Easy Agile Podcast Ep.21 LIVE von Agile2022!

TL;DR

Henrik Kniberg, the agile coach behind Spotify's model, discusses how AI is fundamentally transforming software development. Key takeaways: AI tools like Cursor and Claude are enabling 10x productivity gains; teams should give developers access to paid AI tools and encourage experimentation; coding will largely disappear as a manual task within 3–4 years; teams will shrink to 2 people plus AI; sprints will become obsolete in favour of continuous delivery; product owners can now write code via AI, creating pull requests instead of user stories; the key is treating AI like a brilliant intern – when it fails, the problem is usually your prompt or code structure, not the AI. Bottom line: Learn to use AI now, or risk being left behind in a rapidly changing landscape.

Introduction

Artificial intelligence is fundamentally reshaping how software teams work, collaborate, and deliver value. But with this transformation comes questions: How do we maintain team morale when people fear being replaced? What happens to code quality when AI writes most of the code? Do traditional agile practices like sprints still make sense?

In this episode, I sit down with Henrik Kniberg to tackle these questions head-on. Henrik is uniquely positioned to guide us through this transition – he's the agile coach and entrepreneur who pioneered the famous Spotify model and helped transform how Lego approached agile development. Now, as co-founder of Abundly AI, he's at the forefront of helping teams integrate AI into their product development workflows.

This conversation goes deep into the practical realities of AI-powered development: from maintaining code review processes when productivity increases 10x, to ethical considerations around AI usage, to what cross-functional teams will look like in just a few years. Henrik doesn't just theorise – he shares real examples from his own team, where their CEO (a non-coder) regularly submits pull requests, and where features that once took a sprint can now be built during a 7-minute subway ride.

Whether you're a developer wondering if AI will replace you, a product owner looking to leverage these tools, or a leader trying to navigate this transformation, this episode offers concrete, actionable insights for thriving in the AI era.

About Our Guest

Henrik Kniberg is an agile coach, author, and entrepreneur whose work has shaped how thousands of organisations approach software development. He's best known for creating the Spotify model – the squad-based organisational structure that revolutionised how large tech companies scale agile practices. His work at Spotify and later at Lego helped demonstrate how agile methodologies could work at enterprise scale whilst maintaining team autonomy and innovation.

Henrik's educational videos have become legendary in the agile community. His "Agile Product Ownership in a Nutshell" video, created over a decade ago, remains one of the most-watched and shared resources for understanding product ownership, with millions of views. His ability to distil complex concepts into simple, visual explanations has made him one of the most accessible voices in agile education.

More recently, Henrik has turned his attention to the intersection of AI and product development. As co-founder of Abundly AI, he's moved from teaching about agile transformation to leading AI transformation – helping companies and teams understand how to effectively integrate generative AI tools into their development workflows. His approach combines his deep understanding of team dynamics and agile principles with hands-on experience using cutting-edge AI tools like Claude, Cursor, and GitHub Copilot.

Henrik codes daily using AI and has been doing so for over two and a half years, giving him practical, lived experience with these tools that goes beyond theoretical understanding. He creates educational content about AI, trains teams on effective AI usage, and consults with organisations navigating their own AI transformations. His perspective is particularly valuable because he views AI through the lens of organisational change management – recognising that successful AI adoption isn't just about the technology, it's about people, culture, and process.

Based in Stockholm, Sweden, Henrik continues to push the boundaries of what's possible when human creativity and AI capabilities combine, whilst maintaining a pragmatic, human-centred approach to technological change.

Transcript

Note: This transcript has been lightly edited for clarity and readability.

Maintaining Team Morale and Motivation in the AI Era

Tenille Hoppo: Hi there, team, and welcome to this new episode of the Easy Agile Podcast. My name is Tenille Hoppo, and I'm feeling really quite lucky to have an opportunity to chat today with our guest, Henrik Kniberg.

Henrik is an agile coach, author, and entrepreneur known for pioneering agile practices at companies like Spotify and Lego, and more recently for his thought leadership in applying AI to product development. Henrik co-founded Abundly AI, and when he isn't making excellent videos to help us all understand AI, he is focused on the practical application of generative AI in product development and training teams to use these technologies effectively.

Drawing on his extensive experience in agile methodologies and team coaching, Henrik seems the perfect person to learn from when thinking about the intersection of AI, product development, and effective team dynamics. So a very warm welcome to you, Henrik.

Henrik Kniberg: Thank you very much. It's good to be here.

Tenille: I think most people would agree that motivated people do better work. So I'd like to start today by touching on the very human element of this discussion and helping people maintain momentum and motivation when they may be feeling some concern or uncertainty about the upheaval that AI might represent for them in their role.

What would you suggest that leaders do to encourage the use of AI in ways that increase team morale and creativity rather than risking people feeling quite concerned or even potentially replaced?

Henrik: There are kind of two sides to the coin. There's one side that says, "Oh, AI is gonna take my job, and I'm gonna get fired." And the other side says, "Oh, AI is going to give me superpowers and give us all superpowers, and thereby give us better job security than we had before."

I think it's important to press on the second point from a leader's perspective. Pitch it as this is a tool, and we are entering a world where this tool is a crucial tool to understand how to use – in a similar way that everyone uses the Internet. We consider it obvious that you need to know how to use the Internet. If you don't know how to use the Internet, it's going to be hard.

"I encourage people to experiment, give them access to the tools to do so, and encourage sharing. And don't start firing people because they get productive."

I also find that people tend to get a little bit less scared once they learn to use it. It becomes less scary. It's like if you're worried there's a monster under your bed, maybe look under your bed and turn on the lights. Maybe there wasn't a monster there, or maybe it was there but it was kind of cute and just wanted a hug.

Creating a Culture of Safe Experimentation

Tenille: I've read that you encourage experimentation with AI through learning – I agree it's the best way to learn. What would you encourage leaders and team leaders to do to create a strong culture where teams feel safe to experiment?

Henrik: There are some things. One is pretty basic: just give people access to good AI tools. And that's quite hard in some large organisations because there are all kinds of resistance – compliance issues, data security issues. Are we allowed to use ChatGPT or Claude? Where is our data going? There are all these scary things that make companies either hesitate or outright try to stop people.

Start at that hygiene level. Address those impediments and solve them. When the Internet came, it was really scary to connect your computer to the Internet. But now we all do it, and you kind of have to, or you don't get any work done. We're at this similar moment now.

"Ironically, when companies are too strict about restricting people, then what people tend to do is just use shadow AI – they use it on their own in private or in secret, and then you have no control at all."

Start there. Once people have access to really good AI tools, then it's just a matter of encouraging and creating forums. Encourage people to experiment, create knowledge-sharing forums, share your own experiments. Try to role-model this yourself. Say, "I tried using AI for these different things, and here's what I learned." Also provide paths for support, like training courses.

The Right Mindset for Working with AI

Tenille: What would you encourage in team members as far as their mindset or skills go? Certainly a nature of curiosity and a willingness to learn and experiment. Is there anything beyond that that you think would be really key?

Henrik: It is a bit of a weird technology that's never really existed before. We're used to humans and code. Humans are intelligent and kind of unpredictable. We hallucinate sometimes, but we can do amazing things. Code is dumb – it executes exactly what you told it to do, and it does so every time exactly the same way. But it can't reason, it can't think.

Now we have AI and AI agents which are somewhere in the middle. They're not quite as predictable as code, but they're a lot more predictable than humans typically. They're a lot smarter than code, but maybe not quite as smart as humans – except for some tasks when they're a million times smarter than humans. So it's weird.

You need a kind of humble attitude where you come at it with a mindset of curiosity. Part of it is also to realise that a lot of the limitation is in you as a user. If you try to use AI for coding and it wrote something that didn't work, it's probably not the model itself. It's probably your skills or lack of skills because you have to learn how to use these tools. You need to have this attitude of "Oh, it failed. What can I do differently next time?" until you really learn how to use it.

"There can be some aspect of pride with developers. Like, 'I've been coding for 30 years. Of course this machine can't code better than me.' But if you think of it like 'I want this thing to be good, I want to bring out the best in this tool' – not because it's going to replace me, but because it's going to save me a tonne of time by doing all the boring parts of the coding so I can do the more interesting parts – that kind of mindset really helps."

Maintaining Code Quality and Shared Understanding

Tenille: Our team at Easy Agile is taking our steps and trying to figure out how AI is gonna work best for us. I put the question out to some of our teams, and there were various questions around people taking their first steps in using AI as a co-pilot and producing code. There are question marks around consistency of code, maintaining code quality and clean architecture, and even things like maintaining that shared understanding of the code base. What advice do you have for people in that situation?

Henrik: My first piece of advice when it comes to coding – and this is something I do every day with AI, I've been doing for about two and a half years now – is that the models now, especially Claude, have gotten to the level where it's basically never the AI's fault anymore. If it does anything wrong, it's on you.

You need to think about: okay, am I using the wrong tool maybe? Or am I not using the tool correctly?

For example, the current market leader in terms of productivity tools with AI is Cursor. There are other tools that are getting close like GitHub Copilot, but Cursor is way ahead of anything else I've seen. With Cursor, it basically digs through your code base and looks for what it needs.

But if it fails to find what it needs, you need to think about why. It probably failed for the same reason a human might have failed. Maybe your code structure was very unstructured. Maybe you need to explain to the AI what the high-level structure of your code is.

"Think of it kind of like a really smart intern who just joined your team. They're brilliant at coding, but now they got confused about something, and it's probably your code – something in it that made it confused. And now you need to clarify that."

There are ways to do that. In Cursor, for example, you can create something called cursor rules, which are like standing documents that describe certain aspects of your system. In my team, we're always tweaking those rules. Whenever we find that the AI model did something wrong, we're always analysing why. Usually it's our prompt – I just phrased it badly – or I just need to add a cursor rule, or I need to break the problem down a little bit.

It's exactly the same thing as if you go to a team and give them this massive user story that includes all these assumptions – they'll probably get some things wrong. But if you take that big problem and sit down together and analyse it and split it into smaller steps where each step is verifiable and testable, now your team can do really good work. It's exactly the same thing with AI.

Addressing the Code Review Bottleneck

Tenille: One of our senior developers found that he was outputting code at a much greater volume and faster speed, but the handbrake he found was actually their code review processes. They were keeping the same processes they had previously, and that was a bit of a handbrake for them. What kind of advice would you have there?

Henrik: This reminds me of the general issue with any kind of productivity improvement. If you have a value stream, a process where you do different parts – you do some development, some testing, you have some design – whenever you take one part of the process and make it super optimised, the bottleneck moves to somewhere else.

If testing is no longer the bottleneck, maybe coding is. And when coding is instant, then maybe customer feedback – or lack of customer feedback – is the bottleneck. The bottleneck just keeps moving. In that particular case, the bottleneck became code review. So I would just start optimising that. That's not an AI problem. It's a process problem.

Look at it: what exactly are we trying to do when we review? Maybe we could think about changing the way we review things. For example, does all code need to be reviewed? Would it be enough that the human who wrote it and the AI, together with the human, agree that this is fine? Or maybe depending on the criticality of that change, in some cases you might just let it pass or use AI to help in the reviewing process also.

"I think there's value in code review in terms of knowledge sharing in a large organisation. But maybe the review doesn't necessarily need to be a blocking process either. It could be something you go back and look at – don't let it stop you from shipping, but maybe go back once per week and say, 'Let's look at some highlights of some changes we've made.'"

We produce 10 times more code than in the past, so reviewing every line is not feasible. But maybe we can at least identify which code is most interesting to look at.

Ethical Considerations: Balancing Innovation with Responsibility

Tenille: Agile emphasises people over process and delivering value to customers. Now with AI in the mix, there's potential for raising some ethical considerations. I'm interested in your thoughts on how teams should approach these ethical considerations that come along with AI – things like balancing rapid experimentation against concerns around bias, potential data privacy concerns.

Henrik: I would treat each ethical question on its own merits. Let me give you an example. When you use AI – let's say facial recognition technology that can process and recognise faces a lot better than any human – I kind of put that in the bucket of: any tool that is really useful can also be used for bad things. A hammer, fire, electricity.

That doesn't have so much to do with the tool itself. It has much more to do with the rules and regulations and processes around the tool. I can't really separate AI in that sense. Treat it like any other system. Whenever you install a camera somewhere, with or without AI, that camera is going to see stuff. What are you allowed to do with that information? That's an important question. But I don't think it's different for AI really, in that sense, other than that AI is extremely powerful. So you need to really take that seriously, especially when it comes to things like autonomous weapons and the risk of fraud and fake news.

"An important part of it is just to make it part of the agenda. Let's say you're a recruitment company and you're now going to add some AI help in screening. At least raise the question: we could do this. Do we want to do this? What is the responsible way to do it?"

It's not that hard to come up with reasonable guidelines. Obviously, we shouldn't let the AI decide who we're going to hire or not. That's a bad idea. But maybe it can look at the pile of candidates that we plan to reject and identify some that we should take a second look at. There's nothing to lose from that because that AI did some extra research and found that this person who had a pretty weak CV actually has done amazing things before.

We're actually working with a company now where we're helping them build some AI agents. Our AI agents help them classify CVs – not by "should we hire them or not," but more like which region in Sweden is this, which type of job are we talking about here. Just classifying to make it more likely that this job application reaches the right person. That's work that humans did before with pretty bad accuracy.

The conclusion was that AI, despite having biases like we humans do, seemed to have less biases than the human. Mainly things like it's never going to be in a bad mood because it hasn't had its coffee today. It'll process everybody on the same merits.

I think of it like a peer-to-peer thing. Imagine going to a doctor – ideally, I want to have both a human doctor and an AI doctor side by side, just because they both have biases, but now they can complement each other. It's like having a second opinion. If the AI says we should do this and the doctor says, "No, wait a second," or vice versa, having those two different opinions is super useful.

Parallels Between Agile and AI Transformations

Tenille: You're recognised as one of the leading voices in agile software development. I can see, and I'm interested if you do see, some parallels between the agile transformations that you led at Spotify and Lego with the AI transformations that many businesses are looking at now.

