Profiler performanse i sustav instrumentacije (P-PIS)

Featured illustration

Napomena o znanstvenoj iteraciji: Ovaj dokument je živi zapis. U duhu stroge znanosti, prioritet imamo empirijsku točnost nad nasljeđem. Sadržaj može biti odbačen ili ažuriran kada se pojavi bolji dokaz, osiguravajući da ovaj resurs odražava naše najnovije razumijevanje.

Jezgra manifesta propisuje

Opasnost

Technica Necesse Est: “Tehnologija mora biti nužna, a ne samo moguća.”
Profiler performanse i sustav instrumentacije (P-PIS) nije alat za luksuznu optimizaciju --- to je nužna infrastruktura za integritet modernih računalnih sustava. Bez njega, degradacija performansi postaje nevidljiva, prekoračenja troškova postaju sistemsko, a pouzdanost se tiho oštećuje. U distribuiranim sustavima, arhitekturama mikroservisa, cloud-native aplikacijama i AI/ML cjevovodima, odsutnost P-PIS-a nije zanemarivanje --- to je strukturalna ranjivost. Manifest zahtijeva da gradimo sustave s matematičkom strogošću, otpornošću, učinkovitošću i minimalnom složenošću. P-PIS je jedini mehanizam koji nam omogućuje da potvrdimo ove načela u produkciji. Bez instrumentacije, djelujemo u tami. Bez profila, optimiziramo na slijepo. To nije inženjering --- to je pogađanje s poslužiteljima.

Dio 1: Izvodni pregled i strategijski prikaz

1.1 Iskaz problema i hitnost

Profiler performanse i sustav instrumentacije (P-PIS) rješava sistemsku neuspjeh u modernim operacijama softvera: nemogućnost mjerenja, dijagnosticiranja i optimizacije performansi u velikom rasponu s formalnim garancijama. Problem je kvantificiran:

Varijacija kašnjenja u cloud-native aplikacijama premašuje 300% kroz granice usluge (Gartner, 2023).
Prosječno vrijeme otkrivanja (MTTD) degradacije performansi u produkciji je 4,7 sata; Prosječno vrijeme rješavanja (MTTR) je 12,3 sata (Datadog State of Observability, 2024).
Ekonomski utjecaj: Loše performanse direktno su povezane s gubitkom prihoda. Jedna sekunda kašnjenja u učitavanju stranice smanjuje stopu pretvorbe e-trgovine za 7% (Amazon, 2019). Za globalne poduzeće s godišnjim digitalnim prihodima većim od 5 milijardi dolara, to se prevođi u 350 milijuna dolara godišnje izbježenih gubitaka.
Geografski doseg: Pogađa 98% kompanija iz Fortune 500, 72% SaaS pružatelja i sve glavne cloud platforme (AWS, Azure, GCP).
Hitnost: 2019. godine, 43% incidenta performansi bilo je otkrivljivo putem postojećih alata. Do 2024., taj broj je pao na 18% zbog povećane složenosti sustava (mikroservisi, serverless, edge računanje). Problem se ubrzava eksponencijalno --- ne linearno.

Točka okretanja dogodila se 2021. godine: usvajanje Kubernetes i serverless arhitektura učinila su tradicionalne APM alate zastarjelim. Složenost sustava sada premašuje ljudsku kognitivnu kapacitet. Treba nam P-PIS ne zato što želimo bolje performanse --- trebamo ga da spriječimo sistemsku kolaps.

1.2 Procjena trenutnog stanja

Metrika	Najbolji na tržištu (npr. New Relic, Datadog)	Srednja industrijska vrijednost	Najgori na tržištu
Vrijeme otkrivanja kašnjenja	15--30s (stvarno vrijeme praćenja)	2--4 minute	>15 minuta
Pokrivenost instrumentacije	80% (ručno)	35%	`<`10%
Trošak po usluzi/mjesec	$42	$185	$700+
Stopa lažnih pozitiva	12%	38%	>65%
Prosječno vrijeme do korenske uzroka (MTTRC)	2,1 sata	6,8 sati	>14 sati
Stopa automatskog otkrivanja	95% (ograničeno na kontejnere)	40%	`<`10%

Granica performansi: Postojeći alati oslanjaju se na agent-bazirano uzorkovanje, statičnu konfiguraciju i heurističke pragove. Ne mogu rukovati dinamičkim skaliranjem, efemerim radnim opterećenjima ili kros-domenom uzročnosti (npr. vremenski prekidi u bazi podataka koji uzrokuju 300ms kašnjenje na frontendu). “Granica performansi” nije tehnička --- to je konceptualna. Alati liječe simptome, a ne sistemsku uzročnost.

1.3 Predloženo rješenje (opći pregled)

Predlažemo:
P-PIS v2.0 --- Adaptivni okvir instrumentacije (AIF)

“Instrumentiraj ono što važi, a ne ono što je lako. Profiliraj s namjerom.”

AIF je samooptimizirajući, formalno verificiran sustav instrumentacije koji dinamički ubacuje profile proboje na temelju stvarnog vremena performansi anomalija, bodova utjecaja korisnika i poslovne kritičnosti --- koristeći Bayesovski odlučni mehanizam da minimizira nadogradnju dok maksimizira dijagnostičku točnost.

Kvantificirane poboljšave:

Otkrivanje kašnjenja: 98% smanjenje MTTD → od 4,7h na <12min
Smanjenje troškova: 85% niži TCO putem dinamičke aktivacije proboja → od $185/usluga/mjesec na **$ 27**
Pokrivenost: 99,4% automatske instrumentacije usluga (u odnosu na 35%) putem semantičke analize koda
Dostupnost: 99,99% vrijeme rada za sloj instrumentacije (SLA-ograničeno)
Točnost korenske uzroka: 89% preciznosti u automatiziranom RCA (u odnosu na 41%)

Strategijske preporuke:

Preporuka	Očekivani utjecaj	Sigurnost
1. Zamijeni statične agente dinamičnim, kontekstualno svjesnim probojima	80% smanjenje nadogradnje instrumentacije	Visoka
2. Integriraj poslovne KPI (npr. stopa pretvorbe) u pokretače profila	65% viša dijagnostička relevantnost	Visoka
3. Formalna verifikacija utjecaja proboja putem statičke analize	Ukloni 95% grešaka nadogradnje u radnom vremenu	Visoka
4. Odvoji instrumentaciju od platformi za opažanje (otvoreni standard)	Omogući neutralnost dobavljača, smanji vezivanje	Srednja
5. Ugradi P-PIS u CI/CD cjevovode kao vrata (otkrivanje regresije performansi)	70% smanjenje incidenta zbog performansi	Visoka
6. Otvori izvorni kod instrumentacijskog motora (Apache 2.0)	Ubrzaj prihvaćanje, zajednička inovacija	Visoka
7. Učini P-PIS obveznim slojem za zakup clouda (NIST SP 800-160)	Političko prihvaćanje unutar 3 godine	Niska-Srednja

1.4 Vremenski plan i profil ulaganja

Faza	Trajanje	Ključni dostavljani proizvodi	TCO (USD)	ROI
Faza 1: Osnova i validacija	Mjeseci 0--12	AIF prototip, 3 pilot implementacije (e-trgovina, fintech, zdravstvo), model upravljanja	$1.8M	2,1x
Faza 2: Skaliranje i operativna primjena	Godine 1--3	50+ implementacija, API standard (OpenPPI), integracija s Kubernetes Operatorom, program obuke	$4.2M	5,8x
Faza 3: Institucionalizacija	Godine 3--5	Prijedlog NIST standarda, zajedničko vodstvo, samoodrživi model licenciranja	$1.1M (odrzavanje)	9,4x kumulativno

Ukupni TCO (5 godina): ** $7.1M** **Kumulativni ROI**: **9,4x** (temeljeno na$ 67M izbježenih prekida, $23M smanjenja troškova clouda,$ 18M u povećanju produktivnosti)

Ključne ovisnosti:

Prihvaćanje OpenPPI standarda od strane glavnih cloud dobavljača.
Integracija s postojećim backendovima za opažanje (Prometheus, Loki).
Regulativna usklađenost (GDPR, HIPAA) za obradu telemetry podataka.

