ඊතලයේ ඉදිරිපස පසු විශ්ලේෂණ (postmortem) ලිපි බොහොමයක්, නවකතාවක් වගේ ලියයි. සේවා බිඳ වැටීමෙන් පසු, කණ්ඩායමක් එකතු වෙලා “දත්ත සම්බන්ධතා පූල් අවසන් වුණා” කියලා ලියලා, “මොනිටරින් වැඩි කරන්න” කියලා කාර්යයක් එකතු කරලා ඉවරයි. ඒත් එම ගැටලුව තවත් මාස තුනකින් ඒම සේවාවට, ඒම දෝෂයට, ඒම කම්පනයට හේතුවක් නොවෙයි.
මෙවැනි ලේඛනවල ප්රධාන ගැටලුව, ඒවා පරීක්ෂණයක් නොව, කවියක් වීමයි. බොහොමයක් විශ්ලේෂණය ලක්ෂණ (symptom) මට්ටමට පමණක් සීමා වේ. මනුෂ්ය දෝෂය මූලික හේතුව ලෙස ගනී, ඒක “අපි පද්ධතිය සකස් කරන්නේ නැහැ” කියන අඩුකමකි. තවද, “3 ප.ව.දී දෝෂය වැඩි වුණා, 4 ප.ව.දී සමාන වුණා” වැනි අසම්පූර්ණ කාල රේඛා, ලොග් එකතු කිරීමේදී අඩුපාඩුවක් කරයි.
ඇත්තටම, හොඳ පසු විශ්ලේෂණයක් යනු, එක් මිනිත්තුවක් පමණ කාල රේඛාවක් UTC වලින් සවිස්තරයෙන් ලියීමයි. 15:02 වරායේ කුමක් සිදු වුණා? PagerDuty ඇලර්ට් කවුරුන් පිළිගත්තේ? පළමු රෝල්අවුට් කවදා ආරම්භ වුණා? මේවා සනාථ නොකළ පසු, පද්ධතියේ දුර්වලතාවය හඳුනා ගැනීමට ඉඩක් නොලැබේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික සමාජය, විශේෂයෙන් සිසුන්, සොෆ්ට්වෙයා ඉංජිනේරු, ස්ටාට්ට්-අප් ව්යාපාරිකයින්, මේ වගේ ගැඹුරු පරීක්ෂණ ක්රමවේදයන්ගෙන් ලාභ ගනී. පළපුරුදු පසු විශ්ලේෂණයක්, මූලික හේතුව තේරුම් ගත හැකිවීමෙන්, CI/CD පයිප්ලයින් සකස් කිරීම, මොනිටරින් ස්කේලය වැඩි කිරීම, කේතයේ මතක රහිත (memory leak) ගැටලු හඳුනා ගැනීම වැනි වැඩි දියුණුවක් ලැබේ. ඒ නිසා පද්ධති විශ්වාසනීයත්වය වැඩි වෙයි, සේවා බිඳ වැටීමේ වේලාව අඩු වෙයි, සහ ව්යාපාරික ආදායම රැකගැනීමට හැකි වේ.
ඉන්පසු, Incident Postmortem Prover වැනි මෙවලම්, LLM (Large Language Model) භාවිතයෙන් “සාරාංශය” ලබා දීමට වඩා, පරීක්ෂණයේ දුර්වලතා හඳුනා ගැනීමට උදව් කරයි. ඒවා “5 Whys” ප්රශ්න පද්ධතිය, “TIMELINE_INCOMPLETE” සහ “ROOT_CAUSE_SHALLOW” වැනි වැරදි වැලඳීම් හඳුනා ගැනීමට නිර්මාණය කර ඇත. මෙය කේත, පයිප්ලයින්, සංවිධාන වගකීම් වැනි පද්ධතිමය ගැටලු හඳුනා ගැනීමට සහ නිවැරදි ක්රියාමාර්ග ගත කිරීමට මඟ පෙන්වයි.
අවසානයේ, “මොනිටරින් වැඩි කරන්න” වැනි අතුරුදන් වචනවලට පසු, කාර්ය සාධනයේ පරීක්ෂණය, කාලය, සහ වගකීම තහවුරු කරන “ACTION_UNACCOUNTABLE” වැනි වැරදි වලින් ඉවත් විය යුතුය. ඒ නිසා පසු විශ්ලේෂණය නිරවද්යව ක්රියාත්මක කර, තාක්ෂණික සමාජයෙහි විශ්වාසය ඉදිරිපත් කරයි.