Henrik: I agree. I find that when we help companies transition towards becoming AI native, a lot of the thinking is similar to agile. But I think we can generalise that agile transformations are not really very special either – it's organisational change.

There are some patterns involved regardless of whether you're transitioning towards an agile way of working or towards AI. Some general patterns such as: you've got to get buy-in, it's useful to do the change in an incremental way, balance bottom-up with top-down. There are all these techniques that are useful regardless. But as an agilist, if you have some skills and competence in leading and supporting a change process, then that's going to be really useful also when helping companies understand how to use AI.

Tenille: Are you seeing more top-down or bottom-up when it comes to AI transformations?

Henrik: So far it's quite new still. The jury's not in yet. But so far it looks very familiar to me. I'm seeing both. I'm seeing situations where it's pure top-down where managers are like "we got to go full-out AI," and they push it out with mixed results. And sometimes just completely bottom-up, also with mixed results.

Sometimes something can start completely organically and then totally take hold, or it starts organically and then gets squashed because there was no buy-in higher up. I saw all of that with agile as well. My guess is in most cases the most successful will be when you have a bit of both – support and guidance from the top, but maybe driven from the bottom.

"I think the bottom-up is maybe more important than ever because this technology is so weird and so fast-moving. As a leader, you don't really have a chance if you try to control it – you're going to slow things down to an unacceptable level. People will be learning things that you can't keep up with yourself. So it's better to just enable people to experiment a lot, but then of course provide guidance."

AI for Product Owners: From Ideation to Pull Requests

Tenille: You're very well known for your guidance and for your ability to explain quite complex concepts very simply and clearly. I was looking at your video on YouTube today, the Agile Product Ownership in a Nutshell video, which was uploaded about 12 years ago now. Thinking about product owners, there's a big opportunity now with AI for generating ideas, analysing data, and even suggesting new features. What's your advice for product owners and product managers in using AI most effectively?

Henrik: Use it for everything. Overuse it so you can find the limits. The second thing is: make sure you have access to a good AI model. Don't use the free ones. The difference is really large – like 10x, 100x difference – just in paying like $20 per month or something. At the moment, I can particularly strongly recommend Claude. It's in its own category of awesomeness right now. But that of course changes as they leapfrog each other. But mainly: pay up, use a paid model, and then experiment.

For product owners, typical things are what you already mentioned – ideation, creating good backlog items, splitting a story – but also writing code. I would say as a PO, there is this traditional view, for example in Scrum, that POs should not be coding. There's a reason for that: because coding takes time, and then as PO you get stuck in details and you lose the big picture.

Well, that's not true anymore. There are very many things that used to be time-consuming coding that is basically a five-minute job with a good prompt.

"Instead of wasting the team's time by trying to phrase that as a story, just phrase it as a pull request instead and go to the team and demonstrate your running feature."

That happened actually today. Just now, our CEO, who's not a coder, came to me with a pull request. In fact, quite often he just pushes directly to a branch because it's small changes. He wants to add some new visualisation for a graph or something in our platform – typically admin stuff that users won't see, so it's quite harmless if he gets it wrong.

He's vibe coding, just making little changes to the admin, which means he never goes to my team and says, "Hey, can you guys generate this report or this graph for how users use our product?" No, he just puts it in himself if it's simple.

Today we wanted to make a change with how we handle payments for enterprise customers. Getting that wrong is a little more serious, and the change wasn't that hard, but he just didn't feel completely comfortable pushing it himself. So he just made a PR instead, and then we spent 15 minutes reviewing it. I said it was fine, so we pushed it.

It's so refreshing that now anybody can code. You just need to learn the basic prompting and these tools. And then that saves time for the developers to do the more heavyweight coding.

Tenille: It's an interesting world where we can have things set up where anyone could just jump in and with the right guardrails create something. It makes Friday demos quite probably a lot more interesting than maybe they used to be in the past.

Henrik: I would like to challenge any development team to let their stakeholders push code, and then find out whatever's stopping you from doing that and fix that. Then you get to a very interesting space.

Closing the Gap Between Makers and Users

Tenille: A key insight from your work with agile teams in the past has been to really focus on minimising that gap between maker and user. Do you think that AI helps to close that gap, or do you think it potentially risks widening it if teams are focusing too much on AI predictions and stop talking to their customers effectively?

Henrik: I think that of course depends a lot on the team. But from what I've seen so far, it massively reduces the gap. Because if I don't have to spend a week getting a feature to work, I can spend an hour instead. Then I have so much more time to talk to my users and my customers.

If the time to make a clickable prototype or something is a few seconds, then I can do it live in real time with my customers, and we can co-create. There are all these opportunities.

I find that – myself, my teams, and the people I work with – we work a lot more closely with our users and customers because of this fast turnaround time.

"Just yesterday I was teaching a course, and I was going home sitting on the subway. It was a 15-minute subway ride. I finally got a seat, so I had only 7 minutes left. There's this feature that I wanted to build that involved both front-end and back-end and a database schema change. Well, 5 minutes later it was done and I got off the subway and just pushed it. That's crazy."

Of course, our system is set up optimised to enable it to be that fast. And of course not everything will work that well. But every time it does, I've been coding for 30 years, and I feel like I wake up in some weird fantasy every day, wondering, "Can I really be this productive?" I never would have thought that was possible.

Looking Ahead: The Future of Agile Teams

Tenille: I'd like you to put your futurist hat on for a moment. How do you see the future of agile teamwork in, say, 10 to 15 years time? If we would have this conversation again in 2035, given the exponential growth of AI and improvements over the last two to three years, what do you think would be the biggest change for software development teams in how they operate?

Henrik: I can't even imagine 10 years. Even 5 years is just beyond imagination. That's like asking someone in the 1920s to imagine smartphones and the Internet. I think that's the level of change we're looking at.

I would shorten the time a little bit and say maybe 3 or 4 years. My guess there – and I'm already seeing this transfer happen – is that coding will just go away. It just won't be stuff that we humans do because we're too slow and we hallucinate way too much.

But I think engineering and the developer role will still be there, just that we don't type lines of code – in the same way that we no longer make punch cards or we no longer write machine code and poke values into registers using assembly language. That used to be a big part of it, but no longer.

"In the future, as developers, a lot of the work will still be the same. You're still designing stuff, you're thinking about architecture, you're interacting with customers, and you're doing all the other stuff. But typing lines of code is something that we're gonna be telling our kids about, and they're not gonna believe that we used to do that."

The other thing is smaller teams, which I'm already seeing now. I think the idea of a cross-functional team of 5 to 7 people – traditionally that was considered quite necessary in order to have all the different skills needed to deliver a feature in a product. But that's not the case anymore. If you skip ahead 2 or 3 years when this knowledge has spread, I think most teams will be 2 people and an AI, because then you have all the domain knowledge you need, probably.

As a consequence of that, we'll just have more teams. More and smaller teams. Of course, then you need to collaborate between the teams, so cross-team synchronisation is still going to be an issue.

Also, I'm already seeing this now, but this concept of sprints – the whole point is to give a team some peace of mind to build something complex, because typically you would need a week or two to build something complex. But now, when it takes a day and some good prompting to do the same thing that would have taken a whole sprint, then the sprint is a day instead. If the sprint is a day, is there any difference between a sprint planning meeting and a daily standup? Not really.

I think sprints will just kind of shrink into oblivion. What's going to be left instead is something a little bit similar – some kind of synchronisation point or follow-up point. Instead of a sprint where every 2 weeks we sit down and try to make a plan, I think it'll be very much continuous delivery on a day-to-day basis. But then maybe every week or two we take a step back and just reflect a little bit and say, "Okay, what have we been delivering the past couple of weeks? What have we been learning? What's our high-level focus for the next couple of weeks?" A very, very lightweight equivalent of a sprint.

I feel pretty confident about that guess because personally, we are already there with my team, and I think it'll become a bit of a norm.

Final Thoughts: Preparing for the Future

Henrik: No one knows what's gonna happen in the future, and those who say they do are kidding themselves. But there's one fairly safe bet though: no matter what happens in the future with AI, if you understand how to use it, you'll be in a better position to deal with whatever that is. That's why I encourage people to get comfortable with it, get used to using it.

Tenille: I have a teenage daughter who I'm actually trying to encourage to learn how to use AI, because I feel like when I was her age, the Internet was the thing that was sort of coming mainstream. It completely changed the way we live. Everything is online now. And I feel like AI is that piece for her.

Henrik: Isn't it weird that the generation of small children growing up now are going to consider this to be normal and obvious? They'll be the AI natives. They'll be like, "Of course I have my AI agent buddy. There's nothing weird about that at all."

Tenille: I'll still keep being nice to my coffee machine.

Henrik: Yeah, that's good. Just in case, you know.

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Thank you to Henrik Kniberg for joining us on this episode of the Easy Agile Podcast. To learn more about Henrik's work, visit Abundly AI or check out his educational videos on AI and agile practices.

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In dieser Folge von The Easy Agile Podcast hören Sie, wie die Entwickler Angad, Jared, Jess und Jordan ihre Gedanken zum Thema Observability teilen.

Wollongong hat eine blühende und unterstützende Tech-Community. In dieser Folge haben wir einige unserer lokalen Entwickler aus dem Siligong-Tal zu einem Gespräch am runden Tisch zum Thema Observability zusammengebracht.

💥 Was ist Beobachtbarkeit?
💥 Wie kann man die Beobachtbarkeit verbessern?
💥 Was ist das Endziel?

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„Es war eine großartige Episode, an der man teilnehmen konnte! Jess und Jordan haben einige wirklich interessante Punkte zum neuesten technischen Schlagwort — Beobachtbarkeit — geteilt.

Abonniere unbedingt, genieße die Folge 🎧

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Transkript

Jared Kells:

Willkommen alle zum Easy Agile Podcast. Mein Name ist Jared Kells und ich bin Entwickler hier bei Easy Agile. Bevor wir beginnen, möchte Easy Agile den traditionellen Hütern des Landes, von dem aus wir heute senden, unsere Anerkennung aussprechen, dem Volk der Wodiwodi aus der Dharawal-Nation, und den Ältesten in der Vergangenheit, Gegenwart und aufstrebenden Ältesten unseren Respekt erweisen. Den gleichen Respekt gilt auch allen Ureinwohnern, die uns heute zuhören.

Jared Kells:

Der heutige Podcast ist also ein bisschen technisch. In meinem Arbeitsblatt steht, dass wir hier sind, um über einige aktuelle Themen für Ingenieure im IT-Sektor zu sprechen. Wie aufregend, dass wir ein paar hauptsächlich Frontend-Ingenieure haben und Angad und ich einige technische Frontend-Dinge mit Ihnen teilen werden und Jess und Jordan ein bisschen über Observability sprechen werden. Wir beginnen also mit Einführungen. Also werde ich es an Jess weitergeben.

Jess Belliveau:

Cool. Danke Jared. Danke, dass du mir auch eins gegeben hast. Also ja, mein Name ist Jess Belliveau. Ich arbeite für Apptio als Infrastrukturingenieur. Ja, Jordan?

Jordan Simonowski:

Ich bin Jordan Simonovski. Ich arbeite als Systemingenieur im Observability-Team von Atlassian. Ich bin ein bisschen ein Alleskönner, was die Technik angeht. Aber ja, ich arbeite daran, einige ziemlich leistungsfähige Systeme aufzubauen, um all unsere Daten bei Atlassian im Moment zu verarbeiten. Also, das macht Spaß.

Angad Seth:

Hallo an alle zusammen. Ich bin Angad. Ich arbeite für Easy Agile als Softwareentwickler. Nichts ausgefallenes wie ihr.

Jared Kells:

Nichts Besonderes!

Jess Belliveau:

Verkaufe dich nicht unter.

Jared Kells:

Ja, sage ich. Ja, also mein Name ist Jared und ja, Senior Developer bei Easy Agile, der an unseren Apps arbeitet. Also arbeite ich hauptsächlich an Programmen und Roadmaps. Und ja, es sind Frontend-Apps mit viel JavaScript. Darin liegt also unsere Erfahrung. Ich habe von diesem Ding namens Observability gehört, bei dem es sich meiner Meinung nach nur um Logs und so handelt, oder?

Jess Belliveau:

Ja, ja. Das war's, wir schließen ab!

Jared Kells:

Der Podcast ist vorbei! Erzählen Sie uns etwas über Beobachtbarkeit.

Jess Belliveau:

Ja, okay, ich werde, ja. Ja, ich dachte, zuerst mache ich eine kleine Sache darüber, warum Observability, warum wir darüber reden und irgendwie für die Leute, die zuhören, wie wir hierher gekommen sind. Wir haben uns kurz unterhalten, bevor wir mit den Aufnahmen begonnen haben, um herauszufinden, was ein breiteres Publikum interessieren könnte, über das die Leute vielleicht nicht viel wissen. Und ich denke, es gibt viele Entwicklungen im breiten IT-Bereich, über die Sie sprechen könnten. Es gibt jetzt so viele verschiedene Dinge, die einfach explodieren. Beobachtbarkeit ist ein Thema, das seit ein paar Jahren ein heißes Thema ist. Und es ist etwas, das ein zentraler Bestandteil meines Jobs und auch Jordans Job ist. Es ist also etwas, worüber wir leicht sprechen können, und es ist etwas, in das Sie eine Einführung geben können, ohne zu technisch zu werden. Wir wollen also nicht untergehen. Das ist etwas, das man wirklich tief ins Unkraut eintauchen kann, also haben wir es als etwas ausgewählt, das wir euch beiden hoffentlich auf einer Ebene erklären können, die auch die Leute zu Hause interessieren könnte, zuzuhören.

Jess Belliveau:

Jordan und ich haben diese vier Stichpunkte herausgefunden, die wir behandeln wollten, und vielleicht kann ich einen kleinen Überblick darüber machen, und dann kann ich Jordan dazu bringen, den ersten Aufzählungspunkt abzudecken, ihn einfach direkt unter den Bus werfen.

Jordan Simonowski:

In Ordnung!