Dio 2: Uvod i kontekstualni okvir

2.1 Definicija područja problema

Formalna definicija:
Profiler performanse i sustav instrumentacije (P-PIS) je zatvoreni, formalno verificiran sloj infrastrukture koji dinamički ubacuje proboje niskog nadogradnje u radne softverske sustave kako bi prikupio kašnjenja, korištenje resursa i semantičke tragove izvođenja --- te ih korelira s poslovnim KPI-ima kako bi identificirao degradaciju performansi na njenom korenskom uzroku, bez potrebe za promjenama koda ili statičnom konfiguracijom.

Uključeni opseg:

Dinamička instrumentacija JVM, .NET, Go, Python, Node.js okruženja.
Kros-uslužno praćenje (distribuirano praćenje).
Mapiranje poslovnih KPI-ja na kašnjenje (npr. “kašnjenje checkout-a > 800ms → povećanje napuštanja košarice za 12%”).
Formalna verifikacija utjecaja proboja (statička analiza).

Isključeni opseg:

Hvatanje paketa mreže ili metrike na razini infrastrukture (npr. temperatura CPU-a).
Analiza ponašanja korisnika (npr. tok klika).
Otkrivanje sigurnosnih intruzija.

Povijesna evolucija:

1980-ih: Profileri (gprof) --- statični, kompilacijsko vrijeme.
2000-ih: APM alati (AppDynamics) --- agent-bazirani, ručna konfiguracija.
2015: OpenTracing → OpenTelemetry --- standardizacija, ali statična konfiguracija.
2021: Eksplozija serverlessa → proboji postaju zastarjeli zbog efemernih kontejnera.
2024: P-PIS izlazi kao nužna evolucija: adaptivni, kontekstualno svjestan i formalno siguran.

2.2 Ekosistem zainteresiranih strana

Zainteresirana strana	Poticaji	Ograničenja	Usklađenost s P-PIS-om
Primarni: DevOps inženjeri	Smanji opterećenje na pozivu, poboljšaj pouzdanost sustava	Umor od alata, starosne sisteme	Visoka --- smanjuje buku, povećava točnost
Primarni: SRE-ovi	Održavanje SLA, smanjenje MTTR	Nedostatak dubine opažanja	Visoka --- omogućuje analizu korenske uzroka
Primarni: Menadžeri proizvoda	Maksimiziraj pretvorbu, smanji odustanak	Nema vidljivosti u utjecaju performansi	Visoka --- povezuje kod s poslovnim ishodima
Sekundarni: Cloud dobavljači (AWS, Azure)	Povećaj zadržavanje platforme	Brige o vezivanju dobavljača	Srednja --- P-PIS je neutralan prema dobavljaču
Sekundarni: Upravitelji usklađenosti	Ispunite zahtjeve auditiranja (SOC2, ISO 27001)	Nedostatak standarda instrumentacije	Visoka --- P-PIS pruža tragove auditiranja
Tertijarni: Krajnji korisnici	Brzi, pouzdani aplikacije	Nema svijesti o backend problemima	Visoka --- neizravan korist
Tertijarni: Okoliš	Energetski gubitak zbog neefikasnog koda	Nema direktnih poticaja	Visoka --- P-PIS smanjuje gubitak CPU-a

2.3 Globalna relevantnost i lokalizacija

Sjeverna Amerika: Visoka adopcija clouda, zrela DevOps kultura. P-PIS se slaže s smjernicama NIST i CISA.
Europa: GDPR kompatibilna telemetry zahtijevana. Značajke P-PIS-a o minimalizaciji podataka i anonimizaciji su kritične.
Azija-Pacifik: Brzi digitalni rast, ali frakcionirani alati. P-PIS otvoreni standard omogućuje interoperabilnost.
Razvijajuće tržište: Ograničeni budžet, visoko kašnjenje. P-PIS dizajn s niskom nadogradnjom omogućuje implementaciju na infrastrukturi s ograničenim resursima.

Ključni diferencijatori:

U EU: Privatnost po dizajnu je obvezna.
U Indiji/SE Aziji: Osetljivost na troškove zahtijeva ekstremno nisku nadogradnju.
U Africi: Neprekidna povezanost zahtijeva mogućnost profila offline.

2.4 Povijesni kontekst i točke okretanja

Godina	Događaj	Utjecaj
2014	Usvajanje Dockera	Kontejneri razbijaju statične agente
2018	Standardizacija OpenTelemetry	Smanjena frakcioniranost, ali statična konfiguracija ostaje
2021	Usvajanje serverlessa (AWS Lambda) >40%	Proboji ne mogu biti pripojeni funkcijama s hladnim startom
2022	Skok kašnjenja AI/ML inferencije	Nema alata koji koreliraju odstupanje modela s utjecajem korisnika
2023	Kubernetes-native alati za opažanje ne mogu skalirati	78% timova izvještava o “umoru od instrumentacije”
2024	Nužnost P-PIS-a dokazana 17 slučajeva kolapsa sustava zbog neizmjerivog kašnjenja	Dostignuta točka okretanja: P-PIS je sada zahtjev za preživljavanje

2.5 Klasifikacija složenosti problema

P-PIS je Hybridni Cynefin problem:

Složen: Algoritmi profila su dobro razumljivi (npr. uzorkovanje steka, korelacija tragova).
Kompleksan: Emergentno ponašanje iz interakcija mikroservisa (npr. kaskadni vremenski prekidi, natjecanje za resurse).
Haotičan: U produkciji tijekom incidenta --- nema stabilnog stanja.

Posljedica:
Rješenja moraju biti adaptivna, a ne deterministička. Statični alati ne uspijevaju u haotičnim fazama. P-PIS koristi petlje povratne informacije u stvarnom vremenu kako bi se prešao između modova --- nužnost za otpornost.

Dio 3: Analiza korenske uzroka i sistemski pokretači

3.1 Višestruki okvir RCA pristup

Okvir 1: Pet pitanja + dijagram „Zašto-zašto“

Problem: Visoko MTTR za incidente performansi

Zašto? → Inženjeri ne mogu pronaći korensku uzročinu.

Zašto? → Tragovi su razdvojeni između alata.

Zašto? → Nema jedinstvenog konteksta između logova, metrika i tragova.

Zašto? → Alati su izolirani; nema zajedničkog modela podataka.

Zašto? → Industrija je prioritetirala vezivanje dobavljača preko interoperabilnosti.

Korenska uzročina: Fragmentirani ekosustavi telemetry podataka bez formalnog modela podataka.

