Một phương pháp, không phải một thiết lập quy định.
Một dự án địa phương và một hệ thống quy mô tổ chức không cần những công cụ, biện pháp kiểm soát hoặc cơ sở hạ tầng giống nhau. Họ thực sự cần sự rõ ràng như nhau về ai là người chỉ đạo, ai thiết kế và xây dựng, kết quả bị thách thức như thế nào, nó được sử dụng như thế nào và trải nghiệm sẽ thay đổi những gì xảy ra tiếp theo như thế nào.
Cốt lõi ổn định Giữ trách nhiệm ổn định. Quy mô các biện pháp bảo vệ.
Flaey không trở thành một phương pháp khác khi phần mềm trở nên lớn hơn hoặc mang tính hệ quả hơn. Mô hình trách nhiệm vẫn còn nguyên. Sự cô lập, độc lập, bằng chứng, phê duyệt và phục hồi trở nên mạnh mẽ hơn khi tác hại, tính nhạy cảm hoặc khả năng không thể đảo ngược có thể tăng lên.
Quy mô tổ chức không phải là mô hình rủi ro. Hậu quả là.
Phương pháp Flaey Một hướng con người. Nhiều trách nhiệm.
01 Hướng con người
Sở hữu lý do, phương hướng và ranh giới.
Một quan điểm con người có trách nhiệm xác định lý do tại sao công việc nên tồn tại, nó phải phục vụ ai, điều gì không thể bị xâm phạm và liệu kết quả có còn phục vụ mục đích ban đầu hay không. Con người điều chỉnh sự trôi dạt mà không cần thiết kế trước mọi giải pháp.
- Mục đích và tác dụng dự kiến
- Nguyên tắc và ranh giới bền vững
- Các ưu tiên và lựa chọn mang tính hệ quả
- Chấp nhận hoặc chuyển hướng cuối cùng
Một hướng AI có thể suy luận mà không bị giảm xuống việc thực hiện nhiệm vụ.
02 Kỹ thuật AI
Chịu trách nhiệm về lộ trình hoàn chỉnh.
AI kiểm tra thực tế hiện tại, diễn giải phương hướng và sở hữu con đường mạch lạc thông qua các kết quả về sản phẩm, kiến trúc, UX, dữ liệu, triển khai và vận hành. Nó tạo ra một kết quả hoàn chỉnh thay vì những mảnh rời rạc hoặc lời khuyên cho người khác hoàn thành.
- Kiểm tra thực tế và bối cảnh
- Sản phẩm, kiến trúc và thiết kế UX
- Thực hiện và sửa chữa
- Xác nhận và thiết kế vận hành
Một ứng cử viên phần mềm mạch lạc, có thể kiểm tra được định hình dựa trên kết quả dự kiến.
03 Xác minh
Thách thức những gì được xây dựng độc lập đủ để chấp nhận rủi ro.
Bản thân mã được tạo và tự động hóa xanh không phải là bằng chứng. Việc xác minh kiểm tra ứng viên dựa trên mục đích, nguyên tắc, thực tế hiện tại, hành vi thất bại và kết quả của người dùng. Phần mềm càng có tính hệ quả thì tính độc lập và bằng chứng càng trở nên mạnh mẽ hơn.
- Kiểm tra kỹ thuật và chức năng
- Xem xét quan trọng các giả định và thiếu sót
- Kiểm tra lỗi cụ thể theo rủi ro
- Bằng chứng về những gì đã qua và những gì không
Một quyết định hợp lý để từ chối, sửa đổi hoặc đề bạt ứng viên.
04 Giao hàng tận nơi
Chuyển kết quả được chấp nhận chính xác vào sử dụng thực tế.
Việc phân phối giúp hiển thị kết quả đang phát triển, tách bản xem trước khỏi bản chấp nhận chính thức và chỉ xuất bản những gì đã thực sự được phê duyệt. Nó xác nhận những gì đang chạy và giữ một lộ trình phù hợp để phục hồi.
- Một kết quả phát triển hoặc xem trước có thể nhìn thấy
- Quảng bá và phát hành có kiểm soát
- Xác nhận kết quả hoạt động
- Khôi phục, phục hồi hoặc bồi thường
Phần mềm hoạt động có thể theo dõi ứng viên đã được chấp nhận.
