# Narayan Desai Google に所属する SRE。「Nora」という非公式名で登壇することがある（Twitter: @nldesai）。SLO の精度・ユースケース・限界に関する体系的な分析で知られ、SREcon での講演を通じて SLO 設計の重要知見を発信してきた。 ## 主要貢献 - **SLO のユースケース分類**: Ongoing / Design / Incident Response / Bounding the Tail の 4 象限フレームワークにより、SLO がプロバイダ・コンシューマ双方に対して異なる役割を果たすことを明確化した。 - **SLO の暗黙的仮定の言語化**: 独立リクエスト・均一重要度・均一エラー分布という 3 仮定を明示化し、これらが成り立たないケース（低 QPS ワークロード、顧客固有エラー、ユーザー提供 SQL など）を体系化した。 - **テール管理への SLO 適用の危険性**: SLO によるテール行動管理が「サンドバッギング」（エラーバジェット過剰積立による日常劣化の見えにくさ）を引き起こすことを論じ、テール対策としては DIRT・ポストモーテム・疎結合化を推奨した。 - **SLO Algebra の未解決問題の提示**: 複数サービスの SLO を合成して上位サービスの SLO を予測する体系的手法が存在しない問題を明示し、コミュニティへの課題提起を行った。 - **定常性による信頼性モデル化**: Goldilocks Reliability（閾値設定アプローチ）の 4 つの荷重仮定を分析し、代替として[[定常性モデル]]（各次元に定常性仮定を付与し逸脱をシグナルとする）を提唱した（SREcon21）。 - **2σ手法の実装**: [[定常性モデル]]の数理実装として[[2σ手法]]（ワークロードコホート分割＋正規分布 z スコアによる較正不要・結合可能なパフォーマンス分析）を発表（SREcon22 Americas、Brent Bryan との共著）。GCP Data Analytics の本番適用事例で従来監視より 18 時間先行する障害検知を実証した。 ## 登壇歴（wiki に取り込み済み） - SREcon19 EMEA (2019-10-03, Dublin): [[@2019__SREcon19EMEA__The Map Is Not the Territory - How SLOs Lead Us Astray, and What We Can Do about It]] - SREcon21 (2021-10-14, Virtual): [[@2021__SREcon21__Beyond-Goldilocks-Reliability]] - SREcon22 Americas (2022-03-16): [[@2022__SREcon22Americas__Principled Performance Analytics]]（[[Brent Bryan]] と共著） ## 関連 - 所属: [[Google]] - 概念: [[サービスレベル目標]] / [[エラーバジェット]] / [[定常性モデル]] / [[2σ手法]]