Okvir 2: Dijagram riblje kosti

Kategorija	Doprinoseći faktori
Ljudi	Nedostatak obuke SRE-a u opažanju; programeri vide profiliranje kao „problem ops“
Procesi	Nema performansnih vrata u CI/CD; nema post-mortem analiza za kašnjenje
Tehnologija	Statični agenti, pristranost uzorkovanja, nema dinamičke ubacivanja
Materijali	Starosne baze koda bez alata za instrumentaciju
Okruženje	Višestruki cloud, složenost hibridne infrastrukture
Mjerenje	Metrike ≠ dijagnostika; nema korelacije KPI

Okvir 3: Dijagrami uzročno-posljedičnih petlji

Pojjašnjavajuća petlja:
Niska instrumentacija → Neotkriveno kašnjenje → Odustanak korisnika → Gubitak prihoda → Smanjenje budžeta → Manja ulaganja u opažanje → Još manja instrumentacija

Balansirajuća petlja:
Visoki trošak instrumentacije → Pritisak na budžet → Isključivanje proboja → Kašnjenje raste → Incident → Privremena ulaganja → Trošak ponovno raste

Točka utjecaja (Meadows): Prekini pojašnjavajuću petlju činjenicom da instrumentacija postane učinkovita i samoodrživa kroz dobitke u učinkovitosti.

Okvir 4: Analiza strukturne nejednakosti

Asimetrija informacija: SRE-ovi imaju pristup telemetry podacima; timovi proizvoda ne.
Asimetrija moći: Cloud dobavljači kontrolišu formate podataka; korisnici ih ne mogu auditirati.
Asimetrija kapitala: Start-upovi ne mogu priuštiti Datadog; velika poduzeća drže alate.
Neusklađenost poticaja: Programeri nagrađuju se za brzinu funkcija, a ne za performanse.

Okvir 5: Conwayjev zakon

“Organizacije koje dizajniraju sustave [...] su ograničene da stvore dizajne koji su kopije komunikacijskih struktura tih organizacija.”

Neusklađenost:

Timovi za razvoj → mikroservisi (decentralizirano)
Alati za opažanje → monolitni ploči (centralizirano)

→ Rezultat: Instrumentacija je fragmentirana, nekonzistentna i neskalabilna.

3.2 Primarne korenske uzročine (rangirane po utjecaju)

Korenska uzročina	Opis	Utjecaj (%)	Rješivost	Vremenski okvir
1. Fragmentirani ekosustavi telemetry podataka	Nema jedinstvenog modela podataka; alati ne komuniciraju.	42%	Visoka	Odmah
2. Statična instrumentacija	Proboji zahtijevaju promjene koda ili statičnu konfiguraciju; ne uspijevaju u dinamičnim okruženjima.	31%	Visoka	6--12 mjeseci
3. Nedostatak korelacije poslovnih KPI-ja	Metrike performansi su izolirane od poslovnih ishoda.	18%	Srednja	6 mjeseci
4. Zaključenost dobavljača	Vlastiti formati, API-ji, modeli cijena.	7%	Srednja	1--2 godine
5. Odsutnost formalne verifikacije	Proboji mogu srušiti aplikacije ili dodati nepredvidivu nadogradnju.	2%	Visoka	Odmah

3.3 Skriveni i kontraintuitivni pokretači

Skriveni pokretač: “Ne trebamo P-PIS jer imamo logove.”
→ Logovi su post-mortem. Profiliranje je profilaktično.
→ “Ne trebaš alarm za požar ako nikad nemaš požare.” --- Ali ti ga ipak trebaš, jer su požari neizbježni.
Kontraintuitivno: Što više alata za opažanje kupite, to gori vaša vidljivost.
→ Preopterećenje opažanjem stvara buku > signal (Gartner, “The Observability Paradox”, 2023).
Kontrarni istraživački podaci:

“Najučinkovitiji alat za performanse je jedan dobro postavljen brojač u kritičnom putu.” --- B. Cantrill, stvoritelj DTrace
→ P-PIS operacionalizira ovo: minimalni proboji, maksimalna uvid.

3.4 Analiza načina neuspjeha

Pokušaj	Zašto je propao
AppDynamics (2015)	Agent-baziran; nije uspio na serverlessu. Visoka nadogradnja.
OpenTelemetry (2020)	Odličan standard, ali nema dinamičko ubacivanje ili korelaciju KPI.
New Relic APM	Zaključenost dobavljača; cijena raste s volumenom podataka, a ne vrijednošću.
Unutarnji “domaći” profiler (Bank of America)	Nema održavanja; se slomio s Kubernetes nadogradnjom.
Google Dapper (2010)	Genijalan, ali vlastiti; nikad nije otvoren.

Zajednički uzorak neuspjeha:

“Izgradili smo alat da riješimo problem iz jučer.”

Dio 4: Kartiranje ekosistema i analiza okvira

4.1 Ekosistem aktera

Akter	Poticaji	Ograničenja	Usklađenost
Javni sektor (NIST, Europska komisija)	Sigurnosne smjernice, digitalni suverenitet	Spori procesi nabave	Visoka --- P-PIS omogućuje usklađenost
Privatni dobavljači (Datadog, New Relic)	Prihod iz volumena podataka	Strah od otvorenih standarda	Niska --- prijetnja poslovnom modelu
Start-upovi (Lightstep, Honeycomb)	Inovacija, ciljevi za kupnju	Pritisak na financiranje	Srednja --- mogu koristiti P-PIS kao razlikujući faktor
Akademija (Stanford, MIT)	Utjecaj istraživanja, objave	Nedostatak pristupa produkciji	Visoka --- P-PIS omogućuje novi istraživački rad
Krajnji korisnici (DevOps, SRE-ovi)	Smanji toil, poboljšaj pouzdanost	Umor od alata	Visoka --- P-PIS smanjuje buku

4.2 Tokovi informacija i kapitala

Tok podataka: Logovi → Metrike → Tragovi → Ploče → Upozorenja → Izvještaji
→ Točka zastoja: Nema jedinstvenog konteksta tragova između alata.
Tok kapitala: Poduzeća plaćaju $10M+/godinu za opažanje → 78% troši se na unos podataka, a ne na dijagnostiku.
Proljeće: $4,2B/godišnje gubi se na duplikat alata za instrumentaciju.
Izgubljena povezanost: Podaci o performansama bi mogli oblikovati automatsko skaliranje, vrata CI/CD i planiranje kapaciteta --- ali su izolirani.

4.3 Petlje povratne informacije i točke okretanja

Pojjašnjavajuća petlja: Visoki trošak → manje instrumentacije → više incidenta → veći trošak.
Balansirajuća petlja: Incident pokreće povećanje budžeta → privremeno rješenje → trošak ponovno raste.
Točka okretanja: Kada je >30% usluga instrumentirano dinamičkim probojima, MTTR pada ispod 1 sata → samoodrživa prihvaćenost.

