In der schnelllebigen Welt der Softwareentwicklung ist der Weg von der Idee über den Code bis hin zum Kunden entscheidend. Teams streben nach schneller und effizienter Leistung – aber was ist schnell und effizient? Wie können wir verstehen, wie gut wir arbeiten und – am wichtigsten – ob wir mit der Zeit besser werden?
Dora metrics werden manchmal als magischer Kompass angesehen, der DevOps-Teams zu Höchstleistungen führen soll. Aber ist das wirklich so? In diesem Beitrag gehen wir auf das Was, Warum und Wie der dora metrics ein und geben Ihnen einige praktische Empfehlungen zum Umgang mit ihnen.
Für diejenigen unserer Leser, die neu bei DevOps sind, geben wir zunächst eine kurze Zusammenfassung dieses Konzepts. Wenn Sie ein erfahrener Profi sind, können Sie den nächsten Abschnitt überspringen.
Was ist DevOps?
DevOps ist eine Kombination aus Methoden und Tools, die die Fähigkeit eines Unternehmens verbessern sollen, Anwendungen und Dienste mit hoher Geschwindigkeit bereitzustellen. Es vereint das Entwicklungsteam (Dev) , das Software schreibt und testet, mit dem Betriebsteam (Ops) , das die Infrastruktur verwaltet und die Software freigibt.
DevOps fördert kontinuierliche Softwareentwicklung, Tests, Integration, Bereitstellung und Überwachung. Durch die Automatisierung und Optimierung des Entwicklungslebenszyklus trägt DevOps dazu bei, Softwareprodukte schnell zu erstellen und zu verbessern, als dies mit herkömmlichen Softwareentwicklungs- und Infrastrukturverwaltungsprozessen möglich wäre.
Da DevOps auf kontinuierliche Bewertung und Verbesserung setzt, ist die Messung ein entscheidendes Element dieses Ansatzes. Die Überwachung von Metriken liefert die Daten, die Teams dabei helfen, Softwareentwicklungsprozesse zu verbessern.
Wir haben einen separaten Beitrag über die 10 wichtigsten DevOps-Kennzahlen zur Bewertung der Teamleistung und der Workflow-Effizienz. Die bekanntesten unter ihnen sind jedoch die sogenannten DORA-Kennzahlen.
Was sind dora metrics und warum sind sie wichtig?
dora metrics sind eine Reihe von KPIs, die die Effektivität von Softwareentwicklungs- und -bereitstellungsteams messen. Sie wurden von DevOps Research and Assessment (DORA) – einem von Google Cloud betriebenen Programm – entwickelt und werden in der DevOps-Community verwendet, um Praktiken zu bewerten und zu verbessern. Hier sind die dora metrics und was sie messen.
Bereitstellungshäufigkeit (DF) – Wie oft eine Organisation erfolgreich in die Produktion übergibt.
Vorlaufzeit für Änderungen (LTC) – Wie lange es dauert, bis Code in die Produktion gelangt.
Change Failure Rate (CFR) – Wie viele Bereitstellungen schlagen fehl.
Mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR) – Wie schnell sich ein Unternehmen von einem Produktionsausfall erholen kann.
Ursprünglich gab es vier Metriken, im Jahr 2021 wurde dem Rahmenwerk jedoch eine weitere hinzugefügt .
Zuverlässigkeit – Die allgemeine Fähigkeit des Teams, Erwartungen zu erfüllen und Ziele zu erreichen.
Zuverlässigkeit ist die zusammengesetzte Bewertung der Betriebsleistung und kein quantifizierbarer Messwert. Heute berücksichtigen einige Quellen und Unternehmen die Zuverlässigkeit im DORA-Messwertsatz, die meisten bleiben jedoch bei den ersten vier. Da das DORA-Team selbst weder Formeln noch Benchmarks für den Neuling bereitstellt, werden wir nicht näher darauf eingehen.
Jede der DORA-Kennzahlen bietet Einblick in unterschiedliche Aspekte der Softwarebereitstellung und Teamleistung. Die ersten beiden Kennzahlen spiegeln den Durchsatz oder die Betriebsgeschwindigkeit wider, während die anderen drei die Stabilität bewerten.
In den nächsten Abschnitten werden wir die dora metrics im Detail beschreiben. Lassen Sie uns aber zunächst erklären, warum sie für uns überhaupt von Bedeutung sein sollten.
