# Štěpán Davidovič [[Google]] に所属するサイト信頼性エンジニア。2021 年時点で内部インフラの自動モニタリングを担当。過去の Google SRE ロールでは Canary Analysis Service を開発し、共有インフラプロジェクトおよび AdSense の信頼性に従事。チェコ工科大学（プラハ）で 2010 年に学士号を取得。 ## 貢献 - O'Reilly レポート「[[wiki/entities/Incident Metrics in SRE|Incident Metrics in SRE]]」（2021 年、章 source は [[@2021__OReilly__Incident Metrics in SRE]]）: モンテカルロシミュレーションと実インシデントデータを用い、MTTR をはじめとする MTTx メトリクスが実践的な SRE 環境でほぼ有用でないことを実証。中央値・95 パーセンタイル・幾何平均・合計継続時間という代替統計も同様に潰し、問題の所在をデータ品質ではなく「件数の少なさと分散の高さ」に帰した。代替アプローチとして問いに合わせたメトリクス・ユーザースタディ・SLI/SLO を挙げつつ、汎用の代替指標は存在しないと明言し、「採用前に自分のデータでシミュレーションして検出力を確かめる」という手続きを処方する。 - SREcon22 EMEA「[[@2022__SREcon22EMEA__Measuring Reliability - What Got Us Here Won't Get Us There]]」（2022 年）: SLI/SLO モデルの限界（誤差マージン・線形性仮定・最良データでない）を体系化し、オペレーショナリゼーション（問い → モデル → バックテスト）の 3 ステップを提唱。「信頼性測定は複数の問いへの回答行為」という視点が軸。 - acmqueue「[[@2018__acmqueue__Canary Analysis Service]]」（2018 年、Betsy Beyer との共著）: Google のサイト信頼性エンジニアとして在籍していた過去の SRE ロールで Canary Analysis Service（CAS）を開発した経験を報告。統計知識を前提としないオートコンフィグレーション型カナリア分析サービスの設計思想と、既知の限界（環境過学習・ユーザー不信・相対比較のみ）を率直に論じる。 ## 関連 - 所属: [[Google]] - 著書: [[wiki/entities/Incident Metrics in SRE|Incident Metrics in SRE]] - 関連概念: [[TTXメトリクス]] / [[インシデントメトリクス]] / [[インシデント管理]] / [[DORA]] / [[サービスレベル目標]] / [[エラーバジェット]] / [[カナリアテスト]] / [[統計的有意性]]