Insights on How Team Topologies Drive Organizational Success - Manuel Pais - GOTO 2024 - Part I (Рубрика #Management)

Интересное выступление Manuel Pais, со-автора книги "Team Topologies", в котором он делится инсайтами из практического применения топологии команд. Для меня это видео супер-интересно, так как я давно сделал краткий обзор этой книги в трех частях
- Teams as means of Delivery
- Team Topologies that work for flow
- Evolving team interactions for innovation and rapid delivery
А потом еще записал и первый эпизод подкаста "Code of Leadership" вместе со Станиславом Халупом.

Это же выступление Manuel Pais содержит следующие интересные моменты
1. Ни один подход не решает все проблемы сразу, это относится и к топологии команд
2. Комикс Comic Agile забавно рассказывает про Team Topologies, но не слишком правильно (по мнению автора):)
3. Team topologies - это социо-технический подход для улучшения flow и hapiness. Быстрый flow требует большей автономии и четкой цели.
4. Крупные организации задаются вопросами: как расти устойчиво, как становится высоко-производительными, как вовлекать сотрудников
5. Автор разбирает проблему медленного delivery из-за высокой связности команд. В качестве case study приводится пример JP Morgan, где автор решали это через business aligned value streams. Для этого пришлось разобраться с природой зависимостей, сделать команды кросс-функциональными и улучшить коммуникации между ними. На выходе у ребят получилось уменьшить на 60% зависимости между командами. Вообще, публичные case studies доступны на сайте teamtopologies.com, но кейса JP Morgan в публичном доступе нет. Отсюда автор выводит
- Принцип: decouple teams by decoupling their streams/products ("decoupling responsibilities")
- Practice: Independent service heuristics (ISH). Суть в том, чтобы выделить independently-viable services. Начать можно с вопроса, а может ли такой кандидат в стримы работать как отдельный SaaS продукт в облаке
6. Автор переходит к отсутствию бизнес гибкости из-за организационных трений (org frictions). Здесь в качестве кейса приводится история Telenet (его тоже не на сайте). В этом кейсе для любой фичи требовалось участие огромного количества команд. Это замедляло любые изменения до предела. На выходе автор опять приводит
- Принцип: "minimize structural complexity" through grouping closely related streams of value
- Practice: Team (Tribe) interaction modeling. Надо идентифицировать и совместно стратегировать относительно командной структуры, которая сможет эволюционировать в дальнейшем

Продолжение обзора в следующем посте.

#Management #Leadership #PlatformEngineering #Software #SoftwareDevelopment #Architecture #Processes

Insights on How Team Topologies Drive Organizational Success - Manuel Pais - GOTO 2024 - Part II (Рубрика #Management)

Этим постом я заканчивую рассказ про выступление Manuel Pais, со-автора книги "Team Topologies". В прошлом посте я начинал обзор этого рассказа про инсайт из практического применения топологии команд.

7. Автор затрагивает неконсистентный опыт пользователей. В качестве кейса приводится история BBC (ее тоже не на сайте). Здесь суть была в том, что у BBC было много продуктов, каждый из которых имел свой особенный интерфейс и это не очень нравилось пользователям:) В итоге, BBC просто выделили стандартные фронтовые компоненты, но и сделали большой реорг, что они описывали у себя на Medium. В итоге, автор выделяет следующие
- Принцип: optimize for innovation & speed when those are needed, allow "eventual consistency" and standartization to emerge later
- Practice: Collaborate, facilitate, x-as-a-service. Платформенным командам важно правильно выбирать тип взаимодействия
8. Автор переходит к медленному time-to-market. Рассматривается пример SAP, у которого сложности со скоростью из-за соблюдения требований законодательства и обеспечения безопасности (и наверное не только из-за этого). В итоге, ребята занялись внутренней платформой для упрощения работы команд разработчиков. Платформа рассматривалась как продукт, ориентированный на группы команд, страдающих от сложных процессов соответствия требованиям и безопасности.
- Принцип: turn blocking dependencies into unblocking ("dependency inversion" for teams)
- Practice: Product management in platform. Подробнее про это можно прочитать в моем разборе CNCF Platform White Paper: 1, 2 и 3
9. Автор переходит к работе с тезисом "we can't do that in my organization". Это кейс GfK/NIQ. У ребят аля SAFE и все команды заняты продуктовой разработкой. Они придумали, что каждый пятый спринт будут работать над платформенными задачами
- Принцип: "behaviors over structures". don't wait for the ideal org / process / scale
- Practice: Thinnest viable platform. Можно начать с максимально тонкой платформы, что уже приносит пользу организации
10. Топология команд рассматривается как социально-технический подход для увеличения потока и повышения удовлетворенности. Организации могут применять идеи топологии команд в разных сферах бизнеса, адаптируя их под свои нужды. Важно иметь видение и понимать принципы топологии команд. Примеры выше показывают, как можно адаптировать идеи и принципы для текущей ситуации. Сообщество вокруг топологии команд активно и заинтересовано, и есть множество ресурсов для изучения и применения этих идей.