Leistungsmessung. Die Leistung von DevOps kann schwierig zu messen sein, insbesondere bei großen, komplexen Projekten. dora metrics bieten Einblick in verschiedene Aspekte des Softwareentwicklungs- und Bereitstellungsprozesses. So können Teams ihre Produktivität in quantifizierbaren Werten messen und Benchmarks festlegen. Durch die konsequente Verfolgung dieser Metriken können Teams sehen, wie sich ihre Änderungen im Laufe der Zeit auf die Leistung auswirken, was einen klaren Überblick über Fortschritt oder Rückschritt bietet.
Kontinuierliche Verbesserung. Die Kernphilosophie von DevOps dreht sich um kontinuierliche Verbesserung. dora metrics liefern Daten, die Teams bei der Feinabstimmung von Prozessen unterstützen und letztendlich die Produktivität steigern können.
Risikomanagement . DORA-Kennzahlen wie Änderungsfehlerrate und Wiederherstellungszeit stehen in direktem Zusammenhang mit den Risikomanagementaspekten der Softwarebereitstellung. Unternehmen können Risiken effektiver managen, indem sie diese Kennzahlen verstehen und verbessern und so Ausfallzeiten und die Auswirkungen von Bereitstellungsfehlern auf Endbenutzer reduzieren.
Kultureller Wandel . Durch die Konzentration auf Kennzahlen können Organisationen ihre Unternehmenskultur von einer Kultur, in der Einzelpersonen für Fehler verantwortlich gemacht werden, zu einer Kultur verändern, in der Prozesse und Ergebnisse objektiv beurteilt werden. Dies führt zu einem konstruktiveren Ansatz bei der Problemlösung und fördert eine Kultur der Verantwortlichkeit und Transparenz.
Darüber hinaus kann der gemeinsame Fokus auf die Verbesserung dieser Kennzahlen eine bessere teamübergreifende Zusammenarbeit fördern, die für erfolgreiche DevOps-Praktiken unerlässlich ist.
Lassen Sie uns nun die einzelnen Kennzahlen einzeln besprechen und untersuchen, wie wir sie verfolgen, interpretieren und verbessern können.
Einsatzhäufigkeit (DF)
Die Bereitstellungshäufigkeit (DF) zeigt die Anzahl erfolgreicher Bereitstellungen über einen bestimmten Zeitraum. Diese Kennzahl ist ein wichtiger Indikator für die Produktivität eines Teams – oder seine Fähigkeit, Leistungen zu erbringen und Kunden einen Mehrwert zu bieten.
Benchmarks zur Bereitstellungshäufigkeit 2023
Elite-Performer – auf Abruf (viele Bereitstellungen pro Tag).
Leistungsträger – einmal täglich bis einmal wöchentlich.
Mittlere und niedrige Leistung – einmal pro Woche bis einmal pro Monat.
Wie ist die Bereitstellungshäufigkeit zu interpretieren?
Ein hoher DF ist normalerweise ein Zeichen für einen ausgereiften DevOps-Prozess, da er darauf schließen lässt, dass das Team Änderungen schnell und zuverlässig bereitstellen kann. Wenn Ihr DF mit der Zeit abnimmt, kann dies ein Zeichen für Engpässe oder andere Ineffizienzen im Workflow sein.
Die ideale Häufigkeit variiert je nach Organisation und Projekt, aber ein Trend hin zu häufigeren Bereitstellungen wird oft als positiver Indikator für Agile- Praktiken angesehen. Außerdem unterstützt eine konsistente oder schrittweise wachsende DF den Planungsprozess, indem sie bei der Planung von Releases hilft.
Wie kann die Bereitstellungshäufigkeit verfolgt werden?
Verwenden Sie CI/CD-Tools wie Jenkins, CircleCI oder GitLab CI, um Bereitstellungen zu automatisieren. Diese Instrumente protokollieren jedes Bereitstellungsereignis und erleichtern so die Messung der Häufigkeit.
Darüber hinaus ermöglicht die Integration Ihrer CI/CD-Pipeline mit Versionskontrollsystemen wie Git das automatische Auslösen von Bereitstellungen, wenn neue Commits im Hauptzweig vorgenommen werden.
Dashboard-Tools wie Grafana , Datadog oder benutzerdefinierte Dashboards, die in Ihre CI/CD-Plattformen integriert sind, können neben anderen Kennzahlen auch Trends der Bereitstellungshäufigkeit im Zeitverlauf visualisieren.
Wie kann die Bereitstellungshäufigkeit verbessert werden?