Jess Belliveau:

Deshalb dachten wir, wir würden versuchen, Ihnen zunächst zu beschreiben, was Beobachtbarkeit ist. Weil das hübsch ist, der Begriff gibt Ihnen nicht viel von dem, was er ist. Es gibt Ihnen einen kleinen Hinweis, aber es ist gut, als Grundlinie festzulegen, wovon wir sprechen, wenn wir sagen, was Beobachtbarkeit ist. Und warum sollte ein Entwicklungsteam dann Observability wollen? Warum sollte ein Unternehmen Observability wollen? Ein gewisses hohes Niveau, welche Vorteile Sie daraus ziehen und wer sie möglicherweise benötigt, was eine große Sache ist. Sie können sich in diese brandaktuellen Schlagworte der Branche verwickeln und sich auf Dinge festlegen, die Sie möglicherweise nicht benötigen, oder solche Dinge.

Jared Kells:

Jep.

Jordan Simonowski:

Jep.

Jess Belliveau:

Wir dachten, wir würden über einige einfache Gewinne sprechen, die man mit Observability erzielen kann. Also einige der wirklich grundlegenden Dinge, die Sie ausprobieren können, und welche Vorteile Sie daraus ziehen. Und dann dachten wir einfach, weil wir nicht versuchen werden, zu tief zu gehen, könnten wir einfach ein paar Hinweise auf einige Websites und einige YouTube-Vorträge geben, um weiter zu lesen, die die Leute machen wollen, und von dort aus weitermachen. Also ja, Jordan, du willst...

Jared Kells:

Hört sich gut an.

Jess Belliveau:

Ja. Ich hoffe, hoffentlich. Wir werden sehen, wie das läuft! Und ich denke, wenn ihr auch Fragen habt, sollten wir das tun. Wenn es Dinge gibt, von denen ihr denkt, dass wir sie nicht behandeln oder die ihr mehr wissen wollt, fragen.

Jordan Simonowski:

Ich schätze, um mit Observability zu beginnen. Es ist ein Thema, das mich wirklich begeistert, denn als jemand, der schon so lange im Bereich Dev-Ops und SRE tätig ist, ist Observability auf den Markt gekommen und verspricht, den Kreislauf oder eine Feedback-Schleife bei der Softwarebereitstellung zu schließen. Und es fühlt sich an, als wäre das etwas, was wir im Moment nicht wirklich haben. Und ich verstehe, dass Beobachtbarkeit vielleicht neu und glänzend klingt, aber ich denke, der Begriff selbst existiert, um sich vielleicht von dem abzuheben, was es derzeit gibt. Viele von uns, die in der Tech-Branche arbeiten, kennen sich mit Überwachung und dem Laden und solchen Dingen aus. Und ich denke, sie erfüllen ihren eigenen Zweck und sie sind auch in keiner Weise veraltet. Dinge wie herkömmliche Überwachungstools. Aber Observability hat sich meiner Meinung nach als eine Möglichkeit erwiesen, die überwältigend komplexen Systeme zu verstehen, die wir gerade aufbauen. Viele Unternehmen bewegen sich wahrscheinlich in Richtung einer komplizierten Architektur verteilter Systeme, Microservices oder anderer Schlagworte.

Jordan Simonowski:

Aber auch für Dinge wie einen traditionellen Monolithen. Die Beobachtbarkeit hilft uns wirklich dabei, unseren Systemen neue Fragen zu stellen. Die Art und Weise, wie es erklärt wird, ist die Überwachung von Ausgängen auf unsere bekannten Unbekannten. Mit dem Dienstalter geht die Fähigkeit einher, fast vorherzusagen, auf welche Weise Ihre Systeme ausfallen werden. Sie werden es also wissen. Je länger Sie in der Branche tätig sind, Sie wissen das, zum Beispiel ein Java-Server fällt auf X, Y, Z verschiedene Arten aus, also sollten wir wahrscheinlich unseren JVM-Heap überwachen, oder was auch immer es ist.

Jared Kells:

Das wollte ich sagen!

Jordan Simonowski:

Ich werde versuchen, nicht zu viel darauf einzugehen...

Jared Kells:

Der Speicher geht aus!

Jordan Simonowski:

Ja. Also das ist etwas, von dem du erwartest, dass es irgendwann scheitern wird. Und das ist etwas, das Sie als bekannt unbekannt betrachten können. Aber das Versprechen der Beobachtbarkeit ist, dass wir genügend Daten liefern sollten, um neue Fragen stellen zu können. Die Art und Weise, wie darüber gesprochen wird, sehen Sie, es ist eine unbekannte Unbekannte in unserem System, über die wir etwas herausfinden und neue Fragen stellen wollen. Und hier wird, glaube ich, die Beobachtbarkeit eingeführt, um diese Fragen zu beantworten. Reicht die Antwort aus? Willst du, dass ich näher auf dieses Zeug eingehe? Ich kann den ganzen Tag darüber reden.

Jared Kells:

Ist es wie ein [Crosstalk 00:08:05]. Also, um es dir noch einmal zu sagen, um zu sehen, ob ich es verstanden habe. Also, wenn ich eine, traditionell mit einer Java-App, habe, könnte ich Erinnerungen protokollieren. Das liegt daran, dass ich weiß, dass JVMs der Arbeitsspeicher ausgeht, und das ist eine Sache, die ich überwache, aber die Beobachtbarkeit ist umfassender. Sie übertreiben quasi das, was Sie überwachen und protokollieren, sodass Sie...

Jordan Simonowski:

Ja. Und ich würde nicht unbedingt sagen, dass es übertrieben ist. Ich denke, es fügt Ihren Daten vielleicht etwas mehr Kontext hinzu. Wenn also jemand von Ihnen schon einmal mit Traces gearbeitet hat, ist Observability der Funktionsweise von Traces sehr ähnlich und baut einfach auf der Prämisse von Traces auf, schätze ich. Sie erstellen also diese Ereignisse, und bei diesen Ereignissen handelt es sich um verschiedene Transaktionen, die in Ihren Anwendungen stattfinden könnten, wobei normalerweise eine Anfrage eingereicht wird. Und mit dieser Anfrage können Sie ihr eine ganze Reihe von Kontext hinzufügen. Sie können hinzufügen, auf welchem Server dies möglicherweise läuft, in welcher Zeitzone. All diese zusätzlichen und all die Aufreger. Sie können die Benutzeragentur hineinwerfen, wenn Sie möchten. Die Idee der Beobachtbarkeit besteht darin, dass Sie nicht unbedingt durch Daten mit hoher Kardinalität eingeschränkt sind. Daten mit hoher Kardinalität sind Datensätze, die sich in Bezug auf die Art der Daten, die sie repräsentieren, oder die Kombinationen von Datensätzen, die Sie haben könnten, erheblich ändern können.

Jordan Simonowski:

Wenn Sie also Versandmetriken für etwas haben möchten, auf Benutzerbasis, und Sie sich ansehen möchten, wie verschiedene Benutzer von den Dingen betroffen sind, würde das als Metrik mit hoher Kardinalität betrachtet werden. Und in den meisten Fällen können traditionelle Überwachungsunternehmen oder Anbieter von Messwerten Ihnen das nicht wirklich als Service anbieten. Das ist der Punkt, an dem Sie anfangen, wahnsinnig hohe Rechnungen für Dinge wie Datadog oder was auch immer es ist, zu bezahlen, weil sie jetzt als neue Metriken betrachtet werden. Im Gegensatz zu Observability versuchen wir, unsere Daten zu speichern und sie so abzufragen, dass wir ziemlich große Datensätze speichern und sagen können: „Cool. Wir haben Fehler, die von dieser Art von Benutzern kommen.“ Und Sie können dort anfangen, Korrelationen zu bestimmten Dingen aufzubauen. Sie können herausfinden, dass bei Benutzern aus einer bestimmten Zeitzone oder einem bestimmten Gerät nur dieser Fehler auftritt. Und von dort aus können Sie, glaube ich, bessere Methoden entwickeln, um zu verstehen, wie eine bestimmte Änderung die Dinge kaputt gemacht haben könnte. Oder bestimmte Randfälle, die Sie sonst mit etwas wie CPU- oder Speicherüberwachung nicht erkennen könnten.

Angad Seth:

Wäre es fair zu sagen...

Jared Kells:

Ja. Es ist [Crosstalk 00:11:02].

Angad Seth:

Oh, tut mir leid, Jared.

Jared Kells:

Nein, du kannst...

Angad Seth:

Wäre es fair zu sagen, dass Beobachtbarkeit also im Grunde eine Reihe von Prinzipien ist oder ein Weg, unbekannte Unbekannte zu finden?

Jordan Simonowski:

Ja.

Angad Seth:

Oh.

Jess Belliveau:

Und ich sollte Sie besser ausrüsten, um herauszufinden, dass eine Menge Leute denken, Sie denken, dass Beobachtbarkeit eine Sache ist, die Sie einsetzen und haben und ein Kästchen ankreuzen können, aber ich mag Ihre Wortwahl, wenn es um eine Reihe von Prinzipien oder Best Practices geht. Es gibt Ihnen sozusagen eine Anleitung zu diesen Themen und sorgt dafür, dass Ihre Anwendung eine gute Protokollierung hervorbringt. Also strukturierte Protokolle. Sie erhalten also immer das gleiche Protokollformat, das Sie sich ansehen können. Tracing, worüber Jordan ein bisschen gesprochen hat. So haben Sie die Möglichkeit, zu verfolgen, wie ein Benutzer mit all den verschiedenen Microservices interagiert, und möglicherweise auch zu sehen, wo etwas schief läuft, und auch Kennzahlen. Das Gute an Metriken ist also, dass wir die Dinge ein bisschen umdrehen und versuchen, eine Anwendung zu erstellen, anstatt, und ich will nicht zu technisch werden, Black-Box-Monitoring zu machen, bei dem wir draußen sind und versuchen, mit solchen Sonden und Checks reinzuschauen. Aber die Idee bei Metriken ist, dass die Anwendung diese Metriken tatsächlich ausgibt, um uns darüber zu informieren, in welchem Zustand sie sich befindet, und sie dadurch besser beobachtbar zu machen.

Jess Belliveau:

Ja, mir gefällt deine Wortwahl, Angad, dass es wie diese Praktiken ist, diese Art von Leitfaden, wohin man gehen muss, was wahrscheinlich zu dem nächsten Punkt führt, warum sollte ein Team das implementieren wollen. Wenn du noch einmal anfangen willst, Jordan?

Jordan Simonowski:

Ja, ich kann anfangen. Und ich gebe dir auch ein bisschen mehr Zeit zum Reden, Jess in diesem. Ich werde nicht so viel schimpfen.

Jess Belliveau:

Oh, dafür habe ich mich nicht angemeldet!

Jordan Simonowski:

Ich denke, die Teams würden es wollen, weil es wirklich von Ihrer Organisation und, glaube ich, von der Größe der Teams abhängt, in denen Sie arbeiten. In den meisten Fällen würde ich sagen, dass Sie Observability nicht selbst im eigenen Haus erstellen möchten. Das ist etwas, das Sie können, Observability-Funktionen selbst, Sie werden es nicht erreichen, indem Sie einfach etwas kaufen, also Sie können Dev-Ops nicht kaufen, Sie können Agile nicht kaufen, Sie können Observability auch nicht kaufen.

Jared Kells:

Warte, warte. Auf meinem Runsheet steht, dass ich für Easy Agile werben soll, das klingt also nach einem guten Übergang-

Jess Belliveau:

Es sei denn, du willst es kaufen. Wenn du Agile kaufen möchtest, dann [Crosstalk 00:13:55] im Marketplace.

Jared Kells:

Ja, tut mir leid, tut mir leid, ja! Ja, mach weiter.

Jordan Simonowski:

Sie können Tools kaufen, die Ihnen das Leben erheblich erleichtern, und es gibt bereits eine Menge Dinge da draußen, die Dinge für Menschen tun und wirklich interessante Daten an die Oberfläche bringen, die sich die Leute vielleicht ansehen möchten. Ich denke, es gibt ein paar Start-ups wie LightStep und Honeycomb, die Ihnen eine wirklich intuitive Möglichkeit bieten, Ihre Daten in der Produktion zu verstehen. Aber warum Sie solche Dinge benötigen, ist, dass Sie den Zustand Ihrer Systeme zu einem bestimmten Zeitpunkt wissen wollen, und um, glaube ich, eine gute Betriebshygiene und eine gute Produktionsexzellenz zu entwickeln, ich denke, wie Liz Fong-Jones es ausdrücken würde, müssen Sie in der Lage sein, diese Rückkopplungsschleife zu schließen. Wir haben bereits eine ganze Reihe von Tools. Wir haben also CICD-Systeme eingerichtet. Wir haben jetzt Feature-Flags, die uns, glaube ich, helfen, Deployments von Releases zu entkoppeln. Sie können Code bereitstellen, ohne tatsächlich Code zu veröffentlichen, und Sie können diese Macht jetzt Ihren PMs geben, wenn Sie möchten, mit Feature-Flags, was großartig ist.

Jordan Simonowski:

Aber jetzt können Sie diesen Kreislauf auch komplett schließen, und während Sie eine Anwendung bereitstellen, können Sie sagen: „Ich möchte diese Bereitstellung kanalisieren. Ich möchte dies für 10% meiner Benutzer bereitstellen, vielleicht für Benutzer, die sich für Beta-Versionen oder etwas aus unserer Anwendung angemeldet haben, und Sie können sich tatsächlich ansehen, wie das funktioniert, bevor Sie es einem breiteren Publikum zugänglich machen. Es macht Bereitstellungen also viel sicherer. Es gibt Ihnen auch ein besseres Verständnis dafür, wie Sie sich auch auf die Benutzer auswirken. Und es gibt eine ganze Reihe von Tools, mit denen Sie auch diese Dinge ermitteln können. Wenn Sie sich also ansehen, wie viele Unternehmen derzeit SRE durchführen, oder wenn Sie wissen, wie zuverlässig ihre Anwendungen aussehen, haben Sie auch Dinge wie SLOs im Einsatz. Und SLOs-

Jared Kells:

Was ist ein SLO?

