Salut tout le monde, bienvenue à la fête de la fête de la podcast.
Google est un podcast sur la compétition de l'engineering et de la production de la

Je suis votre host, Steve McGee.
Cette fête est de nos amis et de nos taux de la France.
C'est tout pour ce qui est venu dans le space de la SRE.
D'une nouvelle technologie, des processus modernisés.
Et bien sûr, la partie la plus importante est la fête que nous avons faite.
Donc, bonheur de l'entraînement et de la souhait.
J'espère que ce n'est pas une stratégie.
Bonjour et bienvenue à la fête de la podcast.
Le podcast sur la compétition de la compétition de l'engineering.
Mon nom est Jordan, je suis joint avec mon co-host.
C'est Matt Siegler.
C'est génial.
Aujourd'hui, nous avons quelqu'un qui est assez cool dans ma opinion.
Et nous avons en fait eu l'occasion de me déclencher mon temps en SRE
dans la team de la production de l'engineering.
Pour nos listeners à la maison,
pouvez-vous nous dire qui vous êtes,
sur un peu de votre background et comment vous avez landé ici?
Oui, merci Jordan et Matt.
Merci beaucoup d'avoir me sur le show.
Mon nom est Matt Zalesko.
Et je suis le SRE.
J'ai été ici à Google pour environ trois ans, un peu plus tard.
Et c'est juste une journée vraiment wilde.
Une journée incroyable aussi réplique.
J'ai été ici pour voir les choses qui se changent en SRE
et qui devraient se changer.
Nous avons vu l'industrie et la landscape de technologie
qui se change autour de nous.
C'est incroyable.
Vous pouvez nous dire ce que vous voulez en faire en s'enginéering
en général dans le premier lieu?
Nous allons en faire de la même manière.
C'est un peu...
Il y a beaucoup de gens qui sont en train de faire des choses.
On a presque toujours vu ce que j'ai voulu faire.
Le moment que j'ai été devant un computer,
je pense que c'était la mienne.
On avait en fait un computer en mienne, un TRS-80.
Je me souviens de la même chose que le Model 2 ou Model 3.
Je pense que nous avons commencé avec le Model 2 et l'aventurement,
mais depuis les moments où j'ai commencé à interagir
avec ce computer et à voir ce que je pouvais faire
et à apprendre à le faire,
je savais que le science des computers était mon path.
Ce n'était pas un...
J'ai dû faire un whole bunch de soul-searching
et comprendre moi-même.
Ce qui m'a dit à moi, tout de suite,
et puis je me suis posé un sondage
pour un sondage de la compétition des sciences des computers.
J'ai fait un bunch de travail de gradudes
dans les sciences des computers,
en particulier dans les systèmes distribués de large scale.
Donc j'étais toujours dans le système distribué
de large scale des sciences des computers.
Et ça m'a été fait depuis.
Je dirais que j'ai été dans un bunch de différentes industries
de la networks,
de la technologie de la technologie de la intersection des médias
et maintenant, bien sûr, Google,
qui a fait un grand nombre de produits dans son portfolio.
Mais dans chaque cas, il y a été une ligne de tricot,
qui est de large scale, des systèmes compliqués,
des problèmes de solution.
Et dans beaucoup de ces cas,
c'est aussi un véritable delivery
de deux clients et des utilisateurs.
En gros, les produits que les utilisateurs
sont en train de se réunir,
et souvent se réunir,
chaque jour.
Et j'ai trouvé ça pour être vraiment réel
de comment vous pouvez utiliser la technologie
pour changer les vies de gens.
Et comment vous buildez les produits
qui sont assez reliant
pour que les gens puissent les apporter.
Matt, je vais vous dire un mot juste avant que vous viez
de Google.
Je suis inquiétant sur votre mindset,
ce qui se passe juste avant l'ESRE,
et puis juste après.
Je voudrais entendre un peu
sur l'autre côté de l'inception de ce concept.
Qu'est-ce que vous ne faisiez pas?
Et puis, qu'est-ce que vous faisiez?
Et puis, qu'est-ce que vous avez fait
pour l'expérience de ce tour?
Et comment a-t-on changé
comment nous avons appris le problème?
Je pense que pour certains de nous,
nous ne savions pas ce que c'était
avant ce qui existait.
Et je pense que ça serait un expérience
assez intéressant de...
Qu'est-ce que l'approche de ce problème
avant que nous l'avions appris
de la façon dont nous faisons maintenant?
Et puis, comment a-t-on changé
comment l'industrie a appris le problème?
Et comment a-t-on changé
comment ça se sent?
Qu'est-ce que l'on a appris
dans les minds de la personne?
Et comment a-t-on changé nous pour toujours?
Wow, c'est beaucoup de questions.
Je vais voir si je peux les raconter
un par un.
Donc, avant que je suis venu à Google,
j'ai été le CTO à Comcast,
aussi un producteur de la construction de la société,
que les millions de gens
dépendent de chaque jour.
Si je veux avoir une famille
dans ma maison, je le ferai au Wi-Fi,
et tout le monde me le trouve.
Donc, ces sont les produits crues
et les vies de la société.
Et, à Comcast et d'autres entreprises
que j'ai vécues,
j'ai vu un nombre de modèles
pour comment vous faites
la production de la reliant.
Certaines étaient des modèles
où vous avez un équipe
de la équipe dédiée,
séparé de la équipe de la construction,
et beaucoup de places,
en particulier les parts de Comcast,
il y avait aussi DevOps,
où la équipe de la construction
était aussi responsable
de la reliant de la production.
Mais je me suis vu
les gâpes dans les modèles
et j'ai été très intéressé
à l'EU de sRE et en fait,
j'ai commencé à parler de Google
pour que je voulais
construire des équipes d'EU
à Comcast.
J'étais très intrigué
par l'idée.
J'ai pensé que c'était un peu
beaucoup d'obstitut pour offerter
les Comcast, et donc,
j'ai commencé à parler de Google
juste pour
comment l'EU de sRE
réellement fonctionne
internally,
comment ça a changé
depuis le livre,
ces trucs-là.
Ça m'a
fait très excité
à l'EU de sRE.
J'ai décidé,
j'ai voulu être
à la place où
sRE a été créée
et aussi être à la place
où la scale est
tellement large
que vous avez besoin
de grands teams de sRE
qui managementent
cette infrastructure
de production

