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sreweekly/markdown/218/05-how-learning-is-different-than-fixing-zh.md

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+# 学习与修复有何不同
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+- **期号**: SRE Weekly Issue #218（2020-05-10）
+- **作者**: John Allspaw
+- **链接**: https://www.adaptivecapacitylabs.com/blog/2020/05/06/how-learning-is-different-than-fixing/
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+## 简介
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+> 这里的一个关键观点是：与其只专注于为事件所涉及的部件找出"修复方案"，不如专注于对事件形成更丰富的理解，这样投入的努力会带来大得多的回报（ROI），其中包括更有效的"修复"以及更多收获。
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+## 正文
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+几周前，我有幸在 [AllTheTalks 大会](https://www.allthetalks.org/) 上发表了一场演讲。
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+*tl;dr：幻灯片在[这里](https://speakerdeck.com/jallspaw/incident-analysis-how-star-learning-star-is-different-than-star-fixing-star)，视频见下文*
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+演讲主题是*事故分析*（意料之中吧！），以及*学习*与*修复*这两个概念，以及这些活动彼此相关但并不相同。
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+这里的一个关键观点是：与其只专注于为事件所涉及的部件找出*修复方案*，不如专注于对事件形成更丰富的理解，这样投入的努力会带来大得多的回报（ROI），其中包括更有效的"修复"以及更多收获。
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+我所说的"更丰富的理解"，指的是事故的各个侧面与要素，包括：
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+- 事件的**起源**
+- 过去其他相关项目或事故的**历史**
+- 那些试图理解正在发生什么的人感到**困难**的地方
+- 事件**来自何处**
+- 他们理解的**范围**
+- 事件在当时**要紧**的是什么
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+你将更有机会捕捉到对这些人的*有趣*之处：
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+- 当时**不在**现场的人，
+- 当时**在场**、但将来某天会想重新回味那些已经遗忘细节的人，以及
+- 甚至可能还没入职这家公司的人。
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+这就是那场约 30 分钟的演讲，由超棒的 [Sasha Rosenbaum](https://twitter.com/DivineOps) 担任我的主持！我还附上了互动式文字记录。