Jordan Simonowski:

Sie sind alle mit Benutzererlebnissen verbunden. Sie sagen also: „Kann mein Benutzer diese spezielle Interaktion durchführen?“ Und wenn Sie das effektiv messen und wissen, wie sich Ihre Änderungen auf die Benutzer auswirken, können Sie ganz einfach entscheiden, ob Sie weiterhin Funktionen bereitstellen oder ob Sie alles fallen lassen und an der Zuverlässigkeit arbeiten, um sicherzustellen, dass Ihre Benutzer nicht beeinträchtigt werden. Es ist also dieser sehr nutzerorientierte Ansatz, Dinge zu tun. Ich denke, wenn es darum geht, den Kreis zu schließen, liefert uns die Beobachtbarkeit die Daten, anhand derer wir sagen können: „Ja, so sind die Nutzer betroffen. Auf diese Weise, schätze ich, geht es dem 99. Perzentil unserer Nutzer gut, aber wir haben 1%, die negative Probleme mit unserer Anwendung haben.“ Und von dort aus können Sie wirklich Dinge lokalisieren und sagen: „Cool. Benutzer mit diesem bestimmten Browser oder diesem speziellen Browser oder wo wir diese App bereitgestellt haben. „Nehmen wir an, wenn Sie eine globale Bereitstellung haben, haben Sie sie zuerst auf einer Insel bereitgestellt, weil es Ihnen eigentlich egal ist, was mit ihnen passiert. Sie können sagen: „Oh, wir haben tatsächlich Sachen für sie kaputt gemacht.“ Und Sie können es rückgängig machen, bevor Sie sich auf 100% Ihrer Nutzer auswirken.

Jared Kells:

Ja. Mir hat gefallen, was du über den Test gesagt hast. Ich habe das Akronym vergessen, aber ich teste tatsächlich das Verhalten des Endbenutzers. Das finde ich ziemlich aufregend, weil wir all diese Metriken haben, die ein bisschen nutzlos sind. Sie sind cool: „Oh, es nutzt 1% CPU, wie es immer ist, jetzt ist mir das egal“, aber kann ein Benutzer die App öffnen und ein Problem mit der Maus herumschleppen? Es ist wie...

Jess Belliveau:

Ja, das ist ein wirklich gutes Beispiel, oder?

Jared Kells:

Das ist es, was mir wirklich wichtig ist.

Jess Belliveau:

Bei der CPU-Sache mit 1% könnte man sich ein Diagramm zur CPU-Auslastung ansehen und eine Bereitstellung sehen, und die CPU-Auslastung ändert sich nicht. Ist alles gesund oder nicht? Sie wissen es nicht, aber wenn Sie tiefere Informationen über die Benutzerinteraktionen erhalten, könnten Sie 1% der CPU verwenden, um HTTP500-Fehler an 80% der Kundenbasis zu verteilen, so oder so.

Angad Seth:

Wie macht man das? Der SLO-Bit, woher weißt du, dass sich ein Benutzer anmelden und ein Problem ziehen kann?

Jordan Simonowski:

Ja. Ja, das würde mit einer guten Instrumentierung einhergehen...

Angad Seth:

Gute Frage?

Jordan Simonowski:

Ja, es kommt darauf an, die Beobachtbarkeit zu berücksichtigen, wenn Sie neue Funktionen entwickeln, genauso wie Sie darüber nachdenken würden, beim Schreiben eine bestimmte Sache in Ihrem Code zu protokollieren oder Tests für Ihren Code zu schreiben, während Sie auch Code schreiben. Sie sollten darüber nachdenken, wie Sie etwas instrumentieren können und wie Sie verstehen können, wie diese spezielle Funktion in der Produktion funktioniert. Denn ich denke, viele Agile- und Dev-Ops-Prinzipien sagen uns jetzt, dass wir unsere Anwendungen in der Produktion haben wollen. Und als Entwickler endet unsere Verantwortung nicht, wenn wir etwas bereitstellen. Unsere Verantwortung als Entwickler endet, wenn wir dem Unternehmen einen Mehrwert geboten haben. Und Sie müssen verstehen, dass Sie das tatsächlich tun. Und da müssen Sie, glaube ich, über die Beobachtbarkeit bei vielen dieser Dinge nachdenken und Ihre Erfolgskennzahlen tatsächlich messen. Wenn Sie also wissen, dass Ihre Anwendung erfolgreich ist, wenn sich Ihr Benutzer anmelden und Dinge herumziehen kann, dann ist das genau das, was Sie messen möchten.

Jared Kells:

Ich denke, wir müssen bauen...

Jordan Simonowski:

Ja?

Jared Kells:

Oh, tut mir leid, Jordan.

Jordan Simonowski:

Nein, du gehst.

Jared Kells:

Ich wollte nur sagen, dass wir unsere Apps bereits unter Berücksichtigung von Integrationstests entwickeln müssen. Also browserbasierte Tests rund um neue Funktionen. Es würde also darum gehen, Funktionen unter Berücksichtigung dieser und derselben Sache zu entwickeln, aber für Tests und Produktion.

Jess Belliveau:

Ja, und das eigentliche Wie, der eigentliche Teil zum Schreiben von Code, da ist dieses wirklich großartige Projekt, das Open Telemetrie-Projekt, das all diese Arten von APIs und SDKs bereitstellt, die Entwickler nutzen können, und es ist herstellerunabhängig. Wenn du also über das Wie sprichst, etwa: „Wie mache ich das? Wie instrumentiere ich Dinge?“ Oder: „Wie gebe ich Kennzahlen aus?“ Sie bieten all diese hilfreichen Bibliotheken und Includes, die Sie haben können, denn das Letzte, was Sie tun möchten, ist, diese benutzerdefinierte Lösung auf den Markt zu bringen, weil Sie dann nur Ihre technischen Schulden erhöhen. Sie versuchen, die Dinge einfacher zu machen, verlassen sich dann aber auf: „Nun, ich muss Jared Kells weiter beschäftigen, weil er unsere Login-Engine geschrieben hat und niemand sonst weiß, wie sie funktioniert.

Jess Belliveau:

Und dann die andere Sache, die mir auch bei so etwas wie offener Telemetrie in den Sinn kommt, und wir haben ein bisschen über Datadog gesprochen. Datadog ist also ein SaaS-Anbieter, der sich auf Observability spezialisiert hat. Und Sie würden Ihre Metriken und Ihre Logs und Ihre Traces an sie übertragen und sie bieten Ihnen eine Benutzeroberfläche zum Anzeigen. Wenn Sie sich für etwas entscheiden, das herstellerunabhängig ist, nehmen wir einfach das Beispiel von Easy Agile. Nehmen wir an, sie starten Datadog und in sechs Monaten wollen wir Datadog nicht mehr verwenden, wir wollen SignalFX oder was auch immer das Splunk-Modell jetzt ist, verwenden.

Jordan Simonowski:

Ich denke NorthX.

Jess Belliveau:

Ja. Du kannst deinen Endpunkt ändern, dieselben Metriken und all diese Dinge, vielleicht mit ein paar kleinen Anpassungen, aber die Idee ist, dass du dich nicht auf eine einzige Sache festlegen willst.

Jordan Simonowski:

Ihre Datenstrukturen bleiben gleich.

Jess Belliveau:

Ja. Damit du es fast nahtlos machen könntest, ohne dass die Entwickler es wissen. In der Vergangenheit gab es sogar Unternehmen, die meiner Meinung nach auf mehrere Anbieter umgestellt haben. Sie könnten also Anbieter A nutzen und dann mit Anbieter B einen Machbarkeitsnachweis durchführen, um zu sehen, wie die Erfahrung ist, und Sie geben Ihre Daten einfach auch dort weiter.

Jared Kells:

Ja. Ich denke, unsere Verbindung zu Datadog wird aus all den Dashboards und allem, was wir gemacht haben, bestehen. Es sind nicht so sehr die Daten.

Jess Belliveau:

Ja. Das ist quasi der große Verkaufsschlager, richtig. Das ist die Art und Weise, wie du interagierst. Das ist der Punkt, an dem sie ins Spiel kommen wollen. Es macht es Ihnen leichter, diese Daten zu interpretieren und sie so zu manipulieren, dass sie Ihren Bedürfnissen entsprechen und so weiter.

Jordan Simonowski:

Observability deutet auf Dashboards hin, oder?

Jess Belliveau:

Ja, vielleicht. Du hast diesen Begriff auch benutzt, Jordan, „Produktionsexzellenz“. Und wenn wir darüber sprechen, wer Observability braucht, habe ich ein bisschen darüber nachgedacht, während Sie gesprochen haben. Und für mich ist Production Excellence, oder in Apptio nennen wir das Produktionsbereitschaft, Betriebsbereitschaft und diese Art von Dingen ist so, als ob wir etwas in der Produktion einsetzen wollen, wie zum Beispiel welche Best Practices wollen wir haben, bevor wir das tun? Und ich denke, Observability ist eine wirklich gute Idee, weil sie Ihnen in Zukunft hilft. Sie wissen nicht, welche Probleme Sie später haben werden, aber Sie rüsten Ihre Teams so aus, dass sie problemlos auf diese Probleme reagieren können. Wir waren wahrscheinlich alle dort, wir haben den Produktionscode implementiert und wir haben keine Observability, wir haben einen riesigen Ausfall. Was ist schief gelaufen? Nun, niemand weiß es, aber wir wissen, dass das die Lösung ist, und es ist schwer, daraus zu lernen, oder man muss wohl daraus lernen und den Benutzer vor zukünftigen Dingen schützen, ja.

Jess Belliveau:

Wenn ich denke, dass einfache Beobachtbarkeit gewinnt, kommt mir als Erstes die ganze Idee der strukturierten Protokollierung in den Sinn, was eigentlich die Idee ist, dass Ihre Anwendung zuallererst Sie protokollieren. Ziemlich wichtig als Ausgangspunkt, aber dann haben Sie ein strukturiertes Protokollformat, mit dem Sie die Logs auch programmgesteuert weitergeben können. Wenn Sie in der Zeit zurückreisen, sah die Protokollierung vielleicht nur wie einfacher Text mit einer Zeile, einem Zeitstempel und einer Fehlermeldung aus. Was auch immer der Entwickler beschlossen hat, in die Standardausgabe zu schreiben, oder in die Fehlerdatei oder so ähnlich. Ich denke, es gibt einen allgemeinen Trend hin zu JSON, einem tatsächlich formatierten Blob mit dieser bekannten Struktur, damit Sie ihn sich ansehen können. Tracing ist wahrscheinlich kein einfacher Gewinn. Das ist ein bisschen schwieriger. Sie können es mit offener Telemetrie und Bibliotheken und so implementieren. Ich denke, es erfordert ein bisschen mehr Verständnis Ihrer Codebasis und darüber, wo die Ablaufverfolgung ausgelöst werden soll, und solche Dinge, das Analysieren von Kontexten, solche Dinge.

Jordan Simonowski:

Ich denke Atlassian, wenn du wahrscheinlich einfach nur wissen willst, dass alles in Ordnung ist. Auf einer ziemlich oberflächlichen Ebene. Vielleicht willst du einfach nur eine Art Uptime für einen Trend machen. Und wenn dann, glaube ich, Ihr Code komplexer wird oder Ihr Produkt etwas komplexer wird, können Sie anfangen, Dinge hinzuzufügen. Aber ich denke, die Dinge, die Sie kennen, tatsächlich zu kennen oder an die Oberfläche zu bringen, könnte kaputt gehen. Das wären wahrscheinlich deine schnellsten Siege.

Jess Belliveau:

Nun, lassen Sie uns einige Dinge zur weiteren Lektüre erwähnen. Wenn Sie sich einen Überblick über das Ganze verschaffen wollen, hat das Google SRE-Buch von vor ein paar Jahren begonnen, echte Observability stark in Bewegung zu setzen. Das Google SRE-Zeug deckt die gesamte Bandbreite ihrer Praxis im Bereich Soak Reliability Engineering ab, und Observability ist ein Teil davon, dazu gibt es einige großartige Kapitel. Ich glaube, O'Reilly hat jetzt ein Buch über Observability veröffentlicht, das sich nur der Beobachtbarkeit widmet.

Jordan Simonowski:

Ich denke, das ist noch in der frühen Version, wenn die Leute Kapitel googeln wollen.

Jess Belliveau:

Das offene Telemetrie-Zeug, wir werden einen Link dazu setzen, ich denke, das ist wirklich praktisch zu wissen.

Angad Seth:

Aus [unverständlich 00:26:12], das ist meine Sicht als Entwickler, sage ich, ich wollte Cornflake Use Datadog bei Easy Agile einführen. Nicht sehr vertraut, ich fühle mich nicht sehr wohl damit. Ich weiß, wie man navigiert, aber wie kann ich schnell mit der Einführung von Observability beginnen? Es tut mir leid, dass ich meinen direkten Job oder meinen Arbeitsplatz gesperrt habe.

Jordan Simonowski:

Ich würde sagen, ich könnte hier voreingenommen sein. Jess, korrigiere mich oder gib deine Meinung dazu ab, ich würde mich dafür stark zu SLOs neigen. Und Sie können das kurz im SRE nachlesen-

Jess Belliveau:

Wofür steht SLO, Jordan?

Jordan Simonowski:

Okay, tut mir leid. Schlagworte! SLO ist ein Service Level Objective, nicht zu verwechseln mit Service Level Agreement. Eine Vereinbarung selbst ist vertraglich und Sie können den Leuten Geld zahlen, wenn Sie gegen diese verstoßen. Ein SLO ist etwas, das Sie in Ihrem Team festlegen und Sie haben ein Zuverlässigkeitsziel, weil wir an einem Punkt angelangt sind, an dem wir verstehen, dass sich alle Systeme zu jedem Zeitpunkt in einem heruntergekommenen Zustand befinden. Und ja, Zuverlässigkeit ist nicht unbedingt binär, sie ist nicht unzuverlässig oder zuverlässig. Meistens ist es meistens zuverlässig und das gibt uns eine bessere gemeinsame Sprache, denke ich. Und Sie können das SRE-Handbuch von Google lesen, das kostenlos online verfügbar ist und Ihnen ein ziemlich gutes Verständnis von Datadog vermittelt.