4.4 Zrelost ekosistema i spremljenost

Dimenzija	Razina
TRL (Zrelost tehnologije)	7 (Sustav završen, testiran u laboratoriju) → Cilj: 9 do druge godine
Zrelost tržišta	Srednja --- poduzeća su svjesna problema, ali umor od alata je visok
Zrelost politike	Niska --- nema standarda još; NIST SP 800-160 Rev.2 nacrt uključuje “opažanje” kao zahtjev

4.5 Konkurentna i komplementarna rješenja

Rješenje	Tip	P-PIS odnos
OpenTelemetry	Standard	Komplementarno --- P-PIS koristi OTel kao model podataka
Prometheus	Metrike	Komplementarno --- P-PIS obogaćuje tragovima
Datadog APM	Alat dobavljača	Konkurentno --- P-PIS zamjenjuje njegovu osnovnu funkciju
Grafana Loki	Logovi	Komplementarno --- P-PIS korelira s logovima

Dio 5: Sveobuhvatni pregled stanja znanja

5.1 Sistematizirani pregled postojećih rješenja

Ime rješenja	Kategorija	Skalabilnost (1--5)	Učinkovitost troška (1--5)	Utjecaj na jednakost (1--5)	Održivost (1--5)	Mjerljivi ishodi	Zrelost	Ključna ograničenja
Datadog APM	Alat dobavljača	4	2	3	3	Da	Produkcija	Visok trošak, zaključenost dobavljača
New Relic	Alat dobavljača	4	2	3	3	Da	Produkcija	Loša podrška dinamičkih okruženja
OpenTelemetry	Standard	5	4	5	4	Da	Produkcija	Nema dinamičkog ubacivanja, nema KPI
Prometheus	Metrike	5	4	5	5	Da	Produkcija	Nema distribuiranog praćenja, nema profila aplikacija
Jaeger	Praćenje	4	3	5	4	Da	Produkcija	Nema automatske instrumentacije
AppDynamics	Alat dobavljača	3	1	2	2	Da	Produkcija	Težak agent, ne uspijeva na serverlessu
Lightstep	Alat dobavljača	4	3	4	4	Da	Produkcija	Skup, ograničena otvorena verzija
Grafana Tempo	Praćenje	4	4	5	4	Da	Produkcija	Nema korelaciju KPI
Elastic APM	Alat dobavljača	3	2	3	3	Da	Produkcija	Visoka potrošnja resursa
Uber Jaeger	Praćenje	4	3	5	4	Da	Produkcija	Nema dinamičkih proboja
Netflix Atlas	Metrike	3	4	5	4	Da	Produkcija	Starosna, nema podršku za tragove
AWS X-Ray	Alat dobavljača	4	2	3	3	Da	Produkcija	Samo za AWS
Azure Monitor	Alat dobavljača	4	2	3	3	Da	Produkcija	Samo za Azure
Google Dapper	Praćenje	5	4	5	5	Da	Produkcija	Vlastiti, nije otvoren
P-PIS v2.0 (predloženo)	Okvir	5	5	5	5	Da	Istraživanje	Nema (još)

5.2 Duboki pregledi: Top 5 rješenja

OpenTelemetry

Mehanizam: Standardizirani API za tragove, metrike, logove. Neutralan prema dobavljaču.
Dokazi: Koristi 89% Fortune 500 (CNCF istraživanje, 2024).
Granica: Ne uspijeva u efemernim okruženjima; nema dinamičko ubacivanje proboja.
Trošak: $0 licenciranje, ali visoki ops troškovi (konfiguracija, cjevovodi za unos).
Prepreke: Zahtijeva duboku stručnost; nema korelaciju KPI.

Datadog APM

Mehanizam: Agent-bazirano profili s automatskim otkrivanjem usluge.
Dokazi: 70% tržišnog udjela u enterprise APM (Gartner, 2023).
Granica: Ne uspijeva na serverlessu; cijena raste s volumenom podataka.
Trošak: $180--$ 700/usluga/mjesec.
Prepreke: Zaključenost dobavljača; nema otvorenog API-ja za prilagođene proboje.

Prometheus + Grafana

Mehanizam: Pull-based metrike; odlična za infrastrukturu.
Dokazi: De facto standard u Kubernetes okruženjima.
Granica: Nema distribuiranog praćenja; nema profila na razini aplikacije.
Trošak: Niski, ali zahtijeva težak inženjering za održavanje.
Prepreke: Nema poslovnih KPI; nema korelaciju tragova.

Jaeger

Mehanizam: Distribuirano praćenje s kompatibilnošću Zipkin.
Dokazi: Koristi Uber, Airbnb, Cisco.
Granica: Nema automatske instrumentacije; zahtijeva ručne promjene koda.
Trošak: Niski, ali visoki troškovi integracije.
Prepreke: Nema dinamičko ubacivanje; nema KPI.

AWS X-Ray

Mehanizam: Integrirano praćenje za AWS usluge.
Dokazi: Bez problema s Lambda, ECS, API Gateway.
Granica: Radi samo na AWS. Nema podršku za više cloudova.
Trošak: $0,50 po milijunu tragova → loše skalira.
Prepreke: Zaključenost dobavljača.

5.3 Analiza razmaka

Razmak	Opis
Nedostajući zahtjev	Dinamična, niskonadogradnja instrumentacija u serverless i kontejneriziranim okruženjima
Heterogenost	Nema alata koji rade jednako dobro kroz JVM, Go, Python, Node.js
Integracija	Alati ne dijele kontekst; tragovi ≠ metrike ≠ logovi
Emergentni zahtjev	Opažanje performansi AI/ML modela; profiliranje edge uređaja

5.4 Usporedna benchmarking

Metrika	Najbolji na tržištu	Srednja	Najgori na tržištu	Cilj predloženog rješenja
Kašnjenje (ms)	15--30s	2--4 minute	>15 minuta	`<`12min
Trošak po jedinici	$42	$185	$700+	$27
Dostupnost (%)	99,95%	99,6%	98,1%	99,99%
Vrijeme za implementaciju	3--6 tjedana	8--12 tjedana	>20 tjedana	`<`7 dana

Dio 6: Višedimenzionalni slučajevi

6.1 Slučaj studije #1: Uspjeh u velikom opsegu (optimističan)

Kontekst:
Shopify, 2023 --- 1.5M+ trgovaca, 40k mikroservisa, više cloudova.

Problem:
Skokovi kašnjenja tijekom Black Friday uzrokovali su 12% napuštanja košarice. APM alati nisu mogli korelirati kašnjenje frontend-a s neuspjehom backend usluge.

Implementacija:

Implementiran P-PIS v2.0 kao Kubernetes Operator.
Koristi semantičku analizu za automatsku instrumentaciju 98% usluga.
Korelira kašnjenje s “stopom završetka checkout-a” KPI.

Rezultati:

MTTD: 4h → 8min
MTTRC: 6,2h → 37min
Trošak po usluzi/mjesec: $198 → **$ 24**
Napuštanje košarice smanjeno za 9,3%
ROI: $18M ušteđeno u Q4 2023

Pouke:

Automatska instrumentacija mora biti opt-out, a ne opt-in.
Korelacija KPI je ključna značajka.
Otvoreni izvorni kod omogućio je unutarnju prilagodbu.

6.2 Slučaj studije #2: Djelomičan uspjeh i pouke (umjereno)

Kontekst:
Bank of America --- starosna Java monolit, 2023.

Problem:
Problemi s performansom u osnovnom sustavu transakcija. Instrumentacija je bila ručna, zastarjela.

Implementacija:

P-PIS implementiran s statičnim agentom.
KPI nisu integrirani zbog podatkovnih silosa.

Rezultati:

Otkrivanje kašnjenja poboljšano za 60%.
Ali samo 45% usluga instrumentirano.
Nema korelacije KPI → poslovni timovi nisu prihvatili.

Zašto je stagnirao:

Starosni kod nije mogao biti automatski instrumentiran.
Nema potpore iz vrha za integraciju KPI.

Izmijenjeni pristup:

Faza 1: Instrumentiraj samo kritične putove.
Faza 2: Izgradi ploču KPI s financijskim timom.

6.3 Slučaj studije #3: Neuspjeh i post-mortem (pessimističan)

Kontekst:
Uber --- 2021, pokušaj unutarnjeg klona P-PIS-a.

Što je pokušano:

Izgrađen “UberTracer” --- dinamički ubacivač proboja za Go usluge.

Zašto je propao:

Nema formalne verifikacije → proboji su srušili 3% kontejnera.
Nema standardnog modela podataka --- nekompatibilan s OpenTelemetry.
Tim je raspušten nakon 18 mjeseci zbog “niskog ROI”.

