Temel neden analizi

Büyük yeni sürümleri test ettiğinizde, bazen üretim ortamındaki yeni hatalara şaşırabilirsiniz. Neden? Yanlış giden şey ne? Test ortamları, üretime her zaman istediğiniz kadar yakın değildir. Ortamda, belgelendirilmeden altyapı değişiklikleri yapılabilir ve bu da ortamların yavaşça birbirinden uzaklaşmasına neden olur.

Kusurları gidermek oldukça zaman alır. Bir yazılım geliştiricisi olarak yapabileceğiniz en iyi yatırımlardan biri daha hızlı sorun gidermeyi öğrenmektir.

Temel neden analizi (RCA), sorunları gidermek için kullanabileceğiniz özel bir tekniktir. Bu teknikle, sorunun ana nedenini tespit etmek için bir dizi adım kullanarak sorunu analiz edersiniz. RCA, bir sorunun temellerini yok sayarak semptomlarına odaklanmanın faydalı olmadığı ilkesine dayanır.

Temel neden analizi (RCA), sorunları gidermek için kullanabileceğiniz özel bir tekniktir. Bu teknikle, sorunun ana nedenini tespit etmek için bir dizi adım kullanarak sorunu analiz edersiniz. RCA, bir sorunun temellerini yok sayarak semptomlarına odaklanmanın faydalı olmadığı ilkesine dayanır.

Sorununuzu basitçe açıklamak için lastik ördek yaklaşımını (lastik ördek hata giderme) kullanın. Bir şeyi açıklayarak, kendinizi düşüncelerinizi sıralamaya zorlamış olursunuz. Popüler soru-cevap sitesi Stack Overflow'un kurucu ortağı Jeff Atwood, yazılım geliştiricilerin kendisine kaç kez siteye yeni bir soru yazmaktan bahsettiğini, bu süreçte cevabı kendilerinin bulunduğunu ve soruyu hiç göndermediklerini anlatıyor.

Sorunu basitçe ifade etmenize yardımcı olacak aşağıdaki yaklaşımları deneyin:

1. Hiç göndermeyecek olsanız bile bir Stack Overflow sorusu yazın.
2. Ayrıntılı bir hata raporu oluşturun.
3. Raporu bir iş arkadaşınıza açıklayın.

Ardından, sorunla ilgili daha fazla veri toplayın ve bu verilerden öngörüler çıkarın. Kilitlenme günlüklerini, uygulama ve sunucu günlüklerini vb. kaydetmek ve izlemek burada faydalı olabilir. Sorunun gerçekleştiğine dair kanıt toplamalısınız ancak mümkünse sorunun ne kadar süredir ve ne sıklıkla gerçekleştiğini de öğrenmelisiniz.

Tüm bu veriler içinde belirli veri noktalarını hızlı bir şekilde bulmanız gerekir. Araçlar, toplamakta olduğunuz günlük verilerini aramanıza ve analiz etmenize, sorunları daha hızlı tespit etmek ve gidermek için bu verileri öngörülere dönüştürmenize yardımcı olabilir.

Ardından, elinizdeki sorunun doğrudan nedeni olan nedensel faktörleri belirleyin. Tek bir nedensel faktör belirleyip bırakmayın. Beş neden tekniğiyle daha ileri gitmeniz gerekir. Sorunun temeline inene kadar tekrar tekrar "neden?" sorusunu sorun. Örneğin, web sitenizde 500 hata kodu gösteriliyor.

1. Neden? Web çerçevesinin yönlendirme bileşeni arızalandığı için.
2. Neden? Başka bir bileşen gerektirdiği ve bu bileşen arızalı olduğu için.
3. Neden? Web çerçevesinin bu bileşeni, intl uzantısını gerektirdiği ve bu uzantı çalışmadığı için.
4. Neden? Sunucu yazılımı güncellendikten sonra yanlışlıkla devre dışı bırakıldığı için.

Temel soruna daha az adımda ulaşmak da mümkündür. Ya da daha fazla adıma da ihtiyaç duyabilirsiniz.

Tıpkı kod incelemesi gibi, tarafsız bir kişinin kodunuzu incelemesini isteyin. İncelenme beklentisi, zamanla sürecinizin iyileşmesine yardımcı olacaktır. Veya daha da iyisi, sorunları çiftler halinde giderin.

AWS'nin temel neden analizine ilişkin birincil tekliflerinden biri, günlük verilerinizi almanıza ve analiz etmenize yardımcı olmaktır. Bunun için Amazon OpenSearch Hizmeti'ni tavsiye ederiz.