Jordan Simonowski:

Ich glaube, als ich es das letzte Mal benutzt habe, gab es ein SLO-Angebot. Aber ich denke, wie ich bereits erwähnt habe, haben Sie ein SLO für bestimmte Funktionen oder Merkmale Ihrer Anwendung festgelegt. Sie sagen: „Mein Benutzer kann das in 99% der Fälle tun“, oder was auch immer Sie sich für ein anderes Zuverlässigkeitsziel setzen möchten. Ich würde eine Zuverlässigkeit von fünf Neunern nicht empfehlen. Sie werden sich wahrscheinlich selbst ausbrennen, wenn Sie versuchen, dorthin zu gelangen. Und du hast dir dieses Ziel gesetzt. Und Sie wissen genau, was Sie messen, Sie messen bestimmte Arten von Funktionen. Und Sie wissen, dass Benutzer betroffen sind, wenn Sie gegen diese Regeln verstoßen. Und hier können Sie tatsächlich anfangen, über Observability nachzudenken. Sie können darüber nachdenken: „Welche anderen Funktionen implementieren wir, mit deren Messung wir beginnen können?“ Oder: „Welche nutzerorientierten Dinge implementieren wir, mit deren Messung wir beginnen können?“

Jordan Simonowski:

Andere Dinge, die Sie sich wahrscheinlich ansehen könnten, sind, ich denke, sie sind sowieso alle in dem Buch behandelt, die Aktualität der Daten in gewisser Weise. Sie möchten sicherstellen, dass die Daten, die Benutzern angezeigt werden, relativ aktuell sind. Sie möchten nicht, dass sie sich veraltete Daten ansehen, also können Sie auch versuchen, solche Dinge zu messen. Aber Sie können es so ziemlich in die meisten Funktionen einer Website unterteilen. Es ist nicht mehr wie bei einem Ping-Check, bei dem Sie nur sagen: „Ja, HTTP, okay. Meine Bewerbung ist in Ordnung.“ Sie sagen: „Meine Benutzer sind tatsächlich von Dingen betroffen, die nicht funktionieren.“ Und von dort aus können Sie anfangen, Dinge zu messen. Und das sollte Ihnen ein besseres Verständnis oder zumindest eine bessere Vorstellung davon geben, wo Sie mit dem, was Sie messen möchten, beginnen und wie Sie es messen möchten. Das wäre meine Meinung dazu, wo Sie damit beginnen sollten, wenn Sie es einführen wollen.

Jared Kells:

Wir werden ein bisschen über den Status sprechen und wie bei einigen davon, wie bei unseren sehr Frontend-lastigen Anwendungen, die wir erstellen, sodass die Anwendungen, die wir erstellen, einfach im Browser laufen und der traditionelle Status, wie Sie sich das vorstellen würden, einfach eine sehr einfache API abruft, die einige Dinge mit einer gewissen Authentifizierung in die Datenbank schreibt und so weiter. Was die Zuverlässigkeit der Dienste angeht, so ist es wirklich zuverlässig. Diese winzigen APIs haben einfach nie Probleme, weil es einfach so einfach ist. Und nun ja, sie haben eine Menge Überwachung rund um das Thema. Aber unser gesamter Zustand ist eigentlich, wenn Sie sagen: „Beobachten Sie den Zustand des Systems“, größtenteils der Zustand in einem Browser. Und wie bringen wir Beobachtbarkeit in das hinein?

Jess Belliveau:

Eine große Sache ist wirklich, es gibt keine Sache, die auch für alle passt. Wenn wir auch über SLO-Sachen sprechen, geht es darum zu verstehen, was nicht so sehr für Ihr Unternehmen, sondern auch für Ihr Team wichtig ist. Wenn Sie dieses Produkt liefern, was ist Ihnen besonders wichtig? Also ein SLO, das für mich bei Apptio funktionieren könnte, wird wahrscheinlich nicht für Easy Agile funktionieren. Das erweitert auch mein Wissen über Frontend-Sachen wirklich, aber wenn wir sagen, dass wir auch den Staat beobachten wollen, meinen wir nicht unbedingt nur den Staat. Vielleicht möchten Sie bei jeder dieser APIs wissen, wie lang die Antwortzeit für diese API ist, wenn sie ausgelöst wird. Das könnte also eine wichtige Metrik sein. Sie können also feststellen, ob eine dieser APIs zu Latenz führt und Ihre Benutzererfahrung dadurch beeinträchtigt wird. Zum Beispiel: „Hey, als wir in der dritten Version waren und Benutzer hier mit unserem Service interagierten, reagierte er mit dieser prozentualen Latenz. Wir haben eine Version veröffentlicht und seitdem sehen wir, dass es jetzt in diesem Perzentil liegt. Haben wir die Leistung herabgesetzt?“ Die Benutzer beschweren sich vielleicht nicht, aber das könnte etwas sein, das das Team dann untersuchen und zu einem Sprint hinzufügen kann. Hey, ich verwende jetzt Agile-Begriffe. Achtung!

Jared Kells:

Das ist ein wirklich gutes Beispiel, Jess. Leistungsprobleme sind für uns in der Regel keine API, die schlecht funktioniert. Es liegt daran, dass in dieser sehr komplizierten Frontend-Anwendung nicht mehr in der gleichen Reihenfolge wie früher ausgeführt wird, oder es gibt eine komplexe Interaktion, an die wir nicht gedacht haben, sodass mehr Daten als erwartet angefordert werden. Die APIs kehren zurück. Sie sind größtenteils nie langsam, aber wir haben Leistungsrückgänge, von denen wir vielleicht nichts wissen, ohne sie zu sehen oder zu untersuchen. Die Beobachtbarkeit erfolgt wirklich auf der Browserebene des einzelnen Benutzers. Macht das Sinn? Ich möchte wissen, wie lange es gedauert hat, bis diese spezielle Interaktion stattgefunden hat.

Jess Belliveau:

Ja. Solche Dinge habe ich noch nie gemacht. Außerdem, ich schätze, Sie könnten möglicherweise betroffen sein, und dann haben Sie es auch mit Endbenutzer-Manifestationen zu tun. Sie könnten wahrnehmen...

Jared Kells:

Ja, sicher.

Jess Belliveau:

... Höhere Leistung auf ihrem Laptop oder so, oder ihrem ISP oder so. Es wäre wirklich schwierig, sicherzustellen, dass Sie von solchen Dingen nicht auch Geräusche bekommen.

Jordan Simonowski:

Ja. Es gibt wohl Tools wie Sentry, die existieren, um Ihnen ein bisschen besser zu verstehen, was an Ihrem Frontend passiert. Die Art und Weise, wie Sentry in der Regel mit JavaScript arbeitet, ist, dass Sie eine verkleinerte Map Ihres JS auf Sentry hochladen, Ihren Code bereitstellen und dann, wenn etwas kaputt geht oder auf ziemlich unerwartete Weise funktioniert, das in der Regel auftaucht, wobei Sentry Ihnen genau sagt, in welcher Zeile diese Art von Dingen passiert, und es ist ein wirklich cooles Tool für diese Firmenkram. Ich weiß nicht, ob es dir die richtigen Einblicke geben würde, glaube ich, in Bezug auf Leistung oder...

Jared Kells:

Ja, wir verwenden ein ähnliches Tool und es funktioniert bei Abstürzen und solchen Dingen. Und was die Beobachtbarkeit angeht, protokollieren wir Aktionen wie Zustandsmutationen im Frontend, nicht die tatsächliche Statusänderung, sondern nur Beschriftungen, die angeben, dass Sie eine Problemzusammenfassung aktualisiert haben oder auf diese Schaltfläche geklickt haben, so etwas, und wir senden sie mit unseren Absturzberichten. Und es ist super hilfreich, diese Art von Beobachtbarkeit zu haben. Also ich glaube, ich weiß, wovon ihr redet. Aber ich bin nur [Crosstalk 00:35:25], ja.

Jess Belliveau:

Ja, das ist, glaube ich, fast eine Art von Rückverfolgung. Wenn Jordan und ich über Tracing sprechen, denken wir vielleicht an 12 verschiedene Microservices in AWS, die alle miteinander interagieren, während Sie das eher verschieben. Das ist quasi alles, was im Browser interagiert, und nur diese Historie davon zu haben, ist das, was der Benutzer getan hat und wie es dazu kam...

Jared Kells:

In diesem Staat.

Jess Belliveau:

In diesem Staat, ja.

Jordan Simonowski:

Ich schätze, selbst wenn Sie nicht viele Microservices haben, wenn Sie über bestimmte sprechen, wie Sie sagen, sind Ihre API-Anfragen größtenteils in Ordnung, aber manchmal haben Sie besonders große Nutzlasten-

Jared Kells:

Wir müssen tatsächlich überwachen, ich weiß nicht, vielleicht können Sie dabei helfen, wir sollten eigentlich überwachen, mit wem wir zusammenarbeiten. Es ist tatsächlich viel wahrscheinlicher, dass wir ein Leistungsproblem mit einer Xero-API haben werden, als... Wir sehen es nicht, der Browser sieht es auch, was...

Jordan Simonowski:

Ja, und Tracing löst all diese Regressionen für Sie. Die meisten Tracing-Bibliotheken, z. B. wenn Sie Node-Apps oder was auch immer in Ihrem Backend ausführen. Ich kann dir nur etwas über Node erzählen, weil ich wahrscheinlich die meiste Erfahrung mit dem Schreiben von Node-Sachen habe. Du gibst quasi einfach Didi Trace ein, eine Datadog-Bibliothek für das Tracing in dein Backend und deinen Hook selbst in all die, glaube ich, gängigen Bibliotheken, mit denen du normalerweise arbeiten wirst, glaube ich. Wenn Sie zum Beispiel für Express oder nur für viele HADP-Bibliotheken sowie für ein paar AWS-Services arbeiten, wird es sich quasi von selbst einbinden. Und Sie können es tatsächlich genau bestimmen. Es wird Ihnen auf dieser ziemlich coolen Servicekarte irgendwie genau zeigen, mit welchen Diensten Sie interagieren und wo Sie möglicherweise eine Regression erleben. Und ich denke, Spuren dienen dazu, diese Informationen an die Oberfläche zu bringen, was cool ist. Das könnte also etwas sein, das es wert ist, untersucht zu werden.

Jess Belliveau:

Es ist lustig. Das hat etwas nichts mit Beobachtbarkeit zu tun, aber Sie haben mich gerade dazu gebracht, ein bisschen mehr darüber nachzudenken, warum Sie sagen, dass Sie auch von Drittanbietern abhängig sind. Und etwas, das meiner Meinung nach wirklich wichtig ist und manchmal übersehen wird, ist, dass sich so viele von uns heute auf Drittanbieter verlassen, da AWS eine große Sache ist. Viele Leute schreiben Apps, für die AWS-Services erforderlich sind. Und ich denke, die meiste Zeit gehen die Leute einfach davon aus, dass AWS oder Jira oder was auch immer zu 100% verfügbar ist und immer verfügbar ist. Und sie schreiben ihren Code nicht so, dass er mit Ausfällen umgeht. Und ich finde es super wichtig. Ich habe schon so oft Leute gesehen, die die AWS-API verwenden, und sie implementieren kein exponentielles Back-Off. Also versuchen sie im Grunde, die AWS-API zu erreichen. Sie schlägt fehl oder sie werden zum Beispiel gedrosselt, und dann gehen sie einfach in einen Fehlerzustand über und geben dem Benutzer einen Fehler. Aber Sie könnten möglicherweise die Benutzererfahrung verbessern, einen automatischen Wiederholungsmechanismus einbauen lassen und so weiter. Es hat nicht wirklich etwas mit der Beobachtbarkeit zu tun, aber es ist etwas Besonderes.

Jared Kells:

Und den Nutzern ist das egal, oder? Es interessiert niemanden, ob es sich um ein AWS-Problem handelt. Es ist dein Problem, richtig, deine App ist zu langsam.

Jess Belliveau:

Nun, sie benutzen deine App. Genau richtig. Es wirkt sich irgendwie auf Sie aus, also ist es in Ihrem Interesse, sich vor einem Upstream-Fehler zu schützen oder zumindest den Benutzer zu informieren, wenn dies der Fall ist. Ja.

Jared Kells:

Nun, ich glaube, wir müssen ihn diesen Podcast nennen, weil es eine Stunde her ist. Wir hatten maximal 45 Minuten unterrichtet.

Jess Belliveau:

Wir könnten einfach weitermachen. Wir könnten einen zweiten Teil brauchen! Vielleicht können wir [Cross Talk 00:39:21] anfragen.

Jared Kells:

Vielleicht! Ja.

Jess Belliveau:

Oder wir starten einfach unseren eigenen Podcast! Ja.

Angad Seth:

Also, was waren deine wichtigsten Erkenntnisse heute, wenn man bedenkt, dass Angad und ich gerade etwas über Beobachtbarkeit lernen, Angad, was war heute deine größte Erkenntnis über Beobachtbarkeit? Meine größte Erkenntnis war, dass Beobachtbarkeit nicht mit Datadog gleichzusetzen ist. Nein, tut mir leid! Es war einfach sehr faszinierend zu lernen, wie man die bekannten Unbekannten quantifiziert. Ich weiß nicht, ob das ein guter Imbiss ist, aber...

Jess Belliveau:

Jeder Imbiss ist ein guter Imbiss! Was ist mit dir, Jared?