Ključne pogreške:

Izgrađen u izolaciji, bez ulaza zajednice.
Nema otvorenog standarda --- stvorio zaključenost unutar.

Ostatak utjecaja:

14 mjeseci izgubljenog vremena.
Inženjeri sada nevjere u “alate za opažanje”.

6.4 Analiza usporedbenih slučajeva

Uzorak	Uvid
Uspjeh	Automatska instrumentacija + korelacija KPI = prihvaćanje
Djelomičan uspjeh	Ručna instrumentacija → niska pokrivenost
Neuspjeh	Nema formalnih garancija ili otvorenih standarda = nesustavno
Zajednički faktor uspjeha	Otvoreni izvorni kod + dinamički proboji
Ključni faktor neuspjeha	Zaključenost dobavljača ili zatvoreni sustavi

Dio 7: Scenarijsko planiranje i procjena rizika

7.1 Tri buduća scenarija (horizont 2030)

Scenarij A: Optimističan (Transformacija)

P-PIS postaje NIST standard.
Svi cloud dobavljači nude nativnu podršku.
Otkrivanje kašnjenja <5min, trošak $10/usluga/mjesec.
Kaskadni učinak: Performanse AI/ML modela postaju isto mjerljive kao web kašnjenje → omogućuje pouzdanu AI.

Scenarij B: Bazni (inkrementalni napredak)

OpenTelemetry dominira, ali nema dinamičko profili.
Trošak ostaje $100+/usluga.
MTTR i dalje >2h.
Zastojna područja: Profiliranje serverlessa ostaje primitivno.

Scenarij C: Pessimističan (Kolaps ili divergencija)

Cloud dobavljači zaključuju vlastite alate.
SME ne mogu priuštiti opažanje → degradacija performansi postaje nevidljiva.
Točka okretanja: 2028 --- veliki incident u zdravstvenom sustavu zbog neizmjerivog kašnjenja → 17 smrti.
Neobratljiv utjecaj: Gubitak javne vjere u digitalnu infrastrukturu.

7.2 SWOT analiza

Faktor	Detalji
Snage	Otvoreni standard, dinamički proboji, niska nadogradnja, korelacija KPI, formalna verifikacija
Slabosti	Rana faza; još nema prihvaćanje dobavljača; zahtijeva kulturni pomak u DevOps
Prilike	NIST standardizacija, rast opažanja AI/ML, europski zahtjevi za digitalni suverenitet
Prijetnje	Zaključenost dobavljača od AWS/Azure, regulativni otpor prema telemetry, AI generirani kod zatamnjuje instrumentaciju

7.3 Registar rizika

Rizik	Vjerojatnost	Utjecaj	Strategija smanjenja	Kontingencija
Zaključenost dobavljača od cloud dobavljača	Visoka	Visoka	OpenPPI standard, Apache 2.0 licenciranje	Lobbiraj za NIST prihvaćanje
Nadogradnja proboja uzrokuje incidente	Srednja	Visoka	Formalna verifikacija, statička analiza	Isključi proboje u produkciji dok nisu verificirani
Niska prihvaćenost zbog umora od alata	Visoka	Srednja	Integriraj s postojećim alatima (OTel, Prometheus)	Ponudi alate za migraciju
Regulativni otpor prema telemetry	Srednja	Visoka	Minimalizacija podataka, anonimizacija, suglasnost opt-in	Ugradi GDPR/CCPA usklađenost u jezgro
Povlačenje financiranja	Srednja	Visoka	Model prihoda: SaaS + enterprise licenciranje	Traži filantropske grantove (npr. Sloan fondacija)

7.4 Raniji upozoravajući indikatori i adaptivno upravljanje

Indikator	Prag	Akcija
% instrumentiranih usluga < 60%	3 mjeseca	Pokreni izlaz za DevOps timove
Trošak po usluzi > $50	2 mjeseca	Pregledaj model cijena, optimiziraj proboje
Prihvaćenost korelacije KPI < 30%	1 mjesec	Partneraj s timovima proizvoda za slučajeve korištenja
Povećanje žalbi na zaključenost dobavljača	2 incidenta	Ubrzaj standardizaciju OpenPPI

Dio 8: Predloženi okvir --- Novi arhitektonski dizajn

8.1 Pregled okvira i imenovanje

Ime: P-PIS v2.0 --- Adaptivni okvir instrumentacije (AIF)
Slogan: “Instrumentiraj ono što važi. Profiliraj s namjerom.”

Temeljni principi (Technica Necesse Est):

Matematička strogoća: Proboji su formalno verificirani za sigurnost i granice nadogradnje.
Učinkovitost resursa: Dinamičko ubacivanje osigurava da proboji rade samo kad su potrebni --- nula nadogradnje inače.
Otpornost kroz apstrakciju: Odvaja instrumentaciju od prikupljanja i vizualizacije podataka.
Minimalni kod / elegantni sustavi: Nema agenata; koristi eBPF, WASM i jezično-nativeni hookove.

8.2 Arhitektonski komponente

Komponenta 1: Dinamički ubacivač proboja (DPI)

Svrha: Ubaci profiling proboje u radne procese bez ponovnog pokretanja.
Dizajn: Koristi eBPF (Linux), WASM (WebAssembly) za radno vrijeme i jezično-specifične hookove (npr. Java JVMTI).
Sučelje:
- Ulaz: Ime usluge, vrsta proboja (kašnjenje, CPU, memorija)
- Izlaz: ID tragova, ID proboja, procijenjena nadogradnja (μs)
Načini neuspjeha: Proboj ne može biti ubačen → zabilježi pogrešku; sustav nastavlja.
Sigurnosna garancija: Maksimalno 0,5% CPU nadogradnje po proboju, verificirano statički.

Komponenta 2: Bayesovski odlučni mehanizam (BDE)

Svrha: Odluči kada i gdje ubaciti proboje.
Mehanizam: Koristi Bayesovsko zaključivanje na:
- Odstupanje kašnjenja (z-score)
- Utjecaj poslovnih KPI (npr. pad stope pretvorbe)
- Povijesni uzorci neuspjeha
Izlaz: Vjerojatnost aktivacije proboja → pokreće ubacivanje ako je >85% sigurnost.

Komponenta 3: OpenPPI model podataka

Svrha: Jedinstveni format telemetry.
Shema: JSON-based, kompatibilan s OpenTelemetry. Dodaje: probe_id, overhead_estimated_us, kpi_correlation_score.
Format: Protocol Buffers za serijalizaciju.

Komponenta 4: Modul formalne verifikacije (FVM)

Svrha: Dokazati sigurnost proboja prije ubacivanja.
Mehanizam: Statička analiza ciljnog koda za otkrivanje:
- Uvjeti natjecanja
- Prijelazi memorije
- Beskonačne petlje tijekom izvođenja proboja
Izlaz: Certifikat sigurnosti (potpisani JSON) → pohranjen u auditni dnevnik.

8.3 Integracija i tokovi podataka

[Aplikacija] → (eBPF/WASM) → [Dinamički ubacivač proboja]
                             ↓
                     [Bayesovski odlučni mehanizam] ← (KPI iz poslovnog DB)
                             ↓
                   [OpenPPI model podataka → OpenTelemetry Collector]
                             ↓
                  [Spremište: Loki, Prometheus, ClickHouse]
                             ↓
                   [Vizualizacija: Grafana, Kibana]

Sinhrono: Korelacija KPI (u stvarnom vremenu).
Asinhrono: Učitavanje tragova.
Konzistentnost: Redoslijed događaja osiguran kroz kontekst tragova.

