Важный скилл, который зачастую отличает зрелых senior инженеров от зеленых щеглов, - умение мыслить в problem space, а не solution space. Разобраться в проблеме на достаточном уровне, а не пойти сразу чинить (чем попало).

Например, недавно в одном чатике наблюдал, как один разработчик начал жаловаться, что его БД не справляется с нагрузкой, а тамошние "галерные сеньоры" наперебой начали советовать добавить индексов, перейти на MongoDB и запустить еще инстансов в облаке, не удосужившись разобраться, что именно у него тормозит и почему.

Казалось бы, это слишком очевидно. Но на самом деле, за собой нужно следить, чтобы случайно не попасть в эту ловушку из-за когнитивного искажения. Я недавно слегка облажался в таком ключе.

Итак, за два дня до нового года я обновлял большой кусок инфраструктуры - рантайм в AWS Lambda, несколько хитро собранных библиотек, в общем, дело обещало быть хрупким. Потому, когда мониторинг начал ругаться на таймауты, я пожалел дежурного по проду, все откатил и пошел за мандаринами.

Уже в этом году первым делом устроил суровое нагрузочное тестирование, которое показало неожиданное: новые лямбды ничем не отличаются от старых по latency и подобным метрикам. Новый деплой, новые таймауты, новый rollback. Наконец, более внимательное изучение логов показало, что таймауты и деплои никак не связаны, обновление ничего не ухудшило. Просто так совпало - примерно в то же время один из сервисов-пользователей изменил профиль нагрузки и начал иногда отправлять тяжелые (примерно в 10 раз тяжелее) запросы.