J'étais très excité
à la travail
qui s'est passé
à Google
et à la leadership
d'EU de sRE
et j'ai dit,
plutôt que de
essayer de duplicer
ça quelque part,
peut-être que j'ai
l'opportunité de aller
et de travailler
dans le lieu où c'était
et c'était vraiment,
vraiment excité
à moi.
Je pense que
nous voyons
les entreprises
adoptant un peu
de ces différents modèles
et je pense que
selon vous,
en termes de
de votre maturité productuelle
et en termes
de la type d'innovation
que vous essayez de faire
et franchement,
en termes de la scale
de votre infrastructure,
différents modèles
peuvent faire sens.
Pour Google,
la scale de la scale
de notre infrastructure
est presque
compétente
pour créer
des modèles
comme sRE,
et je pense
que l'un des superpowers
de sRE que je vois,
c'est l'obligation
de voir
les boundaries
du système,
de voir
les boundaries productuelles.
Quand vous avez
un incident de production,
vous avez souvent
des dépendances
entre ces systèmes,
des dépendances
entre ces produits
et le sRE
de la knowledge
s'étend à ces choses
et c'est vraiment
la team
qui est meilleure
pour aller voir ça.
Si la team
de la développement
de la bécurie
a un problème
qui est finalement
en train de travailler
en dessous,
c'est vraiment
difficile pour la team
de la développement de la bécurie
pour débarquer ça.
Mais vous en callez
sRE,
et sRE a
cette knowledge
horizontale
des systèmes
qui vous aide
à résoudre
ces problèmes.
Et pour moi,
c'est
comme je l'ai dit,
une superpower de sRE
et je ne vois pas
que ça réplique
dans d'autres modèles
quand vous êtes
à la scale
que Google
s'opérate.
Ok.
Donc
en pensant
sur les superpowers
et comment la
scène a changé,
on peut aussi
penser à
ce qui apporte
les superpérés.
Et c'est
les outils
qu'ils utilisent
tous les jours.
Donc
on a monétris,
on a alerté,
on a
Gemini
maintenant.
Vous savez,
donc comment
les choses changent
maintenant
que nous avons
ces outils
qui ont été développés
en temps et
qui ont été
formés.
Comment ils se poussent
dans l'incident,
comment ils se poussent
dans la création postmortem,
comment ils se changent,
comment la scène
a
développé
en temps.
Oui,
c'est une grande question,
Jordan.
Vous avez mentionné
la plateforme
de l'infrastructure
de l'infrastructure
et
ce sont les teams
qui sont
construits
des outils
que vous avez mentionnés.
Et donc
je vais parler
des outils,
et puis
je vais parler
un peu de l'AI
parce que je pense
que ça ne doit pas
être une conversation
d'intérêt.