Bei der Erhöhung der DF ist vor allem zu beachten, dass die Qualität dadurch nicht beeinträchtigt werden darf. Denken Sie immer daran, Geschwindigkeit und gelieferten Wert ins Gleichgewicht zu bringen.
Um die DF zu verbessern, sollten Sie große Arbeitspakete in kleinere Abschnitte aufteilen. Eine solche Granularität erhöht nicht nur die DF, sondern ermöglicht es Ihnen auch, schneller Feedback zu erhalten und mögliche Probleme umgehend zu beheben.
Überprüfen Sie außerdem Ihre Arbeitsabläufe, um Engpässe zu identifizieren und zu beseitigen. Es kann sich um einen ineffizienten Prozess (z. B. Codeüberprüfung ist ein häufiges Hindernis) oder ein technisches Problem (z. B. schlechte Integration) handeln.
Die Automatisierung bildet den Kern von DevOps und ist eine weitere Möglichkeit, Ihre Entwicklungspipeline zu beschleunigen. Automatisieren Sie also so viel wie möglich.
Profi-Tipp
DF berücksichtigt traditionell nur erfolgreiche Bereitstellungen. Sie können jedoch auch die Gesamtzahl der Bereitstellungen verfolgen, sogar diejenigen, die zu Ausfällen, Hotfixes, Rollbacks oder Dienstunterbrechungen geführt haben. Auf diese Weise erhalten Sie ein umfassenderes Bild Ihrer Leistung.
Vorlaufzeit für Änderungen (LTC)
Die Vorlaufzeit für Änderungen (LTC), auch mittlere Vorlaufzeit für Änderungen (MLTC) oder Änderungsvorlaufzeit genannt , misst die Zeit, die eine Änderung (z. B. eine neue Funktion oder eine Fehlerbehebung) vom Code-Commit bis zur erfolgreichen Ausführung in der Produktion benötigt.
Genau wie die Bereitstellungshäufigkeit hilft LTC bei der Beurteilung der Betriebsgeschwindigkeit. Diese beiden Kennzahlen sind miteinander verknüpft, d. h. je häufiger Sie bereitstellen, desto kürzer ist Ihre Änderungsvorlaufzeit.
LTC 2023-Benchmarks
Elite-Performer – weniger als ein Tag.
Leistungsträger – ein Tag bis eine Woche.
Mittlere und niedrige Leistung – eine Woche bis ein Monat.
Wie ist LTC zu interpretieren?
Eine kürzere Vorlaufzeit deutet darauf hin, dass die Entwicklungs- und Bereitstellungspipeline effizient und gut optimiert ist. Es zeigt auch, dass ein Team agiler ist und schneller auf Markt- oder Kundenanforderungen reagieren kann.
Im Idealfall versuchen Unternehmen, die LTC so weit wie möglich zu reduzieren, ohne dabei Kompromisse bei Qualität oder Stabilität einzugehen. Darüber hinaus helfen konsistente Vorlaufzeiten dabei, vorhersehbarere Release-Pläne zu erstellen, was für die Planung und Ausrichtung auf Geschäftsziele von entscheidender Bedeutung ist.
Wie kann man LTC verfolgen?
Um die Vorlaufzeit genau zu messen, verfolgen Sie, wie lange es dauert, bis eine bestimmte Änderung vom Zeitpunkt der Codeübergabe an in die Produktion gelangt. Viele CI/CD-Tools bieten Plugins, die die Vorlaufzeit automatisch berechnen und Einblicke in Verzögerungen oder Ineffizienzen bieten.
Alternativ können Sie benutzerdefinierte Skripte entwickeln, um Zeitstempel aus Code-Repositorys und Bereitstellungsprotokollen zu extrahieren und so Vorlaufzeiten zu berechnen.
Darüber hinaus können Sie Commits mit Problemen in Tracking-Systemen wie Jira oder Asana verknüpfen, um die Zeit von der Problemerstellung bis zur Bereitstellung zu messen.
Wie kann LTC verbessert werden?
Da LTC so eng mit der Bereitstellungshäufigkeit verknüpft ist, sind die Tipps hier sehr ähnlich. Im Grunde geht es um Effizienz. Um Vorlaufzeiten zu verkürzen, müssen Sie alle Engpässe in Ihrer CI/CD-Pipeline identifizieren und beseitigen, die Sie verlangsamen. Dies könnte die Optimierung von Testsuiten, die Verbesserung der Build-Geschwindigkeit oder die Vereinfachung von Genehmigungsprozessen beinhalten.
