Cei mai mulți oameni nu își petrec mult timp gândindu-se la oracole.
Și în multe feluri, așa ar trebui să fie.
Când sistemele funcționează așa cum se așteaptă, atenția rămâne pe suprafață. Prețurile se actualizează. Pozițiile se stabilizează. Procesele decurg fără fricțiune. Mecanismele subiacente rămân ascunse.
De obicei, doar atunci când ceva se strică, oamenii încep să se uite în jos, spre straturile care nu au fost menite să fie observate în primul rând.
Asta este ceea ce face oracolele neobișnuite. Sarcina lor nu este să impresioneze sau să iasă în evidență. Este să fie de încredere. Predictibile. Aproape neobservabile.
Dar pe măsură ce sistemele pe lanț cresc în interconectare, acest tip de încredere discretă devine mai greu de menținut.
Piațele se mișcă acum la viteza mașinilor. Automatizarea reacționează fără ezitare. Deciziile se iau din ce în ce mai mult fără o pauză umană între ele. În acest mediu, micii incoerenți nu rămân mici prea mult timp. O problemă minoră de date poate se răspândi, declanșând supraprețuri, lichidări forțate sau comportamente neașteptate în sisteme care nu au fost proiectate niciodată să interacționeze atât de strâns.
Aici începe să conteze diferența dintre date și informații.
Datele sunt ușor de colectat. Informațiile necesită efort. Exigă context, validare și o disponibilitate de a pune întrebări dacă o intrare merită într-adevăr încredere.
APRO pare să abordeze această diferență cu intenție. În loc să impingă datele cât mai repede posibil, accentul pare să fie pe dacă acele date pot rezista într-adevăr presiunii. Există o accentuare pe verificare, verificare încrucișată și pe rezistența față de presupunerea că viteza înseamnă automat progres.
Nu este o abordare zgomotoasă, dar este o abordare deliberată.
Separând modul în care datele sunt obținute de modul în care sunt consumate, sistemul reduce dependența de orice sursă unică. Sprijinirea atât a modelului push, cât și al celui pull permite ca informațiile să ajungă atunci când sunt necesare, fără a supraîncărca tot restul procesului.
Ceea ce se remarcă este presupunerea că lucrurile vor ajunge în cele din urmă să meargă greșit. Datele vor fi dezordonate. Condițiile nu vor coopera întotdeauna. În loc să optimizeze doar scenariile ideale, proiectarea pare să țină cont de incertitudinea de la început.
O asemenea gândire are tendința să îmbătrânească bine.
Când datele eșuează, efectele raramente rămân confinate. Erorile se răspândesc. Încrederea se dizolvă în mod discret, adesea înainte ca cineva să poată identifica o cauză unică.
Infrastructura construită având în vedere această realitate nu cere atenție.
Nu încearcă să impresioneze.
Se limitează doar la funcționarea continuă atunci când condițiile nu mai sunt confortabile.
Și în piețele din ce în ce mai automate, o asemenea încredere are tendința să conteze mai mult decât oamenii își dau seama.