05 học tập
Hãy để việc giao hàng thực sự cải thiện lần tiếp theo.
Sử dụng hành vi, lỗi và sửa chữa thực tế để cải thiện sản phẩm và cách phát triển sản phẩm. Hầu hết các trải nghiệm vẫn mang tính địa phương. Chỉ những bài học có thể tái sử dụng được hỗ trợ bởi bằng chứng mới trở thành những nguyên tắc, biện pháp bảo vệ hoặc kiến thức công cộng lâu dài.
- Quan sát sau khi sinh
- Tách các sự cố khỏi bài học cấu trúc
- Cải thiện dựa trên bằng chứng
- Loại bỏ các quy tắc và quy trình lỗi thời
Một chu kỳ phát triển tiếp theo tốt hơn mà không tích lũy quan liêu.
- Hướng Con người xác định mục đích, ranh giới và hiệu quả mong muốn.
- Hiểu biết AI kiểm tra sản phẩm hiện tại và thực tế triển khai.
- Kỹ thuật AI thiết kế và xây dựng kết quả hoàn chỉnh.
- Thử thách Việc xác minh cố gắng bác bỏ tính đầy đủ và an toàn.
- sử dụng Phân phối thúc đẩy kết quả được chấp nhận và xác nhận những gì đang chạy.
- học tập Thực tế được quan sát sẽ cải thiện sản phẩm hoặc phương pháp khi có bằng chứng chứng minh nó.
Đảm bảo tỷ lệ Từ một công cụ cục bộ đến phần mềm hệ quả.
Flaey không yêu cầu máy móc doanh nghiệp cho mọi dự án và không cho phép thiết lập đơn giản để che giấu rủi ro nghiêm trọng. Chọn các biện pháp kiểm soát theo hệ quả, độ nhạy, khả năng đảo ngược và sự phụ thuộc vào hoạt động.
Ứng dụng cục bộ Giữ nó trực tiếp.
Một môi trường AI có khả năng và con người có thể bao gồm nhiều tuyến đường. Bản xem trước, thử nghiệm tập trung, đánh giá riêng và bản phát hành có thể phục hồi có thể đủ khi hậu quả được hạn chế.
Ứng dụng ở quy mô tổ chức Tăng cường ranh giới.
Các dấu vết giống nhau có thể sử dụng danh tính, môi trường, chính sách, bằng chứng chính thức riêng biệt, sự chấp nhận độc lập và khả năng phục hồi mạnh mẽ hơn khi lỗi ảnh hưởng đến nhiều người, dữ liệu được quản lý hoặc các hoạt động quan trọng.
Thêm sự đảm bảo vì kết quả đòi hỏi điều đó chứ không phải vì quy trình truyền thống mong đợi điều đó.
Trung lập nhà cung cấp Trách nhiệm tồn tại lâu hơn các công cụ.
Phương thức này có thể chạy cục bộ hoặc thông qua Cloudflare, AWS, Azure, Google Cloud hoặc môi trường phù hợp khác. Các mô hình AI, kho lưu trữ và công cụ phân phối cũng có thể thay đổi. Sự thay thế là phù hợp khi nó có thể hoàn thành trách nhiệm tương tự mà không làm suy yếu ranh giới cần thiết.
Liệu phương pháp này có còn hợp lý nếu mọi nhà cung cấp hiện tại đều thay đổi vào ngày mai không?
Được xây dựng thông qua Pagayo Phương pháp đến từ thực tế.
Pagayo là nơi mô hình trách nhiệm này đang được áp dụng và mở rộng. Thực tiễn phát triển hiện tại của nó và Pagayo Development Cloud cho thấy việc triển khai ngày càng hoàn thiện. Chúng là bằng chứng và là nguồn học tập, không phải là một ngăn xếp bắt buộc.
Xem cách Pagayo áp dụng phương pháp này Đăng ký Flaey Bắt đầu với trách nhiệm, không phải cơ sở hạ tầng.
Bắt đầu bằng cách làm cho sự chỉ đạo của con người, kỹ thuật AI, xác minh, phân phối và học tập trở nên rõ ràng. Sau đó chỉ chọn các công cụ và biện pháp bảo vệ mà phần mềm thực tế yêu cầu.