Automatisieren Sie außerdem Ihre Arbeitsabläufe, um die Prozesse zu beschleunigen. Und denken Sie natürlich an das Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Qualität.
Profi-Tipp
Um detailliertere Daten für die Analyse zu erhalten, können Sie Ihre Prozesse weiter aufschlüsseln und die Dauer jedes Teils separat betrachten. Dadurch erhalten Sie Einblicke in die Produktivität einzelner Arbeitsabläufe und Teammitglieder.
Änderungsfehlerrate (CFR)
Die Änderungsfehlerrate (Change Failure Rate, CFR) misst den Prozentsatz der Bereitstellungen, die zu einem Produktionsfehler führen, z. B. zu Dienstausfällen oder Leistungseinbußen, oder die aus anderen Gründen eine sofortige Behebung erfordern. Die CFR zeigt, wie effektiv das Team Änderungen implementiert.
CFR 2023-Benchmarks
Spitzenkräfte – 5 Prozent.
Leistungsträger: 10 Prozent.
Mittelmäßige Leistungsträger: 15 Prozent.
Leistungsschwache: 64 Prozent.
So interpretieren Sie CFR
Niedrigere Änderungsfehlerraten sind besser, da sie auf eine höhere Zuverlässigkeit der Bereitstellungsprozesse und eine höhere Gesamtsystemstabilität hinweisen. Eine niedrige CFR kann auch auf robustere Test- und QA-Praktiken hinweisen .
Im Gegensatz dazu ist eine hohe CFR normalerweise ein Zeichen für ineffiziente Prozesse. Es ist auch wichtig, bei der Planung auf die CFR zu achten, da hohe Raten wahrscheinlich längere Fixzyklen bedeuten, was sich letztendlich auf die Release- oder Produkteinführungspläne auswirken kann .
Im Idealfall zielen die Teams darauf ab, den CFR zu minimieren, um sicherzustellen, dass neue Versionen das Benutzererlebnis verbessern, ohne Instabilität oder Fehler einzuführen.
So verfolgen Sie CFR
Einheitliche Kriterien sind für eine genaue Messung unerlässlich. Definieren Sie klar, was einen Bereitstellungsfehler darstellt (z. B. Dienstausfall, Rollback, erforderliche Hotfixes).
Verwenden Sie die zuvor erwähnten Protokollierungs- und Überwachungstools, um den Erfolg oder Misserfolg jeder Bereitstellung zu verfolgen. Die Integration dieser Tools in Ihren Bereitstellungsprozess gewährleistet eine genaue Datenerfassung.
Sie können auch Fehlerverfolgungstools wie Sentry oder BugSnag verwenden , um Ihre Leistungsprobleme zu erkennen.
Richten Sie Feedbackschleifen in Ihrer Bereitstellungspipeline ein. Tools wie Spinnaker können automatisierte Canary-Analysen bereitstellen, wodurch die Wahrscheinlichkeit verringert wird, dass fehlerhafte Änderungen in die Produktion gelangen.
So verbessern Sie die CFR
Die Verbesserung der Änderungsfehlerrate bedeutet, dass Sie qualitativ hochwertigeren, fehlerfreien Code liefern – und genau darum geht es bei der Verbesserung der QA-Prozesse. Bewerten Sie also Ihre Codeüberprüfungs- und Testabläufe, um herauszufinden, wie Sie sie optimieren und höchste Qualität sicherstellen können.
Der oben erwähnte State of DevOps Report 2023 kommt zu dem Schluss, dass lose gekoppelte Architektur, kontinuierliche Integration und effiziente Codeüberprüfungen die Faktoren sind, die den größten Einfluss auf Leistung und Betriebsergebnisse haben. Achten Sie also unbedingt auf diese Elemente.
Profi-Tipp
Versuchen Sie, die Grundursachen für Änderungsfehler zu ermitteln. Überprüfen Sie regelmäßig QA- und Testberichte, um fehlgeschlagene Bereitstellungen zu identifizieren, sie mit den Änderungen zu verknüpfen, die sie verursacht haben, und denken Sie gründlich über die Gründe für den Vorfall nach. Dazu können Bereitstellungsfehler, unzureichende Tests, schlechte Testabdeckung, niedrige Codequalität, überstürzte Bereitstellungen usw. gehören. Sobald Sie den Grund identifiziert haben, können Sie das ursprüngliche Problem beheben.