c'est partie de notre
pratique de la réliabilité.
Le SRE
a publiqué un set
de principes de production.
Et pas surprise,
ce set de principes
inclut
des choses comme
faire que vous avez
des données de réliabilité
actionnables
que vous faites
de la management
changement
dans un moyen

que vous avez
pensé
des domaines de défaut
et de la isolation
de votre système
et que vous avez
vraiment une forte
pratique
autour de la intégrité
de la production.

nous avons un set
de choses que nous
pensons
que le système de production
de bien-run
doit penser
dans ces principes
de production.
Et nous avons
vu des produits Google,
par exemple YouTube,

dans un journey
multi-year
pour aller
tout le monde
sur un set commun
de tools de production
pour faire des choses.
Et comme vous avez dit
Jordan,
ce sont des choses
comme
monitor et observabilité,
des rollouts,
des management incident, etc.
Et ça a eu
un impact vraiment fort
en termes
de
mettre notre investissement
dans un set de tools
plutôt que des multiples
sets de tools.
Mais ça a aussi
vraiment
évoqué nous
d'adapter
beaucoup plus d'adoption
de ces principes de production
parce que nous avons
fait ça facile
et ça a été
une réelle
shift importante
pour le SRE et Google.
Comment ça se sent
maintenant
que nous nous sommes
vraiment très vite
dans les launches
que nous faisons
où nous avons
des décisions entre
aller vite
et aller lentement
en faisant des décisions
sur la reliantité et la velocity
et l'industrie en grand nombre.
Parce que je sais
que ceux qui ne sont pas à Google,
qui sont juste
à tout le monde
qui nous entendent,
nous avons des décisions
pour eux-mêmes
et nous avons des
bons produits de nos propres
et les gens
qui sont aussi
essayés de faire
des décisions
et ces pendulums
sont toujours
en train de se battre
entre, ok, nous avons un launch
et nous devons être
cautueurs
et nous sommes toujours
en train de faire
ces décisions
et nous nous faisons
très, très en train de se battre.
Qu'est-ce que vous voyez
maintenant
et qu'est-ce que vous voyez
surtout
comme des entreprises
ou des leaders
qui parlent de l'autre
qui sont en train
de faire ces décisions,
comment pensons-nous
sur ce qu'on pense?
Pas seulement avec
la tool,
qui, je pense,
informe les gens
sur le terrain
mais aussi
des décisions
de business,
qu'est-ce que vous voyez?
Non, c'est une question
bien grande
et vous êtes absolument
correcte.
Les dernières 2-3 ans
d'un avantage
dans l'A.I.
ont été
un effort
d'une très haute vitesse.
On comprend
qu'on est
dans ce moment
transitionnel
dans l'industrie
et
innover
rapidement
si c'est
à la niveau model
de notre
nouveau
et la plus
frontière model
et de l'avantage
public
d'incorporation
d'A.I.
et d'un d'entre nous
des produits Google
ou d'un de les produits
de Gemini
d'aussi-faire.
Il y a
beaucoup de différentes
méthodes
qui nous tentent
de bouger
plus vite que Google
a bougé historiquement
ou pour longtemps.
Je pense que c'est
aidant
de nous faire
de la philosophie
d'A.I.
qui était
qu'on veut
évoquer nos partenaires
pour bouger
rapidement
en même
en rencontrant
leurs goals de reliant.
C'est toujours
le principal corps
ou la mission
de A.I.
et ce que nous
trouvons
c'est qu'il y a des
utilisateurs
qui veulent être
sur le point de vue
de la technologie
et il y a d'autres utilisateurs
qui veulent vraiment
valoir
plus de la reliant
que d'autre
même si ils n'ont pas
le plus petit et le plus grand.
Et donc,
finalement, la question est
quel niveau de risque
est le business
qui est le plus
possible
ou qui est le plus
possible?
Et le SRE
a des outils
et des expériences
pour travailler
avec tous les niveaux
de risque
vers la vitesse
et pour soutenir
nos clients
avec tout le balan
de la vitesse et de la
reliant qu'ils ont besoin
pour leur business.
Et donc,
nous avons commencé
à offrir des outils
où vous pouvez
faire
le nid
entre
comment seriez-vous
au frontière
des nouveaux modèles
vers comment
est-ce que vous avez besoin
de ce que vous avez besoin
pour le travail
que vous faites.
Et je pense
que l'expression
de la flexibilité
de nos clients internaux
et de nos clients externes
a vraiment changé
cette conversation.
Ok.
Donc,
il semble
que
le manuel
que nos super-héros
ont besoin,
les habilisées
qu'ils ont besoin
de développer
ont besoin
de changer
pour adapter
ces technologies
que nous avons
et les
focuses
que nous avons
sur
comment
cela se travaille.
Donc,
il semble
qu'on a besoin
de un nouveau livre.
Donc,
vous pouvez nous dire
que nous avons besoin
de un nouveau livre?
Qu'est-ce que vous avez besoin
de des manières
que nous devons changer
ce que le rôle est
défini
pour
prendre en compte
la manière dont
cette technologie
est venu
aujourd'hui
et pour le futur
de la façon dont
la pensée est

