On-Call Health

On-Call Health beobachtet die Menschen, die den Pager tragen. Es sammelt objektive Daten, etwa wie oft jemand alarmiert wird und wie viele Incidents er während einer Bereitschaft bearbeitet, und vermischt sie mit den selbst gemeldeten Signalen des Teams dazu, wie sich die Arbeitslast wirklich anfühlt. Das Ziel ist, Muster sichtbar zu machen, die auf Überlastung hindeuten, bevor ein guter Ingenieur still ausbrennt.

Das Tool wird von Rootly AI Labs entwickelt und unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht. Der Quellcode ist also offen für Prüfung, Änderung und Selbst-Hosting auf der Infrastruktur, mit der sich Ihr Sicherheitsteam wohlfühlt. Es ist kein medizinisches oder diagnostisches Produkt. Betrachten Sie es als Frühwarnsystem für die Teamgesundheit, nicht als klinische Bewertung.

Die größte Einschränkung ist der Umfang. Es ergibt nur Sinn für Teams, die bereits formelle Bereitschaftsrotations haben und die Integrationen angebunden haben. Ein Solo-Entwickler hat nichts, was es messen könnte. Kein Incident-Prozess, kein Signal.

Und wie funktioniert es? Sie verbinden Ihre Tools, und die App übernimmt das Zählen.

Erste Schritte

1. Melden Sie sich bei oncallhealth.ai mit Ihrer Arbeits-E-Mail an. Oder klonen Sie das Repository und betreiben Sie es mit Docker, wenn Sie die Daten lieber im Haus behalten.
2. Verbinden Sie Ihre Quellen: Rootly, PagerDuty, GitHub, Slack, Linear und Jira werden jeweils über ihren eigenen OAuth-Ablauf verknüpft.
3. Lassen Sie das Tool ein paar Wochen Incident- und Lastverlauf abrufen, damit es eine Vergleichsbasis hat.
4. Prüfen Sie den OCH-Score im Dashboard und kombinieren Sie ihn mit den Selbstauskünften Ihrer Ingenieure.
5. Legen Sie Schwellenwerte fest, ab wann ein Score ein Gespräch auslösen sollte, und kommen Sie in festem Rhythmus darauf zurück.