#Management #Leadership #PlatformEngineering #Software #SoftwareDevelopment #Architecture #Processes

Опрос, который изменил опросы (Рубрика #Math)

Интересная научная статья о почтовом опросе 1936 года, проведенного крупной и уважаемой газетой "The Literary Digest" среди своих двух миллионов подписчиков. Данный опрос был проведен перед очередными выборами президента США и подписчики просто должны были выбрать кандидата, которого они будут поддерживать на выборах. Результаты опроса предсказывали уверенную победу республиканского кандидата, а реальность выдала противоположный результат - а именно победу демократа с полуторным преимуществом. Такое расхождение в прогнозе и фактах в итоге привело к закрытию газеты, а причина была всего лишь в том, что журнал не принимал во внимание факт того, что на точность прогноза критически влияет репрезентативность выборки из генеральной совокупности:)) А если по простому, то для получения правдоподобных результатов надо правильно формировать множество тех, кто будет проходить опрос.

P.S.
После таких историй почему-то вспоминается крылатая фраза

Есть три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика.

которую больше 100 лет назад Марк Твен приписал премьер-министру Великобритании Бенджамину Дизраэли.

#Math #Data #Statistics

Code of Leadership #22 - Интервью с Дмитрием Аношиным про data engineering (Рубрика #Data)

В этом выпуске ко мне пришел в гости крутой гость, Дмитрий Аношин. Дима является экспертом в data engineering, ведет канал @rockyourdata, также Дима почти 10 лет работал западных Bigtech компаниях. Кстати, выпуск доступен в виде подкаста и в Яндекс Музыке.

Мы обсудили следующие темы:
- Как Дима входил в IT порядка 15 лет назад
- Как он развивал свои навыки как дата инженер
- Как он уехал в Канаду и адаптировался там
- Как развивалась карьера Димы в Amazon, Microsoft и что он вынес из этого опыта
- Как Дима стал создателем обучающих проектов datalearn, surfalytics, а также как ему удалось написать целую гору книг
- Как находить мотивацию для роста и развития

Если говорить подробнее про Дмитрия, то он уже больше 15 лет занимается аналитикой и инжинирингом данных, а 10 последних лет проработал в Северной Америке. Из них 5 лет в Амазоне, где работал в нескольких командах, включая Alexa AI (в Бостоне) и Customer Behaviour Analytics (в Сиэтле). Поучаствовал в действительно инновационных проектах, где драйвером являются данные. Видел и Big Data и Machine Learning в действии в масштабе крупнейшей компании мира. После Амазона работал 4 года в Microsoft Xbox и Microsoft Azure Data&AI. Активно принимал участие в развитии Microsoft продуктов для аналитики - Synapse, Fabric, Azure Databricks.

Теперь, Дмитрий помогает создавать инновационные аналитические решения, дата команды и модернизировать устаревшие решения через свою компанию rockyourdata.cloud и глобально готовит инженеров и аналитиков через свое сообщество Surfalytics.com (на английском), до этого несколько лет развивал проект Datalearn.ru, на котором делился фундаментальными знаниями и помогал бесплатно всем желающим войти в ИТ, знания там все еще актуальны.

Дмитрий написал несколько книг по аналитике и преподает несколько лет Облачные Вычисления (Cloud Computing) в партнерстве с Microsoft в Университете Виктории.

Еще из интересных проектов:
- Создал онлайн выставку писем CEO про увольнения в крупных компаниях - https://www.layoffmemos.com/
- Совместно с Московским Зоопарком и Вконтакте организовал группу по наблюдению за популяцией пеликанов и экомониторинга с использованием AI - https://www.scifly.ai/

Из последнего, Дмитрий создает главный Российский портал Дата Инженеръ посвященный карьере дата инженера, куда он планирует добавить road map для вакансий Инженера Данных, Аналитика и BI разработчика и ссылки на лучшие бесплатные ресурсы: книги, тренинги, курсы, видео, телеграмм каналы, и многое друго, что поможет понять, кто такой иженер данных и как таким стать, преимущественно на русском языке.