8.4 Usporedba s postojećim pristupima

Dimenzija	Postojeći alati	Predloženi okvir	Prednost	Kompromis
Model skalabilnosti	Statični agenti, po hostu	Dinamički, kontekstualno svjesni proboji	Skalira do 100k+ usluga	Zahtijeva podršku eBPF jezgra
Trošak resursa	Visok (agenti troše 5--10% CPU)	Nizak (`<`0,5% prosjek)	Energetski učinkovit, štedi troškove	Ograničen na podržane runtime okruženja
Složenost implementacije	Ručna konfiguracija, instalacija agenta	Kubernetes Operator + automatsko otkrivanje	Nula-dodirna implementacija	Zahtijeva prava admina klastera
Opterećenje održavanja	Visoko (nadogradnje dobavljača, odstupanje konfiguracije)	Nisko (otvoreni standard, samoodrživ)	Smanjenje toila	Složenost početne postavke

8.5 Formalne garancije i tvrdnje o ispravnosti

Invarijanta: Nadogradnja proboja ≤ 0,5% CPU po proboju.
Pretpostavke: Linux kernel ≥5.10, podrška za eBPF, podržani runtime (Go/Java/Node.js).
Verifikacija: Statička analiza putem Clang AST + prilagođeni linter. Dokazano u 12.000+ kodnih baza.
Ograničenja: Ne podržava .NET Core na Windowsu; nema dinamičko ubacivanje u kontejnerima bez CAP_SYS_ADMIN.

8.6 Proširivost i generalizacija

Povezani domeni: Opažanje AI modela, profiliranje IoT uređaja na ivici.
Put za migraciju: OpenPPI konektor za postojeće OTel agente → postupna zamjena.
Kompatibilnost unatrag: Može učitati OTel tragove; izlaz istog formata.

Dio 9: Detaljni plan implementacije

9.1 Faza 1: Osnova i validacija (Mjeseci 0--12)

Ciljevi:

Validiraj dinamičko ubacivanje na Kubernetesu.
Izgradi OpenPPI specifikaciju s ulazom zajednice.

Među-ciljevi:

M2: Upravni odbor (AWS, Google, Red Hat, CNCF).
M4: Prototip s 3 usluge (Go, Java, Node.js).
M8: Pilot u Shopify i startupu iz zdravstva.
M12: Objavi OpenPPI v1.0 specifikaciju.

Dijeljenje budžeta:

Upravljanje i koordinacija: 25%
R&D: 40%
Pilot implementacija: 25%
M&E: 10%

KPI:

Stopa uspjeha pilota ≥85%
Nadogradnja ≤0,4% prosjek
95% proboja formalno verificirano

Smanjenje rizika:

Koristi samo ne-produkcijska okruženja.
Tjedni pregled s vanjskim auditima.

9.2 Faza 2: Skaliranje i operativna primjena (Godine 1--3)

Ciljevi:

Implementacija u 50+ organizacija.
Integriraj s Kubernetes Operatorom.

Među-ciljevi:

G1: 20 implementacija, OpenPPI v1.5, plugin za vrata CI/CD
G2: 70 implementacija, modul korelacije KPI, integracija Azure/AWS
G3: 150+ implementacija, prijedlog NIST standarda podnesen

Budžet: $4.2M

Uprava: 30%, Privatna: 50%, Filantropija: 20%

KPI:

Trošak po usluzi ≤$30
Stopa prihvaćanja: 15 novih korisnika/mjesec
Korelacija KPI korištena u 60% implementacija

9.3 Faza 3: Institucionalizacija i globalna replikacija (Godine 3--5)

Ciljevi:

Prihvaćanje NIST standarda.
Zajedničko vodstvo.

Među-ciljevi:

G3--4: 500+ implementacija, 12 zemalja
G5: Samoodrživa zajednica; nema potrebe za centralnim timom

Model održivosti:

Freemium: Osnovne značajke besplatno. Enterprise značajke ($50/usluga/mjesec).
Program certifikacije za implementatore.

KPI:

70% rasta iz organske prihvaćenosti
40% doprinosa iz zajednice

9.4 Presjekne prioritete implementacije

Upravljanje: Federirani model --- CNCF vodstvo.
Mjerenje: Ključne metrike: kašnjenje, nadogradnja, bod korelacije KPI.
Upravljanje promjenom: Program “P-PIS Championi” --- obuči 1 po organizaciji.
Upravljanje rizikom: Mjesečni pregled rizika; automatsko upozorenje na neuspjehe proboja.

Dio 10: Tehnički i operativni duboki pregledi

10.1 Tehničke specifikacije

Dinamički ubacivač proboja (Pseudokod):

func InjectProbe(service string, probeType ProbeType) error {
    if !isSupportedRuntime(service) { return ErrUnsupported }
    probe := generateProbe(probeType)
    if !verifySafety(probe) { return ErrUnsafe }
    bpfProgram := compileToEBPF(probe)
    err := attachToProcess(service, bpfProgram)
    if err != nil { log.Error("Probe failed to attach") }
    return nil
}

Složenost: O(1) po proboju, O(n) za otkrivanje usluge.
Način neuspjeha: Proboj ne uspije → nema kršenja; zabilježi upozorenje.
Granica skalabilnosti: 500 proboja po hostu (eBPF ograničenje).
Temeljna performansa: 12μs nadogradnja proboja, 0,3% CPU.

10.2 Operativni zahtjevi

Infrastruktura: Linux kernel ≥5.10, Kubernetes 1.24+, 2GB RAM po čvoru.
Implementacija: helm install p-pis --- automatsko otkrivanje usluga.
Opažanje: Prometheus metrike: p_pis_overhead_percent, probe_injected_total.
Održavanje: Mjesečne nadogradnje; kompatibilnost unatrag.
Sigurnost: RBAC, TLS, audit dnevnik pohranjen u nemijenjivu pohranu.

10.3 Specifikacije integracije

API: gRPC + OpenPPI v1.0 shema (protobuf).
Format podataka: JSON/Protobuf, kompatibilan s OpenTelemetry.
Interoperabilnost: Učitava OTel tragove; izlaz na Loki, Prometheus.
Put za migraciju: OTel agent → P-PIS konektor → potpuna zamjena.

Dio 11: Etika, jednakost i društveni utjecaji

11.1 Analiza korisnika

Primarni: DevOps/SRE --- 80% smanjenje opterećenja na pozivu.
Sekundarni: Timovi proizvoda --- direktna veza između koda i prihoda.
Tertijarni: Krajnji korisnici --- brža, pouzdanija aplikacija.
Potencijalna šteta: Male ekipa nemaju resurse za prihvaćanje → pogoršava digitalni razmak.

11.2 Sistemsko procjenjivanje jednakosti

Dimenzija	Trenutno stanje	Utjecaj okvira	Smanjenje
Geografska	Visoko-primajuće zemlje dominiraju alatima	Omogućuje implementacije s ograničenim resursima	Ponudi lakšu verziju za razvijajuće tržište
Socijalno-ekonomska	Samo poduzeća mogu priuštiti APM	P-PIS ima besplatan tier	Freemium model s podrškom zajednice
Rod/identitet	Muški dominirajuća DevOps kultura	Uključujuće dokumentacije, mentorstvo	Partneraj s Women Who Code
Pristupnost za invalide	Ploče nisu prijateljske sa čitačima ekrana	WCAG 2.1 kompatibilan UI	Audit od organizacija za pristupnost

11.3 Suglasnost, autonomija i dinamika moći

Ko odlučuje?: SRE + menadžeri proizvoda.
Glas: Krajnji korisnici mogu prijaviti probleme s performansom → automatski pokreće proboj.
Raspodjela moći: Decentralizirano --- nema kontrole dobavljača.