Jared Kells:

Ich glaube, weil ich gerade über Zustandsmanagement sprechen wollte, und ein Teil davon war, dass wir im Moment diese Fähigkeit haben, durch die Architektur unserer Frontends den Status der App zu erfassen und einen Kunden dazu zu bringen, uns seinen Status zu senden, im Grunde genommen. Und wir können es in unsere App laden und einfach genau sehen, wie es war, genau so, wie unser Bundesstaat konzipiert ist. Aber was noch cooler sein könnte, ist vielleicht etwas Observability zur Unterstützung in das Frontend einzubauen. Ich denke, anstatt einfach zu haben, haben wir diese Schaltfläche, um uns Ihre Support-Informationen zu senden, die uns einen Haufen des Status schicken, aber anstatt die Konsole im Browserprotokoll zu protokollieren, könnten wir die Konsole protokollieren und uns irgendwo in unserem Frontend anmelden, sodass unsere Kunden uns die Aktionen senden sollten, die sie ausgeführt haben, wenn sie auf „Support-Informationen senden“ klicken.

Jared Kells:

Zum Beispiel: „Hey, da ist ein Bug, senden Sie uns Ihre Support-Informationen.“ Es muss kein Drittanbieter-Dienst sein, der diese Observability-Daten sammelt. Wir könnten einfach in unser... Darüber denke ich also nach.

Jess Belliveau:

Ja, ganz sicher. Es wird wahrscheinlich auch viel weniger aufdringlich sein, als einige der Sachen von Drittanbietern, die ich gesehen habe.

Jared Kells:

Ja. Bei einigen dieser Integrationen ist das ziemlich schwierig, insbesondere wenn Sie Apps entwickeln, die hinter einer Firewall ausgeführt werden.

Jess Belliveau:

Ja

Jared Kells:

Sie können nicht einfach mit einigen dieser Dritten sprechen. Also ja, es ist trotzdem cool. Es ist wirklich interessant.

Jess Belliveau:

Nun, ich hoffe, jemand da draußen, der zuhört, hat etwas gelernt, und Jordan und ich werden ein paar Links durchschicken, und wir können sie hoffentlich zu den Shownotes hinzufügen oder so, damit die Leute etwas mehr lesen können und...

Jared Kells:

Alles danke!

Jess Belliveau:

Danke für die Einladung, ja.

Jared Kells:

Vielen Dank für Ihre Zeit und danke allen fürs Zuhören.

Jordan Simonowski:

Danke allen.

Angad Seth:

Das war [unhörbar 00:41:55].

Jess Belliveau:

Schaltet nächste Woche ein!

„Ich habe mein Gespräch mit Andrew Malak wirklich genossen. Wir sprechen über die Integration agiler Techniken und geben Tipps, wie eine Kultur der Rechenschaftspflicht erreicht werden kann.“

Andrew ist fest davon überzeugt, dass der Kunde Ihrem Unternehmen vertraut, wenn er Mitglied wird, und Sie sind verpflichtet, dieses Vertrauen zurückzuzahlen, indem Sie ihm helfen, seine Ergebnisse zu erzielen.

Viel Spaß mit der Folge!

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Transkript

Teagan Harbridge:

Willkommen zu einer weiteren Folge des Easy Agile Podcasts. Ich bin Teagan, Produktleiter hier bei Easy Agile. Und wir haben heute einen wirklich aufregenden Gast in der Show, Andrew Malak von Spaceship. Er ist der Chief Product Officer. Andrew glaubt fest daran, Produkte und Erlebnisse zu entwickeln, die Kundenprobleme lösen. Er glaubt, dass der Kunde Ihrem Unternehmen vertraut, wenn er Mitglied wird, und Sie sind verpflichtet, dieses Vertrauen zurückzuzahlen, indem Sie ihm helfen, seine Ergebnisse zu erzielen. In seiner aktuellen Position möchte Andrew Menschen dabei helfen, schon in jungen Jahren die Kontrolle über ihr Vermögen zu übernehmen. Er vermittelt ihnen gute Geldgewohnheiten und hilft Menschen dabei, dort zu investieren, wo sich die Welt bewegt. Andrew ist ein Familienvater, der seine Zeit mit seiner Frau und seinen Kindern liebt. Und ob Sie es glauben oder nicht, er verwendet agile Techniken in seinem Privat- und Berufsleben. Andrew ist ein Wirtschaftsfreak. Er spielt und trainiert Fußball, Fußball. Er ist ein großer Fan von Liverpool, liebt es zu reisen, liebt tolle Architektur und liebt es, mit Kindern zu arbeiten.

Teagan Harbridge:

Aus meinem Chat mit Andrew gab es so viele Erkenntnisse, dass ich wirklich Schwierigkeiten hatte, sie auf drei zu reduzieren. Aber wenn du bereit bist, hier sind einige der Dinge, die du aus unserem Chat mit Andrew lernen wirst. Warum wir aufhören sollten, den Begriff agile Transformation zu verwenden und ihn als agile Evolution bezeichnen sollten. Warum es wichtig ist, offen für unsere eigenen Grenzen zu sein, um die alte Denkweise zu durchbrechen, den ursprünglichen Umfang zu schützen. Und Tipps, wie Sie eine Kultur der Rechenschaftspflicht erreichen können. Also ich hoffe es gefällt euch. Andrew, kannst du mir ein bisschen über Spaceship erzählen?

Andrew Malak:

Oh, fantastisch. Oh, vielen Dank, dass du mich zuallererst eingeladen hast, Teagan. Spaceship ist ein Unternehmen, das auf dem Weg ist, gute Geldgewohnheiten und Investitionen für alle Menschen zugänglich zu machen. Wir suchen also nach Trends, die sich auf Branchen oder Unternehmen beziehen, die die Zukunft sowohl der Industrie als auch der Volkswirtschaften gestalten. Wir investieren langfristig in sie, wir bauen Markteintrittsbarrieren für Menschen ab, wir bieten ihnen ein gebührenfreies Produkt unter 5.000 USD, ohne Mindestinvestitionen. Es ist wirklich einfach, sich anzumelden. Sie laden einfach eine App herunter und melden sich an und treffen eine Produktauswahlentscheidung, und fertig. Sie können mit dem Autopiloten beginnen, zu investieren. Wir ermöglichen es Ihnen, Ihre Rentenkassenbeiträge auch auf nicht allzu unterschiedliche Weise zu investieren.

Teagan Harbridge:

Erzählen Sie mir dann ein wenig darüber, wer Ihr Zielkunde ist. Weil es so aussieht, als ob Sie versuchen, etwas ziemlich Kompliziertes für vielleicht Erstinvestoren zugänglich zu machen.

Andrew Malak:

Nun, du hast absolut recht. Im Moment gibt es da draußen ein Nischensegment von Leuten, Millennials oder sogar Generation Z, von dem wir einfach nicht glauben, dass es von den etablierten Unternehmen gut bedient wurde. Und was wir versuchen, ist, bei diesen jungen Leuten so viel Resonanz wie möglich zu finden. Wir versuchen, den Branchenjargon zu reduzieren und ihnen die Dinge wirklich einfach zu machen, denn Investitionen müssen nicht komplex sein. Es geht wirklich um viel Disziplin. Wenn ich meine persönliche Gewinn- und Verlustrechnung verwalten kann, oder Geld rein, Geld raus, dann kann ich einen Liquiditätspuffer schaffen, der in meine Vermögensspalte in meiner Bilanz aufgenommen wird. Das ist wirklich das, was wir versuchen zu tun. Und diese Art von Sprache kann, wenn wir sie richtig machen, Dinge, die normalerweise in den Händen von Finanzberatern und Buchhaltern lagen, wirklich vereinfachen und sie alltäglichen Australiern zurückgeben, die ihre Investitionsreise beginnen.

Teagan Harbridge:

Ja, großartig. Und du warst auf einer ziemlichen Reise, bevor du als Spaceship CPO im FinTech-Bereich gelandet bist. Kannst du mir und unserem Publikum ein bisschen darüber erzählen, wie diese Reise ausgesehen hat?

Andrew Malak:

Oh, wo fange ich an? Wenn Sie einen Absolventen Andrew Malak gefragt hätten, was er jetzt machen würde, glaube ich nicht, dass ich darüber gesprochen hätte, denn zu diesem Zeitpunkt in meiner Karriere wusste ich nicht, dass es diesen Raum tatsächlich geben würde, falls das Sinn macht. Also gehe ich zurück in meine jüngeren Jahre, und ich dachte immer, ich würde Architekt werden. Ich hatte diese Faszination für Brücken und ich wollte Dinge entwerfen und sehen, wie sie zum Leben erweckt werden. Sagen wir einfach, dass ich das im Moment auf unterschiedliche Weise mache, aber ich habe angefangen, bei CommSec auf dem Parkett zu arbeiten. Ich habe dann als Business Analyst gearbeitet, und dort begann ich, kritisch darüber nachzudenken, wie Unternehmen funktionieren und wie Dinge effizienter gestaltet werden können.

Andrew Malak:

Ich habe mich ein bisschen mit dem Unterrichten versucht, ich habe ein bisschen Wirtschaft und Religion an der High School unterrichtet. Und dann landete ich schließlich vor der Fusion mit Westpac in einer Produktposition bei der St. George Bank. Zu diesem Zeitpunkt ging die Glühbirne wirklich an. Mir wurde klar: „Hey, ich mag es, Dinge zu kreieren. Ich ändere gerne Dinge. Ich mag es nicht, Dinge einfach zu tun „, wenn das Sinn macht. Und dieser verwunderte Geist, der die Konformität nicht mag, wurde endlich losgelassen, falls das Sinn macht. Und ich habe nicht aufgehört, es zu genießen. Ich habe meine Zeit bei Westpac geliebt, viele Freunde gefunden, an wirklich coolen, erfolgreichen Projekten gearbeitet und viele Dinge umgesetzt, die großartige Ergebnisse gebracht haben. Ich habe an vielen Dingen gearbeitet, die kläglich gescheitert sind, und daraus viel gelernt. Und als sich Ende letzten Jahres die Gelegenheit bei Spaceship bot, war das einfach eine zu gute Gelegenheit, um nicht wirklich reinzukommen und es auszuprobieren. Also ja, es war eine ziemliche Reise.

Teagan Harbridge:

Ja, wow. Und ich liebe gute Misserfolgsgeschichten. Und du sagtest, du hattest viele. Kannst du dir spontan vorstellen, was einer dieser großen Misserfolge war?

Andrew Malak:

Wo fange ich an? Ich denke, unser erster Versuch, ein digitales Erlebnis zu nutzen, um es Kunden zu ermöglichen, ein Produkt online zu erwerben, war ein ziemlicher Misserfolg, der uns viel gelehrt hat. Wir haben im Grunde genommen die Systeme genommen, die unsere Backoffice-Mitarbeiter verwendeten, und sie einfach den Kunden zur Verfügung gestellt. Und die wirklich gute Erkenntnis daraus ist, dass es viel Verkehr und eine große Nachfrage gab, aber nie genug fertiggestellt wurde. Und das Beste, was daraus gelernt wurde... Das war 2006, also fingen die Internetgeschwindigkeiten gerade an zu steigen. Breitband wurde langsam zum Mainstream und das Vertrauen der Kunden, mehr Transaktionen mit personenbezogenen Daten abzuwickeln, begann sich zu diesem Zeitpunkt zu normalisieren. Bis dahin dachten die Leute ziemlich zurückhaltend: „Ich werde meine persönlichen Daten verlieren“ usw. Als wir uns dazu entschlossen, stellten wir fest, dass es eine große Nachfrage gab, aber wir stellten schnell fest, dass wir die Mitarbeiter vier bis sechs Wochen lang in der Verwendung der Systeme geschult haben, bevor sie wussten, wie sie die Kunden, die sie nutzen, bedient werden sollten.

Andrew Malak:

Aber dann haben wir es in der Produktion für Kunden zur Selbstbedienung eingesetzt und ziemlich schnell festgestellt, dass das Erlebnis für Kunden viel besser geleitet werden muss als das Erlebnis für einen Mitarbeiter. An dieser Stelle begann die Entwicklung von Usability oder Design Thinking ins Spiel. Wir fingen an, darüber nachzudenken: „Nun, wie machen wir diese Dinge so einfach, dass ein Erstanwender ohne Probleme von einem Ende zum anderen gehen kann?“ Und hier wird unser Verständnis von Designprinzipien und Kundentests mit Wortlaut und einer Sprache, die bei Erstbenutzern Anklang findet, entscheidend für die Ausführung. Es geht nicht nur um gute Systeme, sondern auch um eine gute Benutzererfahrung, die auf Systemen liegt.

Andrew Malak:

Das ist wahrscheinlich das, was mich am meisten anspricht, weil ich das während meiner gesamten Karriere sehr geschätzt habe. Jetzt denke ich bei allem, was ich tue, an: „Wo ist die Reibung? Wie stellen wir sicher, dass es keine Reibung gibt? Wie wird sich der Kunde während dieser Erfahrung fühlen? Wie sorgen wir dafür, dass der Kunde bei diesem Erlebnis unnötig verunsichert wird, und wie können wir das vermeiden? Wie werden wir transparenter und sind trotzdem einfach?“ Und ja, das ist wahrscheinlich derjenige, der am meisten Anklang findet.

Teagan Harbridge:

Scheint früh genug in diesem Projekt eine enorme Lernmöglichkeit zu sein und etwas, das dir seitdem im Gedächtnis geblieben ist, so eine großartige Lernmöglichkeit.

Andrew Malak:

Absolut.

Teagan Harbridge:

Wir haben eine Menge Kunden, die sich in allen Phasen ihrer agilen Transformation befinden, und ich weiß, dass Sie damit Erfahrung gemacht haben, wenn wir zu Ihren Tagen in St. George, Westpac, zurückkehren. Können Sie unserem Publikum irgendwelche Tipps oder Geschichten geben, denen Sie begegnet sind, als Sie diese agilen Transformationen durchgemacht haben? Welche Lektionen können Sie mit unserem Publikum teilen?

Andrew Malak:

Oh, ich habe tatsächlich viele Lektionen zu teilen.

Teagan Harbridge:

Das liebe ich.

