Слон в чате, о котором никто не хочет говорить

Давайте на секунду отложим в сторону корпоративный жаргон. Если вы читаете это, вы, вероятно, сталкивались с таким моментом: когда в 2 часа ночи ваша система PagerDuty срабатывает уже в третий раз за неделю, и вы понимаете, что не видели свою семью за обеденным столом уже несколько месяцев. Или, может быть, вы тот человек, который стал неформальным «гуру» в своей команде, потому что знаете, где похоронены все скелеты инфраструктуры.

Добро пожаловать в выгорание в сфере DevOps и SRE в 2025 году — то, что я называю Великим увольнением 2.0, за исключением того, что на этот раз сотрудники даже не имеют вежливости громко увольняться. Они просто медленно отстраняются, по одному игнорируемому сообщению в Slack за раз.

Статистика удручающая: 83% разработчиков сообщают о выгорании, а 81% говорят, что оно стало хуже. И вот в чём загвоздка — это было измерено до того, как инструменты DevOps превратились в кошмарный стек Kubernetes-Terraform-Prometheus. С тех пор проблема только усугубилась.

Но вот мой смелый тезис: выгорание в сфере DevOps не случайно. Оно спроектировано. И в отличие от инфраструктуры, которую поддерживает ваша команда, эту конкретную инженерную катастрофу можно исправить.

Как мы дошли до этого: идеальный шторм

Мифический DevOps-сон против реальности

Когда DevOps появился в начале 2010-х годов, он обещал нечто прекрасное: разработчики и операторы работают в гармонии, устраняя разрозненность и быстрее выпуская функции. Мечта была в том, что команды работают вместе, а не по отдельности.

Что на самом деле произошло? Организации восприняли эту идею и подумали: «Отлично, значит, мы можем уволить операционную команду и заставить разработчиков всё делать самостоятельно». Расширение ролей было не ошибкой, а особенностью — по крайней мере, в мечтах бухгалтерского отдела.

Внезапно инженер-программист отвечал не только за написание кода и модульных тестов. Он также отвечал за:

  • настройку и обслуживание конвейера CI/CD;
  • подготовку и обновление инфраструктуры как кода;
  • настройку наблюдаемости и мониторинга;
  • соблюдение требований безопасности и соответствия;
  • реагирование на инциденты по вызову;
  • оптимизацию баз данных;
  • управление затратами и FinOps.

И всё это при условии, что к пятнице будут готовы функции.

Ловушка переключения контекста

Вот что последовательно доказывает нейронаука: человеческий мозг ужасно переключается между задачами. Каждый раз, когда вы переключаетесь между написанием кода и отладкой сетевой проблемы Kubernetes или просмотром pull request в Terraform, ваш мозг не просто «перезагружается» — это стоит вам.

Штраф? Исследования показывают, что переключение контекста может снизить производительность до 40%. Вы не просто переключаете окна; вы переключаете ментальные модели, архитектурные предположения и стрессовые реакции. Ваша миндалина, по сути, впадает в истерику каждый раз, когда ваш телефон вибрирует от уведомления.

И это при условии, что вы успеваете завершить одну задачу перед переключением. У большинства DevOps-инженеров такой возможности нет.

Нестабильные организационные приоритеты = постоянная переработка

Здесь всё становится особенно коварно. DevOps работает лучше всего, когда приоритеты стабильны. Вы можете создать элегантную автоматизацию, установить SLO и создать предсказуемые рабочие процессы.

Но в большинстве организаций? Руководство меняет приоритеты быстрее, чем теннисист выполняет бэкхенд. Один квартал — «оптимизация затрат любой ценой», так что вы разбираете свою инфраструктуру на более дешёвые вычислительные экземпляры. Следующий квартал — «скорость выхода на рынок», так что всё должно быть эфемерным и облачным. Затем проводится аудит безопасности, и внезапно все внедряют политики в виде кода в системах, которые были разработаны для обеспечения скорости.

Каждый разворот заставляет DevOps-инженеров перенастраивать конвейеры, переписывать инфраструктуру как код, корректировать пороговые значения мониторинга и менять приоритеты рабочих процессов обработки инцидентов. Вы не строите; вы постоянно тушите пожары, вызванные организационной нерешительностью.

Взрыв нагрузки на обработку инцидентов

Вот жестокая правда: объёмы инцидентов на предприятиях растут на 16% в год. И знаете что? Автоматизация не решила эту проблему — она сделала её хуже. Чем больше вы автоматизируете, тем больше систем зависят от этой автоматизации, и тем более критичными становятся оповещения.

Тем временем ИИ тоже вступает в игру. Чем больше автоматизированных систем, тем больше пограничных случаев, неожиданного поведения и оповещений в 3 часа ночи, для устранения которых требуется человеческий мозг.

