キャパシティニーズの推測が不要

本稼働スケールでシステムをテストする

アーキテクチャの実験を念頭に置いた自動化

発展するアーキテクチャを検討する

データに基づいてアーキテクチャを駆動

ゲームデーを利用して改善する

運用をコードとして実行する

小規模かつ可逆的な変更を頻繁に行う

運用手順を定期的に改善する

障害を予想する

運用上のすべての障害から学ぶ

強力なアイデンティティ基盤の実装

トレーサビリティの実現

全レイヤーでのセキュリティを適用する

セキュリティのベストプラクティスを自動化する

伝送中および保管中のデータを保護する

データに人の手を入れない

セキュリティイベントに備える

障害から自動的に復旧する

復旧手順をテストする

水平方向にスケールしてワークロード全体の可用性を高める

キャパシティを推測することをやめる

オートメーションで変更を管理する

高度なテクノロジーを誰でも使えるようにする

数分でグローバルに展開する

サーバレスアーキテクチャを使用する

実験の頻度を高める

メカニカルシンパシーを検討する

クラウド財務管理を実装する

消費モデルを導入する

全体的な効率を測定する

差別化に繋がらない高負荷の作業に費用をかけるのをやめる

費用を分析し帰属関係を明らかにする

影響を理解する

持続可能性の目標を設定する

使用率を最大化する

より効率的なハードウェアやソフトウェアの新製品を予測して採用する

マネージドサービスを使用する

クラウドワークロードのダウンストリームの影響を軽減する