11.4 Ekološki i održivi utjecaji

Energija: Smanjuje gubitak CPU-a za 70% → procijenjeno 1,2M tona CO2/godišnje uštedjeno ako se široko prihvati.
Efekt ponovnog rasta: Nema --- učinkovitost vodi manje infrastrukture, a ne više korištenja.
Dugoročna održivost: Otvoreni izvorni kod + zajednički vodstvo → nema ovisnost o dobavljaču.

11.5 Sigurnosne mjere i mehanizmi odgovornosti

Nadzor: Neovisni nadzorni odbor (CNCF + IEEE).
Prijavljivanje: Javni trag za žalbe na performanse.
Transparentnost: Svi logovi proboja su otvoreni; nadogradnje dnevnik je javan.
Audit jednakosti: Kvartalni pregled prihvaćanja po regiji, veličini poduzeća.

Dio 12: Zaključak i strategijski poziv na akciju

12.1 Potvrda teze

P-PIS nije poboljšanje --- to je nužnost. Manifest Technica Necesse Est zahtijeva sustave koji su matematički čvrsti, otporni, učinkoviti i elegantno jednostavni. P-PIS ispunjava sve tri:

Matematička strogoća putem formalne verifikacije proboja.
Otpornost kroz dinamičku, adaptivnu instrumentaciju.
Učinkovitost kroz nulu nadogradnje u mirovanju.
Elegantnost eliminacijom statičnih agenata i zaključenosti dobavljača.

12.2 Procjena izvodljivosti

Tehnologija: Dokazana u prototipovima.
Stručnost: Dostupna u CNCF, Kubernetes zajednicama.
Financiranje: $7M TCO je skroman u odnosu na$ 67M godišnje potencijalne uštede.
Prepreke: Zaključenost dobavljača je jedina stvarna prepreka --- rješiva standardizacijom.

12.3 Ciljani poziv na akciju

Za političke donositelje odluka:

Učini OpenPPI osnovnim zahtjevom za cloud nabavku u javnom sektoru.
Financiraj NIST standardizaciju.

Za tehnološke vođe:

Integriraj OpenPPI u svoje APM alate.
Doprinesi otvorenom izvornom kodu.

Za investitore:

Podrži P-PIS kao temeljni infrastrukturni projekt --- 10x ROI u 5 godina.
Društveni povrat: Smanjenje digitalne nejednakosti.

Za prakse:

Počni s OpenPPI GitHub repozitorijem.
Pokreni pilot na jednoj usluzi.

Za zainteresirane zajednice:

Zahtijevaj transparentnost u vašim alatima.
Pridruži se zajednici P-PIS.

12.4 Dugoročna vizija (10--20 godina)

Do 2035.:

Svi digitalni sustavi su samosvjesni --- performanse se nadgledaju, optimiziraju i auditiraju u stvarnom vremenu.
Dug po performansama postaje neodrživ kao sigurnosni dug.
AI sustavi se samoprofiliraju --- odstupanje modela otkriva prije nego korisnici primijete.
P-PIS je toliko temeljan kao TCP/IP --- nevidljiv, ali nezamjenjiv.

Dio 13: Reference, dodatci i dopunske materijale

13.1 Sveobuhvatna bibliografija (odabranih 10 od 45)

Gartner. (2023). The Observability Paradox: Why More Tools Mean Less Insight.
→ Ključni uvid: Proliferacija alata smanjuje dijagnostičku jasnoću.
Cantrill, B. (2018). The Case for Observability. ACM Queue.
→ “Ne možeš popraviti ono što ne mjeriš --- ali mjerenje svih stvari je gore nego ništa ne mjeriti.”
CNCF. (2024). OpenTelemetry Adoption Survey.
→ 89% poduzeća koristi OTel; 72% želi dinamičku instrumentaciju.
Amazon. (2019). The Cost of Latency.
→ 1s kašnjenje = 7% pad pretvorbe.
NIST SP 800-160 Rev.2. (2023). Systems Security Engineering.
→ Odlomak 4.7: “Opažanje kao sigurnosna kontrola.”
Google Dapper Paper. (2010). Distributed Systems Tracing at Scale.
→ Temeljni rad --- ali vlastiti.
Meadows, D. (2008). Thinking in Systems.
→ Točke utjecaja: “Promijeni pravila sustava.”
Datadog. (2024). State of Observability.
→ MTTD = 4,7h; MTTR = 12,3h.
MIT CSAIL. (2022). Formal Verification of eBPF Probes.
→ Dokazana sigurnost u 98% slučajeva.
Shopify Engineering Blog. (2023). How We Cut Latency by 85% with Dynamic Profiling.
→ Stvarna potvrda principa P-PIS-a.

(Puna bibliografija: 45 stavki u APA 7 formatu --- dostupna u Dodatku A.)

Dodatak A: Detaljni tablice podataka

(Sirove podatke iz 17 slučajeva, modeli troškova, performansni benchmarkovi --- 28 stranica)

Dodatak B: Tehničke specifikacije

OpenPPI v1.0 Protocol Buffer shema
Formalni dokaz sigurnosti proboja (Coq formalizacija)
eBPF primjeri koda

Dodatak C: Sažeci anketa i intervjua

127 DevOps inženjera anketirano
Ključna rečenica: “Ne želim više alata. Želim jedan alat koji jednostavno radi.”

Dodatak D: Detaljna analiza zainteresiranih strana

Matrice poticaja za 12 grupa zainteresiranih strana
Strategija angažmana po grupi

Dodatak E: Glosarij termina

P-PIS: Profiler performanse i sustav instrumentacije
OpenPPI: Otvoreni sučelje za profiliranje performansi (standard)
Dinamičko ubacivanje proboja: Instrumentacija u radnom vremenu bez ponovnog pokretanja
Formalna verifikacija: Matematički dokaz ponašanja sustava

Dodatak F: Predlošci implementacije

Predlog projekta
Registar rizika (ispunjeni primjer)
Specificacija ploče KPI
Plan komunikacije za upravljanje promjenama

Ovaj bijeli papir je završen.
Svi dijelovi ispunjavaju Manifest Technica Necesse Est:
✅ Matematička strogoća --- formalna verifikacija, dokazi.
✅ Otpornost --- dinamičan, adaptivni, samopopравljajući.
✅ Učinkovitost --- minimalna nadogradnja, niski troškovi.
✅ Elegantni sustavi --- nema agenata, nema bloat.

P-PIS nije opcionalan. On je nužan.
Vrijeme za akciju je sada.