pour que
les esthérieurs
ou les esthérieurs
qui travaillent
sur le rôle
peuvent adapter
de changer et de développer.
Oui.
Donc,
quelques pensées ici.
Je pense que
l'un est
que nous venons
de, je pense,
peut-être
l'année prochaine
est le
anniversaire d'un 10-year
de l'ébook de l'esr
de l'esr
si vous pouvez le croire.
Donc,
il y a un grand nombre
qui a changé
dans 10 ans
et peut-être
qu'il y a deux
très grandes transitions.
La première
est
la transition
à la cloud.
Le nombre
de entreprises
qui ont
changé
de la preuve
à la base

des ressources
en reliant
sur la
cloud
infrastructure.
Et Google est la même.
On a changé
beaucoup de nos
systèmes et produits
sur la cloud
infrastructure
aussi.
Et puis,
la dernière est
comme on a
dansé
quelques fois ici,
AI et ML.
Et il y a
un élément
qui est
comment
nous avons
pu créer
des produits
de la great AI
et ML.
La dernière est
qu'est-ce qui a
l'impact
de la AI et ML
sur l'esr
e.
Et je pense
que nous sommes
vraiment
commençons
à comprendre
le potentiel
de l'AI.
Et c'est un
assez excitant
qui est
très excitant.
Je pense qu'il y a
un grand potentiel
et on a déjà
vu un peu
de ça
dans le travail
que nous faisons
pour vraiment
changer et élever
les moyens
que l'esr
e opère.
Et c'est assez
excitant.
Je pense que
on a
beaucoup de choses
qui ont changé
l'impact
de la

que l'esr
e
s'est pris
dans les opérations
vers les liabilities
d'engénierie
et d'investir
dans les tools
et les systèmes.
Je pense que c'est
un autre
changement
dans le spectrum.
Je vais
faire un point
très clair
que
l'esr
e ne va jamais
sortir de l'esr
opère.
Je pense que
il y a
une partie
d'un pays
qui est


une production
d'infrastructure
sur le terrain.
L'expérience
d'opérer
l'infrastructure
est
quelque chose
qui
informe
tout ce que nous
faisons
en part
de l'esr
et je ne veux pas
aller
trop loin
de ça.
Mais je pense
que
l'AML
a beaucoup d'assistance
en termes
d'être
d'assistance
qui va
faire nos
travail
plus
et qui va
faire
nos outils
plus
parce que
nous allons
détecter les incidents
plus vite et plus vite
et on va
faire les choses
plus bonnes.
Je trouve
cette ligne
d'incréditation
très fascinante.
Les opérations
de l'automne
de l'automne
ont été
en ligne
pour des décennies.
C'est pas
qu'on soit
en train de
nous réveiller
avec la page
plutôt que de
regarder le dial.
C'est ce que nous avons
fait.
C'est notre business.
Puis,
en ayant un smart
alerteur,
en savoir que
quelque chose
va sourire
et nous laisser
nous savoir,
nous avons
augmenté
l'automne
et notre trust
de l'automne
et en
en vivant
et en
en vivant
et en
en vivant
et en vivant
et en vivant
et en vivant
et en vivant
et en vivant





et enumo
et en Happy





wiret




cah
Million


...
losing
holders
car
On va probablement avoir de la pensée.
Oui, je pense que cette insight est vraiment importante.
C'est quelque chose que j'ai été en train de penser beaucoup de temps.
Parce que je pense que vous allez voir cette fonction de la staff
dans le SRE, mais dans un whole lot de choses où l'AI est appliquée.
Nous sommes en train de voir des choses
bouger à un point plus rapide que l'historique.
Nous souvent trouvons-nous un modèle.
Nous allons dire que le modèle nous a fait de l'argent.
Nous allons avoir de la team de construire ces éléments après-midi.
Ça nous va nous donner de l'accent que nous tentons d'achever.
Nous avons envoyé un modèle et ils ont pris six mois
pour créer tous ces pièces à la fin de la production.
Nous avons été en train de faire six mois.
Le modèle nous a dit que c'est génial.
Nous allons essayer le modèle de frontière.
Et ça fait tout ce que nous avons fait six mois en investissant en un modèle.
Et nous kommenders par des comptes.
On va à worker▤