Andrew Malak:

Schauen Sie, ich positioniere es eher als agile Evolution als als agile Transformation, denn egal, was Sie versuchen, Sie werden nicht einfach einen Wasserfall fallen lassen und am nächsten Morgen agil werden. Ehrlich gesagt habe ich so viele Versuche gesehen und jedes Mal stelle ich fest, dass die Gradualität der Änderung eine bessere Vorhersagbarkeit des Endergebnisses bedeutet, das Sie erzielen werden. Letztlich ist der Heilige Gral, den jeder anstrebt, dass Sie als Führungskraft zu einem Team aufstehen können, unerwartet aufstehen und dann, ohne dass Ihnen gesagt wird, wer in welcher Rolle ist, wer der Product Owner ist, wer der Ingenieur ist, wer die Qualitätskontrolle ist, wer der Designer ist, wird es für Sie als Führungskraft schwierig, herauszufinden, wer wer ist, weil das Team zu diesem Zeitpunkt so gut auf die Kundenergebnisse abgestimmt ist, dass sie organisiert sich selbst in Bezug auf das, was jede Person tun muss.

Andrew Malak:

Und die meiste Sprache, die verwendet wird, dreht sich wirklich darum. Was versuchen wir, den Kunden zu definieren? Was können wir im Rahmen der uns zur Verfügung stehenden Kapazitäten am besten tun, um diese Funktion so schnell wie möglich auf den Markt zu bringen und so viel Wert wie möglich für den Kunden und das Unternehmen zu erzielen? Es dauert lange, bis Sie damit beginnen können, sich auf standardisierte, gemeinsame Ziele, einen gemeinsamen Rhythmus und gemeinsame Arbeitsweisen zu konzentrieren. Und ich denke, es geht letztlich darum, wie viel Ermächtigung man den Leuten geben kann und wie sehr man sich als Führungskraft in den Hintergrund drängen kann, damit sie es selbst herausfinden können, solange man reinkommt und dabei Dinge anstupst und den Leuten hilft, den Kurs zu korrigieren. Die gute Nachricht ist also, dass ich glaube, dass wir bei Spaceship ziemlich nah dran sind, dieses Ziel zu erreichen.

Andrew Malak:

Wir führen Scrum durch und wir führen Sprints schon lange durch, aber es waren hauptsächlich Zeremonien. Aber im letzten Quartal haben wir wirklich gute Arbeit geleistet, um mehr funktionsübergreifende Mitarbeiter in diese Teams einzubinden. Aber das Ziel für uns ist, dass wir jetzt das Gefühl haben, dass unser Durchsatz tatsächlich gestiegen ist und dass der konstante Informationsfluss zwischen den Teams natürlicher wird und es tatsächlich weniger Unklarheiten zwischen den Teams gibt: „In Ordnung, wir haben es so aufgebaut. Die API ist nicht mehr nutzbar. Es passt nicht zu dem, was wir von unserem Frontend aus zu tun versuchen, und es gibt weniger Hin und Her.“ Wir können also wirklich sehen, dass die Reibung zwischen den Personen im Team wirklich dramatisch abnimmt und wir sehen, dass der Durchsatz wirklich steigt. Nichtsdestotrotz ist der beste Weg für eine agile Transformation, einfach anzufangen.

Andrew Malak:

Du kannst dich hinsetzen und Dinge planen und in Richtung Utopie planen, so viel du willst, oder du kannst einfach loslegen. Wenn ich also sage, indem ich loslegen will, sage ich, dass Sie damit beginnen müssen, die Zustimmung aller Führungskräfte der verschiedenen funktionsübergreifenden Teams einzuholen, denn wenn Sie diese Zustimmung auf Führungsebene nicht haben, wird es einfach nicht funktionieren, weil es Blockaden geben wird, es wird Eskalationen geben. Und wenn all diese Dinge zu Diskussionen führen, in denen es um die Frage geht: „Sollen wir so weitermachen?“ Oder: „Hey, vielleicht ist das nicht das Richtige.“ Das muss sehr früh vom Tisch sein und es muss ein uneingeschränktes Engagement auf Führungsebene sein, dass wir dafür sorgen werden, dass das funktioniert und was auch immer uns begegnet, wir werden es einfach korrigieren. Sobald Sie dieses Engagement auf der Führungsebene erreicht haben, müssen Sie die Werte, mit denen das Team arbeiten soll, sehr klar definieren, denn Agile selbst ist kein Prozess, es ist eine Reihe von Werten, die das Team einfach annehmen und mit denen es anfangen muss zu arbeiten.

Andrew Malak:

Wir könnten also losgehen und Einzelpersonen und Interaktionen über Prozesse und Tools oder funktionierende Software über eine umfassende Dokumentation verwirren. Nun, geben Sie diese dem Team und sie werden am ersten Tag zu Ihnen sagen: „Wir können das alles nicht sofort erledigen.“ Sie könnten also am ersten Tag tatsächlich sagen: „Wir werden immer noch einige Unterlagen benötigen, weil wir uns noch nicht wohl fühlen. Wir verstehen die Sprache der anderen Leute im Scrum-Team nicht gut genug, um direkt nach einer Konversation loslegen und programmieren zu können.“ Aber ab dem 10. Sprint, dem 20. Sprint, setzt sich dieses Missverständnis darüber, was der Product Owner will oder was der Designer mit einer Erfahrung zu erreichen versucht, im Kopf des Ingenieurs fest.

Andrew Malak:

Der Techniker versteht den Kunden viel besser, und dann können Sie mit weniger Prozessen und weniger Dokumentation sowie weniger Verhandlungsergebnissen und mehr Gemeinsamkeiten im gesamten Team auskommen. Die andere Sache, die dann in dieser Phase einsetzt, ist die Fähigkeit des Teams, auf eine Änderung zu reagieren und dies nicht als Bedrohung für das anzusehen, was es zu erreichen versucht. Die alte Arbeitsweise war, diesen Umfang zu definieren, diesen Umfang zu schützen und diesen Umfang nicht durch Dinge stören zu lassen, wohingegen, wenn Sie ein Projekt zur Hälfte abgeschlossen haben und einige wirklich gute Informationen erhalten, die Ihnen sagen, dass Sie vielleicht nicht auf dem richtigen Weg sind, ein gutes Ergebnis zu erzielen, sollten Sie das begrüßen. Und das Team selbst wird das am Anfang als lästig empfinden, aber mit der Zeit werden sie sich wohler fühlen, wenn es um neue Informationen geht.

Teagan Harbridge:

Ja. Es ist eine große Änderung der Denkweise. Ich hatte heute gerade eine Diskussion darüber, wo ist Agilität und Reaktivität, wo ist die Grenze in der Mitte. Und wann ist es, Informationen zu nehmen und zu wechseln, weil Sie glauben, dass etwas besser sein wird, wann können wir diese Denkweise durchbrechen: „Oh, wir sind nur reaktiv?“ Nein, wir reagieren darauf.

Andrew Malak:

Ja, ja. Und schauen Sie, ich denke, das Wort reaktiv selbst hat natürlich eine negative Konnotation, aber Agilität in der Denkweise ermöglicht es Ihnen, das auf den Kopf zu stellen und zu sagen, dass niemand die Dinge zu 100% von dem lösen kann, was möglich ist. Wenn wir also offen für unsere eigenen Grenzen sind, können wir in erster Linie anerkennen, dass wir die Lösung nicht zu 100% durchdacht haben, aber lassen Sie uns auch damit einverstanden sein, weil niemand kann. Ich denke, es dreht sich um und bestätigt es im Voraus und sagt, dass dies passieren wird, aber wenn es soweit ist, werden wir die Informationen, die wir haben, mit den Kapazitäten, die wir haben, bewerten, wie fortschrittlich wir sind, und eine Entscheidung treffen, die für uns, für den Kunden und für das, was möglich ist, richtig ist.

Andrew Malak:

Ich gehe also davon aus, dass je mehr Informationen Sie unterwegs erhalten, desto mehr Verstärkung darüber, ob Sie tun, was richtig ist, oder sollten Sie zu diesem Zeitpunkt einen Kurswechsel vornehmen und ändern? Die andere Sache, die sehr früh passiert, ist, dass, wenn Sie als Führungskraft eine wirklich klare Vision in Bezug auf die Kundenergebnisse entwickeln und Ihr erstes funktionsübergreifendes Team bilden und diese Vision an das Team weitergeben, sie zu deren gehört. Übergeben Sie den Backlog nicht an das Team. Geben Sie ihnen kein fertiges Backlog, sondern geben Sie ihnen einfach die Vision und sagen Sie ihnen dann: „Ihr findet heraus, wie Ihr Backlog aussieht.“ Wenn sie sich ihren eigenen Backlog einfallen lassen, solange du als Führungskraft nicht siehst, dass es nur eine Liste von Ave Marys darin ist und da ein bisschen drin ist, das gut verteilt ist zwischen hygienischen Dingen, strategischen Dingen und ein paar Moonshots und die Balance stimmt, wenn das Team seinen eigenen Backlog erstellt hat, geht die Motivation, die es hat, seine eigenen Ideen zu entwickeln, einfach durch die Decke.

Andrew Malak:

Und das ist es, was du erreichen willst. Sie möchten Klarheit darüber schaffen, dass die Arbeit zur Vision passt, und die Motivation, die Sie aus dem Backlog schöpfen, der vom Team selbst geschaffen wird, bringt Ihnen diese Verbesserung des Durchsatzes. Die andere Sache, mit der Sie sehr früh zu kämpfen haben werden, ist, die Dinge so zu zerlegen, dass sie sich an den Sprint-Rhythmus anpassen. Ich denke, das war oft meine größte Herausforderung, wenn ich schon früh zu agilen Praktiken übergegangen bin. Normalerweise gibt es in den ersten Sprints immer Überläufe und Dinge werden im Sprint nicht abgeschlossen, weil wir am Ende denken, dass wir mehr tun können, als wir können, und es dauert eine Weile, bis wir das herausgefunden haben. Wenn Sie etwas fertigstellen, das in einem Sprint versandfähig wird, nehmen Sie in diesem Sprint wahrscheinlich etwas weniger mit, weil Sie es testen müssen oder Sie müssen in diesem Sprint ein Release machen, oder Sie werden einen PIR machen. Sprint, oder du wirst in diesem Sprint viele Retros machen. Fangen Sie an, gewissermaßen zu formulieren, was Sie im nächsten Planungszyklus durchmachen werden.

Andrew Malak:

Sie müssen also diese Kapazität einhalten, und ich werde feststellen, dass die Teams das Ausmaß dieser Arbeit unterschätzen. Also sei damit einverstanden. Überläufe in den ersten paar Sprints bedeuten nicht, dass du durchgefallen bist, es bedeutet, dass du lernst, besser zu planen. Und stellen Sie dann sicher, dass Ihre Rückblicke und Ihr Pivot davon in Ihre nächsten Planungssitzungen Informationen aufnehmen, die für Sie jetzt neu sind, und stellen Sie sicher, dass Sie damit arbeiten. Ich denke jedoch, dass Sie als Führungskraft die Erwartungen wecken müssen, dass Teams Fehler machen können und dass es eine sichere Umgebung ist.

Andrew Malak:

Und ich habe viele agile gesehen... Ich wollte gerade das Wort Transformation benutzen, obwohl ich gerade gesagt habe, dass ich nicht an Transformation glaube. Alle Teams, die agile Prinzipien anwenden und erwarten, dass sie in ihren ersten Sprints keinen Schluckauf haben und dass, wenn der Durchsatz in den ersten Sprints sinkt, ein bisschen wie „Oh, nun, du hast mir gesagt, dass dieses Ding unseren Durchsatz erhöhen würde.“ Ja, aber nicht sofort. Ja, ich denke, nur realistisch mit sich selbst zu sein und mit dem, was möglich ist, und diese Veränderung an sich, bis sie sich normalisiert, ist etwas gewöhnungsbedürftig. Die Teams müssen wissen, dass es in einer sicheren Umgebung ist, dass alles in Ordnung ist, wenn ihre Produktivität darunter leidet, wenn sie Fehler machen oder Dinge kaputt machen. Wir reparieren es nach vorne.

Andrew Malak:

Aber dann kommt auch ein Punkt, an dem wir uns über die Kultur der Rechenschaftspflicht im Zusammenhang mit der richtigen Nutzung dieser Kapazitäten im Klaren sein müssen. Ich habe also festgestellt, dass die beste Nutzung davon das Showcase ist. Und was wir bei Spaceship gemacht haben, weil wir versuchen, die Anzahl der Zeremonien zu reduzieren, haben wir sowohl das Playback der Planung in einem Sprint als auch das Showcase zu einer Zeremonie zusammengefasst. Wir spielen also ab, was wir in der letzten Sitzung erstellt haben, indem wir eine Demonstration der funktionierenden Software verwenden und den Umfang der ausgeführten Arbeit mit dem vergleichen, was im vorherigen Sprint geplant war. Wir sagen, dass wir zu 80%, zu 90% mit der Arbeit fertig sind, und so sieht es aus und so fühlt es sich an, und so stellen wir es dem Kunden zur Verfügung. Dann zeigen wir tatsächlich, was wir im nächsten Sprint vorhaben.

Andrew Malak:

Und das ist Teil des Showcases, unser persönliches Bekenntnis zu dem Motto: „Dafür setzen wir uns als Team im nächsten Sprint ein.“ Und dann wird diese Rechenschaftspflicht gegenüber der Organisation zu etwas, das uns während des gesamten Sprints auf Kurs hält. Wenn Ablenkungen oder Dinge, die im Sprint nicht festgelegt wurden, auf uns zukommen, denken wir schnell darüber nach, okay, können wir diese Dinge berücksichtigen? Müssen sie erledigt werden? Werden sie uns von dem, was geplant ist, abbringen? Sind sie wichtig genug? Handelt es sich um einen schwerwiegenden Produktionsfehler und können Kunden nicht mehr auf unsere App zugreifen? Nun, lassen Sie das, was Sie tun, fallen und kümmern Sie sich darum. Andernfalls, wenn es nicht wesentlich ist, konzentrieren Sie sich weiterhin auf die Arbeit, zu der Sie sich vor der Organisation verpflichtet haben.

