja SRE na punkcie eliminacji „toil”: Kultura SRE opiera się na głębokiej awersji do „toil”. Złota zasada w zespołach SRE w Google mówi, że inżynier SRE nie może spędzać więcej niż 50% swojego czasu na pracy typu „toil” i zadaniach operacyjnych. Pozostałe 50% czasu musi być przeznaczone na pracę inżynierską (engineering) – czyli na pisanie kodu, który automatyzuje i eliminuje „toil”, budowanie narzędzi, optymalizację wydajności czy ulepszanie architektury.

Ta prosta zasada tworzy potężną, samonapędzającą się pętlę:

1. Inżynierowie doświadczają „bólu” związanego z manualną pracą.
2. Są zmotywowani i mają formalnie przydzielony czas, aby ten „ból” wyeliminować poprzez automatyzację.
3. Automatyzacja redukuje ilość „toil” w przyszłości, uwalniając jeszcze więcej czasu na pracę inżynierską.

Rola lidera polega na rygorystycznym egzekwowaniu tej zasady. Jeśli zespół SRE przez kilka kwartałów z rzędu spędza 80% czasu na gaszeniu pożarów, jest to sygnał alarmowy, że model się załamał i należy podjąć radykalne kroki (np. tymczasowo przekazać część obowiązków operacyjnych z powrotem do zespołów deweloperskich), aby dać zespołowi SRE przestrzeń na automatyzację.

Jakie są kluczowe obowiązki i umiejętności inżyniera SRE?

Rola inżyniera niezawodności (Site Reliability Engineer) to unikalne połączenie kompetencji inżyniera oprogramowania i inżyniera systemów. To nie jest po prostu nowa nazwa dla administratora. To fundamentalnie inna rola, wymagająca specyficznego zestawu umiejętności i sposobu myślenia.

Kluczowe obowiązki zespołu SRE:

• Definiowanie i monitorowanie SLO: Współpraca z właścicielami produktu w celu zdefiniowania sensownych SLO i budowa systemów do ich precyzyjnego mierzenia.
• Zarządzanie incydentami i dyżury (On-call): Bycie pierwszą linią obrony w przypadku awarii. Prowadzenie procesu rozwiązywania incydentów i facylitowanie „blameless post-mortems”.
• Eliminacja „toil” przez automatyzację: Pisanie skryptów, narzędzi i oprogramowania, które automatyzują powtarzalne zadania operacyjne.
• Inżynieria wydań (Release Engineering): Projektowanie i utrzymywanie bezpiecznych i niezawodnych pipeline’ów CI/CD.
• Planowanie pojemności (Capacity Planning): Analiza trendów i prognozowanie przyszłego zapotrzebowania na infrastrukturę.
• Inżynieria wydajności i odporności: Proaktywne szukanie „wąskich gardeł” w systemie, przeprowadzanie testów obciążeniowych i implementacja wzorców odporności na awarie.
• Działania konsultacyjne: Doradzanie zespołom deweloperskim w kwestiach architektury, niezawodności i skalowalności.

Profil i umiejętności idealnego inżyniera SRE:

• Silne podstawy inżynierii oprogramowania: SRE to przede wszystkim inżynier, który potrafi pisać czysty, testowalny i łatwy w utrzymaniu kod (często w językach takich jak Python, Go lub Java).
• Głęboka wiedza o systemach operacyjnych i sieciach: Dogłębne zrozumienie, jak działają systemy Linux, jak działa stos TCP/IP, DNS, load balancing itp.
• Doświadczenie z chmurą i konteneryzacją: Biegła znajomość co najmniej jednego z głównych dostawców chmury (AWS, Azure, GCP) oraz ekosystemu kontenerowego (Docker, Kubernetes).
• Analityczny i oparty na danych sposób myślenia: Umiejętność pracy z systemami monitoringu, analizy logów i metryk. Komfort w posługiwaniu się statystyką.
• Systemowe podejście do rozwiązywania problemów: Zdolność do patrzenia na system holistycznie i znajdowania złożonych przyczyn źródłowych, a nie tylko naprawiania objawów.
• Spokój pod presją: Umiejętność zachowania zimnej krwi i metodycznego działania w trakcie krytycznego incydentu produkcyjnego.