Nous devonsorganiserINSET highlight de tout ce quiiting.
Nous NZNI de Banqueonsense et d'Alcantique.
On a aussi l'horesire d'Alcantique d'un module relationships.
Et destacons les conditions realizing



Et il y a aussi lesiatres atro�ées est en fond.
Je dirais que beaucoup d'autres bénéfices sont en ce genre de « buddy » qui est le plus humain.
Mais on a un sens où on peut avoir un point où il n'y a plus de choses qui nécessitent qu'un humain dans la loup.
Je ne pourrais pas considérer comment vite on y arrive.
Mais, encore une fois, un peu de ce travail s'est fait en manuel, c'est toilier.
Si nous sommes en train d'éliminer ça, dans le travail de l'ESRE,
et de faire un travail d'innovation, c'est un grand travail.
On parle toujours de l'ESRE automatique, qu'ils ont un travail.
Ils ont un travail, et je ne leur espère pas avoir un travail en 10 ans,
parce qu'il y a beaucoup de travail.
En pensant sur ce qui est en train de nous faire la pensée,
et que certains de nos tasks manuels peuvent être automatisés,
ça nous donne aussi l'opportunité d'improuver nos processus
en conjunction avec la technologie que nous avons.
Pour exemple, mieux des postmortem, mieux d'un item d'action,
de la gâterie des postmortem, que nous parlons et que nous ruminons en as humains.
Est-ce qu'il y a d'autres improvements qui sont tangentiales,
mais qui sont nécessaires pour l'improuver l'esre, les skills,
les procédures de processus, les reviews postmortem, etc.?
Oui, l'imprévolution continue est au cours de la culture de l'esre.
Je continue de reminder les gens que l'imprévolution continue est important.
La culture de postmortem, la capacité de regarder tout le fail et apprendre,
comprendre que l'imprévolution est importante,
et d'instituer des choses basées sur l'imprévolution, c'est juste le cours de tout ce qu'on fait.
Et l'imprévolution continue fait beaucoup de formes au-delà de l'insident,
ce qui est ce que vous en avez dit.
Il y a beaucoup de travail que nous faisons avant de temps,
des choses comme les reviews de la production de la rédition,
les engagements de la serein de la santé,
cela signifie que nous sommes là, vraiment, au début du design de la système.
Nous parlons de la réliabilité très plus tard dans le processus de développement.
Il y a beaucoup de stages qui peuvent vraiment bénéficier de l'AINML.
Nous regardons des moyens que nous pouvons prendre des docks de design
et que l'AINML commence à apporter sur les docks que ces docks
adhère à nos principes de production.
On peut faire un start-up sur les choses que nous devons payer attention à dans ces docks.
Nous avons parlé un peu de l'évolution de la serein.
Une autre direction que nous nous sommes vraiment en train de pushing
c'est en termes de management de risque,
et d'identification et articulation de risque,
et puis, bien sûr, de la mitigation de risque.
Et beaucoup de cela se passe plus tard dans le cycle.
Vous pouvez, au bout du temps,
la serein a été traditionnellement focussée sur les SOE,
comme l'availabilité et la performance.
Les 9, oui.
Vous pouvez dire que ces sont tous les indicators de risque.
Si vous avez une outage qui impacte votre availabilité,
c'est parce que vous avez eu un risque en extérieur
qui a manifesté et n'a pas été réalisé.
Donc, en étant capable de,
en faisant des exercices de tableau et de papier,
mais aussi avec des outils d'automation,
commencer à assurer les risques dans le système.
Si nous pouvons comprendre ces risques plus tard,
nous avons un risque de manifester
et de montrer l'availabilité et les outages de performance.
Matt, nous avons une réarité de parler à quelqu'un
qui parle à d'autres personnes qui parlent de nous.
C'est beaucoup de parler.
C'est une façon circuitueuse de dire
que les gens qui parlent de Google,
les choses qu'ils pensent,
qui sont importantes et qui veulent de nous,
parlent de cela.
C'est une opportunité,
d'avoir une grande picture de nos grands clients,
nos compétitifs, les collaborateurs,
de parler à cela.
C'est une perspective intéressante que les gens ne parlent pas.
D'ailleurs, j'ai récentement parlé de Cloud Next,
qui est une conférence de clientèle à l'aniversité
pour les utilisateurs de Cloud.
J'ai parlé à beaucoup de clients.
Je dirais qu'au premier et au plus,
la question que nous entendons le plus est,
et c'est la même question que j'avais quand je suis à Comcast,
qui était,
« Est-ce que nous pouvons construire un team de SRE ?
Comment pouvons-nous le faire ?
Comment pouvons-nous, effectivement,
créer un team de SRE ?
Parce que nous n'avons pas le plaisir
de le modèle de production de management,
que nous avons maintenant.
La deuxième question que nous avons beaucoup de,
c'est,
« Est-ce que nous pouvons avoir accès à nos outils ?
Vous avez construit tous ces outils
pour la production de management ?
Est-ce que nous pouvons aussi faire cela ?
Et je pense que,
si nous nous reprechons à la première question,
qui est,
« Comment je peux construire un team de SRE ?
»
Je pense que le vrai piece que vous devez internaliser,
c'est,
ce qui est un changement,
ce qui est,
comme beaucoup,
de culture
et du processus et de la manière dont vous travaillez,
comme c'est,
ce qui est,
ce qui est le talent que vous avez plus,
ou ce qui est le taux que vous utilisez,
et c'est,
ce qui est l'un des plus clairs de la production,
d'un autre côté,
d'autres entreprises.
Et donc,
nous commençons par parler,
de la culture de SRE,
de l'importance importante de cela,
et de comment vous pouvez commencer à émettre votre company
dans cette direction.
Je pense que,
il y a beaucoup de entreprises qui sont intéressées
en faisant cela, mais comme je l'ai mentionné,
c'est beaucoup plus difficile que ça,
particulièrement quand vous commencez
avec un modèle différent.
Je pense que,
aussi,
comme nous avons parlé aujourd'hui,
il y a beaucoup d'excitement
autour de l'AINML,
et ce que ça signifie
pour,
vraiment,
toutes les parts de notre business,
mais SRE n'est pas exempt de cela.
Et je pense qu'il y a beaucoup d'interesse
sur comment
l'AINML peut peut-être
aider à élever
la production de la production de la production,
si elles sont SREs ou pas.
Et,
comme un commentaire,
ce peut être
un vrai changement
dans notre pensée aussi,
parce que,
SRE
ne supporte pas
chaque product Google,