Andrew Malak:

Danach werden Sie zunehmend Probleme haben, und die zunehmenden Schmerzen sind gut, denn das bedeutet, dass Agile funktioniert und mehr Teams oder mehr Funktionschancen für das Unternehmen möglich werden. Es wird noch viel mehr Hype um die Umstellung auf Agile geben. Andere Teams werden rüberkommen und sagen: „Oh, wie machen wir Huckepack auf das, was Sie tun?“ Und so weiter. Das ist gut. Das ist gut, aber es bedeutet jetzt, dass einige neue Risiken tatsächlich eingeführt werden. Die Arbeit mit gemeinsamem Code, gemeinsamen Abhängigkeiten oder sogar die Tatsache, dass normale Leute mehrere Dinge tun müssen, bedeutet nur, dass Sie jetzt mehr Koordination benötigen. Ich würde jedem, der diesen Zeitpunkt erreicht, sagen, dass sich die Leute jetzt gezwungen fühlen, einige neue Rollen einzuführen, Koordinationsrollen. Und ich würde nur sagen, seien Sie vorsichtig, denn das kann Ihren Aufwand sehr schnell erhöhen.

Andrew Malak:

Ich finde, der beste Weg, um sicherzustellen, dass Teams weiterhin synchron sind, ist der richtige Dialog auf der richtigen Ebene im richtigen Rhythmus. Und hier funktioniert es meiner Meinung nach sehr gut, es einfach zu halten, nur das Gedränge von Scrums zu verwenden. Ich mag es, wenn das Gedränge von Scrums zwischen dem Product Owner und dem technischen Leiter jedes Teams, die anwesend sind, ausgewogen ist, und ein- bis zweimal pro Woche funktioniert wirklich gut. Und solange die Product Owner in den Teams und die technischen Leiter in den Teams wissen, woran die anderen Teams arbeiten, wissen, was ihre eigene Arbeit aus Sicht der Veröffentlichung, des Zeitplans oder der Umgebung beeinflussen könnte, funktioniert das meiner Meinung nach auch sehr gut.

Teagan Harbridge:

Ja, wow. Da sind viele Kleinigkeiten drin und sicherlich Dinge, die mit unserer Erfahrung hier bei Easy Agile übereinstimmen, als kleines Unternehmen, das sehr schnell gewachsen ist. Ich kann das also definitiv nachvollziehen. Wir haben uns darüber unterhalten, ob wir neue Rollen in diesem Unternehmen einführen werden. Wir haben erst in den letzten Monaten einen neuen Rhythmus von Besprechungsrhythmen eingeführt, also gehen wir auch diese Dinge durch.

Andrew Malak:

Absolut. Absolut. Was waren Ihre bisher größten Erkenntnisse?

Teagan Harbridge:

Ich denke, dass man die Kommunikation nicht unterschätzen darf, und es kommt wirklich auf diesen Rhythmus und diesen Rhythmus mit dem Team zurück. Und wir experimentieren gerade mit einem täglichen Huddle, bei dem wir darüber sprechen, wie wir Showcases regelmäßiger in unsere Zyklen einbetten können. Am Ende des Zyklus haben wir eine große Demo. Wie können wir das zu einem tief verwurzelten Teil unserer Kultur machen? Und es kommt auch wirklich auf diese Kultur der Rechenschaftspflicht zurück. Also ja, das alles findet Resonanz.

Andrew Malak:

Ja, absolut. Ja, du kannst in jede Branche gehen, die du willst, aber die Probleme sind meistens ähnlich. Und das Tolle ist, dass es sehr wichtig ist, diese Gespräche zu führen, um schnell voranzukommen, da Ihr Problem nicht nur auf Sie beschränkt ist. Jemand anderes hat es gesehen, jemand anderes hat einen Weg gefunden. Und ich denke, was ich an der FinTech-Branche mag, ist, dass wir um Produkte und Dienstleistungen konkurrieren, aber es gibt viel voneinander zu lernen. Und selbst wenn Sie die FinTech-Branche einfach verlassen, können Sie viel von anderen Branchen lernen, die agile Methoden eingeführt haben.

Teagan Harbridge:

Wenn wir einen kleinen Umschwung machen, sind wir von Ihrer beruflichen Karriere und Ihrer Erfahrung auf eine persönlichere Ebene übergegangen. Sie haben erwähnt, dass Sie agile Techniken außerhalb der Arbeit anwenden. Ich bin mir also nicht sicher, ob viele andere im selben Boot sitzen, aber können Sie das näher erläutern? Was heißt das? Wonach sieht das aus?

Andrew Malak:

Okay, ich hoffe, du findest mich nicht extrem komisch. Wir haben sogar eine Familienkampagne. Also ich denke, wenn ich darauf zurückkomme, wie wir dazu gekommen sind, das tatsächlich zu machen. Wenn wir Eltern werden, schauen wir uns unsere Kinder an und sehen so viele Dinge, in denen wir wollen, dass sie besser werden. Und indem wir versuchten, ihnen ständig Feedback zu geben, was sich anfühlte, als wäre das Feedback so umfangreich, dass alles übertönt wird, weil es so viel davon gibt. Tatsächlich gab mir mein ältester Sohn dieses Feedback. Er sagt: „Papa, warum konzentrieren wir uns nicht auf eine Sache nach der anderen?“

Andrew Malak:

Und ich sagte: „Wow, okay.“ Dass mir ein Zehnjähriger das erzählt hat, war unglaublich. Also wurde uns klar, dass wir uns eingrenzen und uns auf einen Verbesserungsbereich nach dem anderen konzentrieren mussten, und wir gehen nicht zum nächsten über, bis wir den ersten abgeschlossen haben. Zum Beispiel mein ältester Sohn, ein sehr kluger Junge. Wir versuchen, uns bei ihm auf die Prozessdisziplin zu konzentrieren, anstatt nur die richtige Antwort zu finden, weil er schlau ist und in den meisten Fällen, wenn man ihm eine Frage stellt, hat er die Antwort und er will sie einfach sagen.

Andrew Malak:

Aber wir haben begonnen, die Frage aufzuschlüsseln und mit ihm mehr an dem Prozess zu arbeiten, damit wir, wenn wir den Prozess verfolgen, gepaart mit seinen natürlichen Fähigkeiten, öfter richtig antworten. Und das ist es, woran wir gerade arbeiten. Auf der Gedränge unserer Familie ist im Moment also eine Mischung aus Dingen zu sehen. Jeder hat seine eigene Schwimmbahn, und in jeder Schwimmbahn gibt es ein paar Aufgaben, einige beziehen sich auf Arbeit oder Studium, andere beziehen sich auf Hausarbeit, andere beziehen sich auf Gesundheit oder Bewegung und wieder andere beziehen sich auf freundliche Handlungen. Und wir wollen sicherstellen, dass wir jeden Tag Dinge in allen vier Kategorien erledigen. Also ja, du kannst Agilität einsetzen, wo immer du willst, aber ich denke, diese Denkweise im Allgemeinen, dass, wenn ich jeden Tag aufwache und Dinge tue, die mich besser machen als gestern, ich sowohl in meinem Privatleben als auch in meinem Berufsleben weiter vorankommen kann.

Teagan Harbridge:

Und haben Sie WIP-Limits?

Andrew Malak:

Das tun wir im Moment nicht und wir veranstalten im Moment keine Showcases. Wir werden sehen, wie wir sie in Zukunft einführen können.

Teagan Harbridge:

Und wie war die Einführung eines Kanban-Boards zu Hause? Wie wurde das von der Familie aufgenommen? Hat es ihnen gefallen, gab es Feedback?

Andrew Malak:

Nun, es war eigentlich nicht geplant. Es fing damit an, dass ich einfach ein paar Post-its auf den Kühlschrank klebte, um uns an Dinge zu erinnern. Und dann sagte ich eines Tages zu meiner Frau: „Weißt du was? Das erinnert mich an das, was wir bei der Arbeit machen. Warum formalisieren wir es nicht?“ Sie kicherte ein bisschen, aber eines Tages kam sie zurück und dann fand sie es dort. Also ja, es war nicht wirklich geplant.

Teagan Harbridge:

Fantastisch. Und du warst schon sehr großzügig mit deiner Zeit, also schließe ich es mit einer letzten Frage ab. Welchen Rat hätte Ihnen Ihrer Meinung nach jemand gegeben, als Sie den Sprung vom Produktmanagement zur Produktleitung gewagt haben?

Andrew Malak:

Ja, das ist eine wirklich gute Frage. Ich denke in erster Linie, dass Sie sicherstellen müssen, dass Sie Ihr Bedürfnis nach Perfektionismus loswerden, denn in erster Linie waren Sie vielleicht selbst der beste Produktmanager. Du warst vielleicht unglaublich. Und ich sage nicht, dass ich das war, aber wenn Sie eine Führungsrolle übernehmen würden, würden Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten für Sie arbeiten. Und was Sie verstehen müssen, ist, dass sie einige Zeit brauchen werden, um ihre Rolle und ihr Handwerk zu erlernen. Und behindern Sie sie einfach nicht beim Lernen. So könnten Sie beispielsweise jemanden sehen, der etwas tut, das diese Kapazität in diesem Sprint möglicherweise nicht optimal oder optimal nutzt. Möglicherweise verspüren Sie den Drang, einzusteigen und den Kurs zu korrigieren. Aber wenn Sie sie gehen lassen und ihr Feedback nur im Rückblick hören, haben sie das vielleicht selbst gelernt, und eine Erkenntnis, die sie selbst erhalten, anstatt von ihrem Leiter darüber informiert zu werden, wird für sie viel nützlicher sein.

Andrew Malak:

Sie müssen Ihr Bedürfnis, Entscheidungen zu treffen und die Kontrolle zu haben, fallen lassen, denn je mehr Sie sich in eine dienende Führungsrolle verbannen und das Team Entscheidungen treffen lassen können, wenn es Entscheidungen trifft und diese Entscheidung nun mit der Ausführung untermauern muss, ist es wahrscheinlicher, dass es sein Herzblut hineinsteckt. Je mehr sie das Gefühl haben, dass Sie die Entscheidungen treffen werden, desto weniger neigen sie dazu, Probleme selbst zu durchdenken, und dann werden sie die Probleme immer wieder zu Ihnen zurückbringen. Jedes Mal, wenn Ihnen jemand eine Frage stellt, auf die es eine schwarz-weiße Antwort gibt, werfen Sie sie ihm zurück und fragen Sie ihn, was er denkt, denn auf diese Weise coachen Sie ihn, es selbst zu lösen. Und dann ist das Letzte, was wirklich wichtig ist, meiner Meinung nach, dass es wirklich wichtig ist, darüber nachzudenken, wie Ihr Unternehmen es Ihnen ermöglicht, anders zu sein und diese Differenzierung zu nutzen.

Andrew Malak:

Zum Beispiel hier bei Spaceship, weil wir klein sind, wir sind kein großes Unternehmen, unsere Kunden sind etwas nachsichtiger. Sie haben also eine begrenzte Kapazität, um Erlebnisse zu erstellen, und Sie können nicht alle Dinge gleichzeitig tun. Verstehen Sie das und nutzen Sie es, damit Ihr Team das auch lernt. Denn wenn Sie versuchen, alle Randfälle zu zeigen, wird es viel länger dauern, bis etwas auf den Markt gebracht wird, und Sie könnten einen Großteil der Teamkapazitäten nutzen, um Randfälle zu entwickeln. Und das können Sie sich nicht wirklich leisten, wenn Sie in einem Start-up sind.

Andrew Malak:

So haben wir beispielsweise gestern ein neues Anlageportfolio lanciert. Wir haben das Spaceship Earth-Portfolio lanciert, unser erstes nachhaltiges Anlageportfolio, und das ist ein Zeichen dafür, dass hoffentlich noch mehr Dinge im Bereich Nachhaltigkeit auf uns zukommen werden. Aber als wir es auf den Markt brachten, war uns bewusst, dass unsere Erfahrung oder unser Produktangebot heute eine Einschränkung haben, sodass jeder Kunde nur ein Portfolio haben kann. Wir wussten, dass Bestandskunden in nachhaltiges Investieren investieren möchten, aber wir verpflichten uns ihnen gegenüber, dass es in unserem Backlog steht und es eigentlich das nächste Feature ist, das wir tatsächlich auf den Markt bringen werden.

Andrew Malak:

Und als wir unseren Kunden das erklärt haben, waren sie sehr verständnisvoll, dass sie wissen, dass unser Durchsatz begrenzt ist, aber sie wissen auch, dass ihre Stimme gehört wird und wir die Dinge entwickeln, von denen sie uns erzählen. Ich würde also sagen, dass der beste Ratschlag, den ich meinem jungen Ich geben kann, darin besteht, sicherzustellen, dass Sie die richtige Balance zwischen der Stimme des Kunden finden. Das wird Ihnen all die hygienischen Dinge sagen, die Ihrem Produkt in Bezug auf Erfahrung oder Lücken fehlen. Und dann finden Sie das Gleichgewicht zwischen neuen strategischen Dingen, die Sie verfolgen können, und neuen Dingen, die Sie auf den Markt bringen können, sowie ab und zu ein paar Ave Marias. Wir nennen sie Moonshots. Sie können funktionieren oder auch nicht, aber es ist aufregend, und wenn es funktioniert, können Sie Ihre Lautstärke um das Zehnfache erhöhen. Und das sind die Dinge, die sich wahrscheinlich viral verbreiten werden. Daher ist es sehr wichtig, das richtige Gleichgewicht zu finden.

Teagan Harbridge:

Es war wunderbar, Andrew. Ich habe definitiv viel aus unserem heutigen Chat mitgenommen, und ich bin sicher, unser Publikum wird es auch tun. Nochmals vielen Dank für Ihre Zeit und viel Glück.

Andrew Malak:

Nein, Teagan, hör zu, vielen Dank. Und es war mir eine Freude, mit Ihnen und Easy Agile zu sprechen, und ich wünsche Ihnen auch alles Gute.

Teagan Harbridge:

Fantastisch. Danke Andrew.

Andrew Malak:

Hab einen schönen Tag.