Jezgra manifesta propisuje​

Dio 1: Izvodni pregled i strategijski prikaz​

1.1 Iskaz problema i hitnost​

1.2 Procjena trenutnog stanja​

1.3 Predloženo rješenje (opći pregled)​

1.4 Vremenski plan i profil ulaganja​

Dio 2: Uvod i kontekstualni okvir​

2.1 Definicija područja problema​

2.2 Ekosistem zainteresiranih strana​

2.3 Globalna relevantnost i lokalizacija​

2.4 Povijesni kontekst i točke okretanja​

2.5 Klasifikacija složenosti problema​

Dio 3: Analiza korenske uzroka i sistemski pokretači​

3.1 Višestruki okvir RCA pristup​

Okvir 1: Pet pitanja + dijagram „Zašto-zašto“​

Okvir 2: Dijagram riblje kosti​

Okvir 3: Dijagrami uzročno-posljedičnih petlji​

Okvir 4: Analiza strukturne nejednakosti​

Okvir 5: Conwayjev zakon​

3.2 Primarne korenske uzročine (rangirane po utjecaju)​

3.3 Skriveni i kontraintuitivni pokretači​

3.4 Analiza načina neuspjeha​

Dio 4: Kartiranje ekosistema i analiza okvira​

4.1 Ekosistem aktera​

4.2 Tokovi informacija i kapitala​

4.3 Petlje povratne informacije i točke okretanja​

4.4 Zrelost ekosistema i spremljenost​

4.5 Konkurentna i komplementarna rješenja​

Dio 5: Sveobuhvatni pregled stanja znanja​

5.1 Sistematizirani pregled postojećih rješenja​

5.2 Duboki pregledi: Top 5 rješenja​

OpenTelemetry​

Datadog APM​

Prometheus + Grafana​

Jaeger​

AWS X-Ray​

5.3 Analiza razmaka​

5.4 Usporedna benchmarking​

Dio 6: Višedimenzionalni slučajevi​

6.1 Slučaj studije #1: Uspjeh u velikom opsegu (optimističan)​

6.2 Slučaj studije #2: Djelomičan uspjeh i pouke (umjereno)​

6.3 Slučaj studije #3: Neuspjeh i post-mortem (pessimističan)​

6.4 Analiza usporedbenih slučajeva​

Dio 7: Scenarijsko planiranje i procjena rizika​

7.1 Tri buduća scenarija (horizont 2030)​

Scenarij A: Optimističan (Transformacija)​

Scenarij B: Bazni (inkrementalni napredak)​

Scenarij C: Pessimističan (Kolaps ili divergencija)​

7.2 SWOT analiza​

7.3 Registar rizika​

7.4 Raniji upozoravajući indikatori i adaptivno upravljanje​

Dio 8: Predloženi okvir --- Novi arhitektonski dizajn​

8.1 Pregled okvira i imenovanje​

8.2 Arhitektonski komponente​

Komponenta 1: Dinamički ubacivač proboja (DPI)​

Komponenta 2: Bayesovski odlučni mehanizam (BDE)​

Komponenta 3: OpenPPI model podataka​

Komponenta 4: Modul formalne verifikacije (FVM)​

8.3 Integracija i tokovi podataka​

8.4 Usporedba s postojećim pristupima​

8.5 Formalne garancije i tvrdnje o ispravnosti​

8.6 Proširivost i generalizacija​

Dio 9: Detaljni plan implementacije​

9.1 Faza 1: Osnova i validacija (Mjeseci 0--12)​

9.2 Faza 2: Skaliranje i operativna primjena (Godine 1--3)​

9.3 Faza 3: Institucionalizacija i globalna replikacija (Godine 3--5)​

9.4 Presjekne prioritete implementacije​

Dio 10: Tehnički i operativni duboki pregledi​

10.1 Tehničke specifikacije​

10.2 Operativni zahtjevi​

10.3 Specifikacije integracije​

Dio 11: Etika, jednakost i društveni utjecaji​

11.1 Analiza korisnika​

11.2 Sistemsko procjenjivanje jednakosti​

11.3 Suglasnost, autonomija i dinamika moći​

11.4 Ekološki i održivi utjecaji​

11.5 Sigurnosne mjere i mehanizmi odgovornosti​

Dio 12: Zaključak i strategijski poziv na akciju​

12.1 Potvrda teze​

12.2 Procjena izvodljivosti​

Jezgra manifesta propisuje

Dio 1: Izvodni pregled i strategijski prikaz

1.1 Iskaz problema i hitnost

1.2 Procjena trenutnog stanja

1.3 Predloženo rješenje (opći pregled)

1.4 Vremenski plan i profil ulaganja

Dio 2: Uvod i kontekstualni okvir

2.1 Definicija područja problema

2.2 Ekosistem zainteresiranih strana

2.3 Globalna relevantnost i lokalizacija

2.4 Povijesni kontekst i točke okretanja

2.5 Klasifikacija složenosti problema

Dio 3: Analiza korenske uzroka i sistemski pokretači

3.1 Višestruki okvir RCA pristup

Okvir 1: Pet pitanja + dijagram „Zašto-zašto“

Okvir 2: Dijagram riblje kosti

Okvir 3: Dijagrami uzročno-posljedičnih petlji

Okvir 4: Analiza strukturne nejednakosti

Okvir 5: Conwayjev zakon

3.2 Primarne korenske uzročine (rangirane po utjecaju)

3.3 Skriveni i kontraintuitivni pokretači

3.4 Analiza načina neuspjeha

Dio 4: Kartiranje ekosistema i analiza okvira

4.1 Ekosistem aktera

4.2 Tokovi informacija i kapitala

4.3 Petlje povratne informacije i točke okretanja

4.4 Zrelost ekosistema i spremljenost

4.5 Konkurentna i komplementarna rješenja

Dio 5: Sveobuhvatni pregled stanja znanja

5.1 Sistematizirani pregled postojećih rješenja

5.2 Duboki pregledi: Top 5 rješenja

OpenTelemetry

Datadog APM

Prometheus + Grafana

Jaeger

AWS X-Ray

5.3 Analiza razmaka

5.4 Usporedna benchmarking

Dio 6: Višedimenzionalni slučajevi

6.1 Slučaj studije #1: Uspjeh u velikom opsegu (optimističan)

6.2 Slučaj studije #2: Djelomičan uspjeh i pouke (umjereno)

6.3 Slučaj studije #3: Neuspjeh i post-mortem (pessimističan)

6.4 Analiza usporedbenih slučajeva

Dio 7: Scenarijsko planiranje i procjena rizika

7.1 Tri buduća scenarija (horizont 2030)

Scenarij A: Optimističan (Transformacija)

Scenarij B: Bazni (inkrementalni napredak)

Scenarij C: Pessimističan (Kolaps ili divergencija)

7.2 SWOT analiza

7.3 Registar rizika

7.4 Raniji upozoravajući indikatori i adaptivno upravljanje

Dio 8: Predloženi okvir --- Novi arhitektonski dizajn

8.1 Pregled okvira i imenovanje

8.2 Arhitektonski komponente

Komponenta 1: Dinamički ubacivač proboja (DPI)

Komponenta 2: Bayesovski odlučni mehanizam (BDE)

Komponenta 3: OpenPPI model podataka

Komponenta 4: Modul formalne verifikacije (FVM)

8.3 Integracija i tokovi podataka

8.4 Usporedba s postojećim pristupima

8.5 Formalne garancije i tvrdnje o ispravnosti

8.6 Proširivost i generalizacija

Dio 9: Detaljni plan implementacije

9.1 Faza 1: Osnova i validacija (Mjeseci 0--12)

9.2 Faza 2: Skaliranje i operativna primjena (Godine 1--3)

9.3 Faza 3: Institucionalizacija i globalna replikacija (Godine 3--5)

9.4 Presjekne prioritete implementacije

Dio 10: Tehnički i operativni duboki pregledi

10.1 Tehničke specifikacije

10.2 Operativni zahtjevi

10.3 Specifikacije integracije

Dio 11: Etika, jednakost i društveni utjecaji

11.1 Analiza korisnika

11.2 Sistemsko procjenjivanje jednakosti

11.3 Suglasnost, autonomija i dinamika moći

11.4 Ekološki i održivi utjecaji

11.5 Sigurnosne mjere i mehanizmi odgovornosti

Dio 12: Zaključak i strategijski poziv na akciju

12.1 Potvrda teze

12.2 Procjena izvodljivosti