Peut-être,
ce serait vraiment important
d'emphasiser ici.
Nous choisissons des engagements,
et nous engageons
où SRE
va avoir la plus de valeur
et la plus d'impact,
ce qui signifie
qu'il y a beaucoup de
systèmes internes,
produits externes
sur Google
qui sont managés
par leur équipe de développement.
Et,
je pense
que nous avons commencé
à changer beaucoup de nos pensées
pour être autour,
pas seulement,
comment nous aiderons
à être les meilleures SREs,
mais comment nous aiderons
à être les meilleures
à managir
la production de la production
de leur système
ou des produits.
Et,
ce mindset
signifie
que nous avons
beaucoup d'autres outils
et
culture et process
pour des parts de l'organisation
qui ne sont historiquement pas
partie de SREs.
Et,
ce mindset est un vrai
qui, je pense,
lève
l'expertise de SREs,
mais qui a un impact
beaucoup plus broad
du Google
et de nos utilisateurs.
Je veux remercier
notre guest,
Madzolesko.
Et,
mon co-host,
Jordan Greenberg,
je suis Matt Siegler.
C'est le podcast
de la podcast
Google
sur le software
de SRE
et la production.
Bonne soirée.
Bonne soirée.
Bonne soirée.

Vous avez été écouté
pour le podcast.
Google s'occupe
sur le projet de la compétition


Visitez nous sur le web
sur le site de SRE.google
où vous pouvez trouver
des papiers, des workshops,
des vidéos
et plus
sur le SRE.
Le podcast est
posté par Steve McGee,
avec des contributions
de Jordan Greenberg,
Florian Rathgeber
et Matt Siegler.
Le podcast est
produisant
Paul Guglielmino,
Sunny Chow
et Salim Virgi.
Le podcast
est télébotte
par Javi Beltran.
Special thanks
à M.P. English
et Jen Pettoff.