Znalezienie ludzi o tak szerokim i głębokim zestawie kompetencji jest niezwykle trudne. Dlatego właśnie budowanie zespołu SRE jest procesem długotrwałym i często wymaga wsparcia zewnętrznych partnerów, takich jak ARDURA Consulting, którzy mogą dostarczyć doświadczonych inżynierów w elastycznych modelach współpracy, takich jak Staff Augmentation.

Filary Site Reliability Engineering w praktyce

Poniższa tabela syntetyzuje kluczowe koncepcje SRE i pokazuje, jak przekładają się one na konkretne działania i mierzalne rezultaty.

W jaki sposób ARDURA Consulting pomaga organizacjom we wdrażaniu dojrzałych praktyk SRE i DevOps?

W ARDURA Consulting rozumiemy, że wdrożenie Site Reliability Engineering to głęboka transformacja, która wykracza daleko poza technologię. To zmiana w kulturze, procesach i sposobie myślenia o niezawodności. Jako strategiczny partner technologiczny, który sam wywodzi się z inżynierii i pasji do budowania odpornych systemów, oferujemy kompleksowe wsparcie na każdym etapie tej podróży.

1. Ocena dojrzałości i strategia SRE: Zaczynamy od dogłębnej analizy Twoich obecnych procesów operacyjnych i kultury. Pomagamy ocenić, na którym etapie dojrzałości DevOps się znajdujesz i czy Twoja organizacja jest gotowa na wdrożenie SRE. Wspólnie z Tobą opracowujemy pragmatyczną, ewolucyjną mapę drogową, która pozwala na stopniowe wprowadzanie zasad SRE bez rewolucji, która mogłaby zdestabilizować firmę.

2. Definiowanie SLO i budowanie obserwowalności: Nasi eksperci facylitują warsztaty z Twoimi zespołami produktowymi i technicznymi, aby pomóc w zdefiniowaniu pierwszych, sensownych i mierzalnych Celów Poziomu Usług (SLO). Pomagamy również w wyborze i wdrożeniu odpowiednich narzędzi do obserwowalności i APM (w tym naszego autorskiego Flopsar Suite), które są niezbędne do precyzyjnego mierzenia SLI i zarządzania budżetami błędów.

3. Budowanie i wzmacnianie zespołów SRE: Wiemy, jak trudno jest znaleźć i zatrudnić wykwalifikowanych inżynierów SRE. W ramach naszych elastycznych modeli współpracy, takich jak Staff Augmentation i Team Leasing, możemy:

• Dostarczyć doświadczonych inżynierów SRE, którzy dołączą do Twojego zespołu, aby uruchomić inicjatywę i przekazać wiedzę.
• Pomóc w przeszkoleniu i mentoringu Twoich obecnych inżynierów DevOps lub deweloperów, którzy chcą rozwijać się w kierunku SRE.

4. Automatyzacja i eliminacja „toil”: Nasi inżynierowie to praktycy. Pomagamy Twoim zespołom w identyfikacji i eliminacji „harówki” poprzez projektowanie i budowanie zautomatyzowanych rozwiązań, ulepszanie pipeline’ów CI/CD i wdrażanie zasad Infrastruktury jako Kodu.

W ARDURA Consulting jesteśmy przekonani, że w dzisiejszej cyfrowej gospodarce, niezawodność nie jest opcją – jest fundamentem zaufania klientów i sukcesu biznesowego. Naszym celem jest być Twoim zaufanym doradcą (Trusted Advisor), który wnosi nie tylko wiedzę, ale także inżynierską pasję do budowania systemów, które po prostu działają.

Jeśli chcesz przestać tylko „reagować” na awarie i zacząć „inżynieryjnie” im zapobiegać, skonsultuj swój projekt z nami. Razem możemy zbudować przyszłość niezawodności Twojej firmy.