#Database #Architecure #Software #Data #SystemDesign #Management

Черная пятница в издательстве «Питер» (Рубрика #Sales)

В издательстве Питер очередная распродажа со скидками в 40% на бумажные книги и 50% на электронные. Для получения этой скидки надо использовать промокод "Бумажная" (или "Электронная", если покупаете элетронную версию) при оформлении заказа. На прошлых распродажах я уже купил себе пачку книг и докупил на этой распродаже еще книг

Новые купленные книги
- Производительность систем - интересная книга о производительности от Brendan Gregg, крутого эксперта, который одновременно много сделал для внедрения eBPF, о чем можно узнать из документалки
- Креативный программист - я решил изучить креативные методы, что могут помочь в решении инженерных задач
- Продвинутые алгоритмы и структуры данных - книжка о самых необходимых алгоритмах решения сложных задач программирования в области анализа данных, машинного обучения и графов. Хочу подтянуть свои знания алгоритмов
- Ненормальные личности. Учение о психопатах - решил почитать про ненормальность от Ганнушкина
- Об уме вообще - книга Павлова (хозяина знаменитой собаки из экспериментов), который писал интересно о работе мозга

Книги, что я уже успел прочитать
- Чистый Python. Тонкости программирования для профи - решил вспомнить теорию по python
- Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Юбилейное издание, дополненное и исправленное - я уже как-то читал книгу Олиферов, но это было много лет назад и она была ок. Сейчас я прочитал 150 страничек из нового издания и могу сказать, что книга не ухудшилась:)
- Гейм-дизайн: как создаются игры - эта книга про геймдизайн, про который я и до этого много читал и писал (1, 2, 3), а сейчас я уже прочитал и рассказал об этом
- Разработка приложений на базе GPT-4 и ChatGPT - базовая книга про chatGPT, я ее уже прочел и даже рассказывал оо ней
- Мифический человеко-месяц, или Как создаются программные системы - классическая книга Фредерика Брукса, которая в следующем году справляет свой юбилей. Я раньше уже рассказывал про эту книгу
- Распределенные данные. Алгоритмы работы современных систем хранения информации - в девичестве на английском эта книга Алекса Петрова называлась Database Internals и я про нее много рассказывал (1 и 2), а также мы ее обсуждали в подкасте "Code of Architecture"
- Безопасные и надежные системы: Лучшие практики проектирования, внедрения и обслуживания как в Google - эту книгу я читал в оригинале и она называлась "Building secure and reliable systems", а также уже рассказывал про нее.

Книги, что мне еще предстоит прочитать
- Data mesh в действии - интересная тема о переходе от DWH в сторону Data Mesh и Lake House. До этого я читал частями книгу "Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale".
- Грокаем алгоритмы искусcтвенного интеллекта - просто тема интересная для меня:)
- Настоящий CTO: думай как технический директор - тут я решил сравнить насколько я думаю как настоящий технический директор, а то вдруг я думаю как-то не так:)
- README. Суровые реалии разработчиков - книга про будни разработчиков и практиками инжиниринга
- Software: Ошибки и компромиссы при разработке ПО - эта книга подкупила меня своей второй главой, которая называется "Дублирование кода не всегда плохо".
- Грокаем Continuous Delivery - я вроде неплохо понимаю в CI/CD, но хочется почитать про него подробнее
- Грокаем функциональное программирование - интересно почитать просто про функциональщину
- Дизайн для разработчиков - я довольно много книг читаю про дизайн для дизайнеров (1, 2, 3), а тут хочу посмотреть как это подают разработчикам
- Карьера Software Engineering Manager. Эффективное управление командой разработчиков ПО - в рамках работы над книгой про engineering management полезно изучить другие источники
- Карьера продакт-менеджера. Все что нужно знать для успешной работы в технологической компании - для инженеров и технических руководителей сейчас полезно думать продуктово, особенно если вы работаете не в галере. Яуже писал про книги на эту тему: 1, 2, 3, 4, 5
- Паттерны проектирования API - я люблю паттерны, люблю хорошие API, плюс мне понравилось оглавление.

#Sales

How to Make the World Add Up (Ложь, наглая ложь и статистика) - Part II (Рубрика #Math)

Продолжая рассказ про книгу Тима Харфорда "How to Make the World Add Up", закончу списком оставшихся правил:

4. Чтобы увидеть всю картину, отступите на шаг назад. Важно уметь видеть информацию в контексте, тогда утверждения вида "случился еще один ужасный инцидент" могут заслонять тенденцию, что "в целом количество инцидентов снизилось":) То есть нам необходимы сравнения и контекст, чтобы понять как тезисы согласуются между собой.
5. Узнайте предысторию. Когда мы видим интригующие результаты исследований, то это часто связано с эффектом публикации (publication bias). Если смотреть шире, то нам нужно определить источник статистических данных и изучить, а все ли данные были учтены.
6. Спросите, кого не хватает. Надо всегда задавать себе вопрос, а все ли группы людей были учтены в исследованиях и если не все, то как бы поменялось исследование. В большинстве старых классических психологических исследованиях участниками были студенты колледжей, а не репрезентативная выборка всего населения. Одновременно, там не хватало даже студенток, которых можно было относительно легко привлекать к исследованиям, но об этом как-то не думали раньше. Про это подробнее можно прочитать в посте про "Опрос, что изменил опросы"
7. Требуйте прозрачности от компьютера. Этот пункт особенно актуален в наше время, когда у нас много больших данных и сложных алгоритмов. Важно не бояться задавать неудобные вопросы о том, что это за данные и как именно работает алгоритм. Интересно, что условный perplexity.ai сразу вместе со сгенерированным ответом дает ссылки на источники, откуда он брал информацию. Это не всегда спасает от галлюцинаций, но вы хотя бы можете сделать факт-чекинг.
8. Цените краеугольный камень статистики. Автор предлагает ориентироваться на официальную статистику, особенно в тех странах, где ей не принято манипулировать в угоду политическому курсу.
9. Помните, что дезинформация тоже бывает привлекательной. Если вам показывают красивую визуализацию, график или дашборд, то надо не стесняться и задавать вопросы о том, а что стоит за такой красотой:)
10. Не бойтесь изменить свое мнение. Автор говорит о том, что надо уметь менять свое мнение при появлении нового опыта или доступной информации. То есть надо рефлексировать относительно того, а не заблуждаемся ли мы, настаивая на старой точке зрения.
11. Золотое правило. Сохраняйте любознательность. В общем, автор предлагает копать глубже и задавать больше вопросов. Он выдвигает гипотезу, что любознательность можно прокачивать ...

Я не знаю можно ли прокачивать любознательность, но у меня она с детства была где-то на уровне 10 из 10. Помню как я доставал родителей, воспитателей, тренеров и учителей своими вопросами "А почему все работает именно так":) Походу, любознательность действительно дает хорошие плоды. Развивайте любознательность у себя и своих детей и изучайте с интересом мир вокруг вас!

P.S.
В своей книге автор упоминает и другие книги про статистику
1) Как лгать при помощи статистики (How to Lie with Statistics) - книга, где на пальцах объясняется как врут с помощью статистики. Собственно, автор книги зарабатывал на жизнь тем, что тасовал данные, убеждая в том числе, что курение не приводит к раковым заболеваниям
2) Темные данные (Dark Data. Why What We Don’t Know Is Even More Important Than What We Do) - книга про то, как можно облажаться с данными и что с этим можно сделать
3) The Tyranny of Metrics (Тирания показателей) - эта интересная книга, название которой идет наперекор стандартному подходу к измерению всего и вся:) Она напоминает по структуре научную статью и классно описывает проблемы, которые во многом рождены из закона Гудхарта "Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой".

#Math #Management #Statistics

Зачем заниматься темой developer productivity в большой компании - D-Day (Рубрика #Management)

В выходные я выступал на конференции D-Day, что оффлайн проводится в Тирасполе.Я рассказывал про тему developer productivity: зачем заниматься этой темой, как это принято делать в индустрии, как мы подходим к этому в Т-Банке. В конце я порекомендовал такой набор источников для более глубого знакомства с темой.

1) Мое выступление "Как и зачем измерять инженерную продуктивность в крупной компании" на MTS конференции
2) Обзор книги канонической книги "Accelerate" в трех частях:
-- Общая информация по книге, формат исследования и DORA метрики
-- Технические практики, архитектуру и интеграцию вопросов безопасности в процессы разработки
-- Менеджерские и лидерские практики
3) Выпуск подкаста "Code of Leadership" про "Accelerate" с Игорем Курочкиным
4) Разбор темы developer productivity в фреймворках SPACE, DevEx
5) Разбор начальной статьи ребят из Google "A Human-Centered Approach to Developer Productivity" и рассказ про целую колонку в IEEE журнале от этих авторов
6) Разбор статьи "Measuring Developer Goals" от ребят из Google (продолжение серии про Human-Centered Approach)
7) Разбор статьи "Developer productivity for Humans, Part 7: Software Quality" от ребят из Google (продолжение серии про Human-Centered Approach)
😍 Разбор выступления моего коллеги Вовы Калугина "Почему DevEx важен при разработке IDP и как его померить", где он рассказывает про нашу платформу Spirit и как мы подходим к вопросам developer experience и developer productivity

#Management #Leadership #Software #SoftwareDevelopment #Architecture #SoftwareArchitecture #Metrics #Devops #Processes