DevOps-инженеры стали настоящими воинами по вызову, и усталость от пейджера реальна. Ваша нервная система не была рассчитана на то, чтобы каждые вторые сутки переходить в режим «бей или беги».

Когнитивная перегрузка инструментария

Современные стеки DevOps поистине безумны по масштабам. Позвольте мне обрисовать картину:

  • Оркестрация контейнеров: Kubernetes со своей собственной вселенной сложности.
  • Инфраструктура как код: Terraform, Pulumi, CloudFormation (выберите свой яд).
  • CI/CD: Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI/CD, ArgoCD.
  • Наблюдаемость: Prometheus, Grafana, Datadog, New Relic, ELK.
  • Безопасность: HashiCorp Sentinel, Open Policy Agent, Aqua Security.
  • Управление затратами: Kubecost, CloudHealth, AWS Cost Explorer.
  • Управление инцидентами: PagerDuty, OpsGenie, Incident.io.
  • И многое другое: Vault, Consul, Istio, API облачных провайдеров…

Каждая система имеет документацию, которая может вызвать головокружение, API, которые нужно изучить, и рабочие процессы, которые не совсем соответствуют ожиданиям ваших коллег. Ваш мозг не гипервизор — он не может переключаться между 15 различными парадигмами инструментов и сохранять sanity.

Несправедливое распределение страданий

В большинстве команд операционные обязанности распределяются как сломанный балансировщик нагрузки. Несколько «старших» инженеров — или, что ещё хуже, «человек, который знает, как это работает» — берут на себя 70% нагрузки по обработке инцидентов. Они становятся фактическими гуру. Все обращаются к ним, доверяют им и медленно наблюдают, как они выгорают.

Тем временем другие члены команды сосредотачиваются на новых функциях и никогда не приобретают операционный опыт. Это создаёт зависимость, resentment и порочный круг, в котором выгорание ускоряется.

Скрытые издержки: великое отчуждение

Вот что особенно тревожит в 2025 году: сотрудники больше не обязательно увольняются. Они отстраняются.

Великое отчуждение тоньше, чем великое увольнение. Инженеры приходят, делают минимум, мысленно отстраняются и обновляют своё резюме в LinkedIn. Они не мотивированы на дополнительные усилия. Они не увлечены элегантностью инфраструктуры. Они просто ждут лучшего предложения.

Организации платят полную зарплату за 60% вовлечённости. Это неустойчиво.

Путь к выздоровлению: не расплывчатый, а действенный

Так как же мы это исправим? Давайте обойдёмся без банальностей о улучшении баланса между работой и личной жизнью.

1. Установление чёткой принадлежности через матрицы RACI

Перестаньте предполагать, что все понимают, кто за что отвечает. Создайте явные матрицы RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed):

DevOps/SRE Team:
- OWNS: CI/CD pipelines, инфраструктура как код, наблюдаемость, L1/L2 обработка инцидентов, рамки безопасности
- CONSULTED: по крупным архитектурным решениям
- INFORMED: о графиках развёртывания
Product Teams:
- OWNS: код приложения, бизнес-логика, функциональные тесты
- ESCALATES: только к L3 при необходимости
- CONSULTS: с DevOps по инфраструктурным потребностям

Это звучит бюрократично, но это революционно, когда команды действительно используют это. Внезапно инженеры-разработчики перестают заниматься ручной работой с инфраструктурой, а DevOps-инженеры могут сосредоточиться на создании систем, а не на тушении пожаров.

2. Определение и соблюдение уровней обслуживания

Расплывчатые SLO (Service Level Objectives) хуже, чем их отсутствие. Создавайте конкретные, измеримые цели:

# Пример определений SLO
sev1_incidents:
  acknowledgment_time: 5 минут
  target_resolution: 45–60 минут
  follow_the_sun: true
sev2_incidents:
  acknowledgment_time: 15 минут
  target_resolution: 4 часа
  business_hours_only: true
sev3_incidents:
  acknowledgment_time: 24 часа
  no_escalation_after_hours: true

Почему это помогает предотвратить выгорание? Потому что это устанавливает реалистичные ожидания. Инженеры знают, что их не будут вызывать из-за проблем SEV-3 в 2 часа ночи. Они знают, что существует максимальный объём инцидентов, который они будут обрабатывать. Предсказуемость — враг выгорания.

3. Внедрение политики как кода для распределения ответственности за безопасность

Перестаньте заставлять DevOps-инженеров вручную обеспечивать соответствие требованиям безопасности. Закодируйте это:

# Terraform с Sentinel для автоматического соответствия