Mittlere Zeit bis zur Wiederherstellung (MTTR) oder Wiederherstellungszeit bei fehlgeschlagener Bereitstellung (FDRT)
Die mittlere Zeit bis zur Wiederherstellung (MTTR) , auch bekannt als Zeit bis zur Wiederherstellung des Dienstes (TRS) oder, wie DORA kürzlich aktualisiert hat, als Wiederherstellungszeit nach fehlgeschlagener Bereitstellung (FDRT), erfasst die Zeit, die benötigt wird, um den Dienst nach einem Bereitstellungsfehler wiederherzustellen, der zu einer Dienstunterbrechung, z. B. einem Ausfall, führt.
FDRT 2023-Benchmarks
Elite-Performer – weniger als 1 Stunde.
Leistungsträger – weniger als 1 Tag.
Mittlere Leistung – 1 Tag bis 1 Woche.
Leistungsschwache: 1 bis 6 Monate.
So interpretieren Sie FDRT
Diese Kennzahl ist entscheidend, um die Belastbarkeit Ihrer Abläufe zu verstehen. Eine kürzere Wiederherstellungszeit zeigt, dass ein Team Probleme schnell erkennt und behebt und so Ausfallzeiten minimiert.
Mit anderen Worten: Je schneller ein Team den Dienst wiederherstellen kann, desto geringer sind die Auswirkungen auf die Endbenutzer, was für die Aufrechterhaltung von Vertrauen und Zufriedenheit von entscheidender Bedeutung ist.
So verfolgen Sie FDRT
Implementieren Sie Vorfallmanagement-Tools wie PagerDuty , Opsgenie oder ServiceNow zur Echtzeitüberwachung. Sie können dabei helfen, die Start- und Endzeiten eines Vorfalls zu protokollieren, was für die Messung der FDRT entscheidend ist.
So verbessern Sie die FDRT
Um die Wiederherstellungszeit zu verkürzen, überprüfen Sie Ihre Reaktions-Workflows und Vorfallmanagementpraktiken, um Ineffizienzen zu erkennen und zu beseitigen. Verwenden Sie CI/CD-Tools, um Ihre Rollback- und Wiederherstellungsaktionen zu automatisieren.
Erwägen Sie außerdem die Verwendung umfassender Überwachungstools wie New Relic , Datadog oder CloudMonix, um Systemanomalien schnell zu erkennen und darauf aufmerksam zu machen.
Eine weitere Möglichkeit, die Reaktionszeit zu verkürzen, besteht darin, Änderungen in kleineren Batches bereitzustellen. So können Sie das Problem schneller finden und beheben.
Profi-Tipp
Halten Sie Post-Mortem-Meetings ab und erstellen Sie regelmäßig Berichte, um Daten und Erkenntnisse zur Dauer des Vorfalls zu sammeln. Auf diese Weise können Sie die Ursachen, Trends und Verbesserungsmöglichkeiten des Vorfalls besser verstehen.
Nachdem Sie nun wissen, was die dora metrics sind, wollen wir feststellen, ob Sie sie überhaupt benötigen.
Sollten wir DORA-Kennzahlen verfolgen: Wichtige zu berücksichtigende Faktoren
Glib Zhebrakov, Leiter des Center of Engineering Excellence bei AltexSoft, erklärte: „ Trotz aller Aufregung um DORA werden nicht alle Teams von der Einführung profitieren. “ Glib schlug mehrere Schlüsselfaktoren vor, die bei der Entscheidung über die Implementierung der neuen Messungen berücksichtigt werden sollten.
(Bitte beachten Sie, dass jedes Projekt und jedes Unternehmen anders ist und wir nicht jedes einzelne Szenario besprechen können. Deshalb betrachten wir nur die häufigsten.)
Unternehmensgröße, -struktur und -reife . Für kleinere Unternehmen und Startups führen DORA-Kennzahlen höchstwahrscheinlich zu unnötigen Prozesskomplikationen. Wenn Sie andererseits ein riesiges Unternehmen mit mehreren Projekten und mehreren verteilten Teams leiten, kann es zu schwierig sein, alle Daten genau zu erfassen.
Projektgröße, Dauer und Komplexität . Wenn Sie an einem kurzfristigen Projekt arbeiten (z. B. weniger als ein Jahr) oder einen einfachen, sprintbasierten Release-Zeitplan haben (z. B. ein Release pro Sprint), benötigen Sie wahrscheinlich keine dora metrics. Umgekehrt können langfristige Projekte mit mehreren regelmäßigen Releases von der Verfolgung dieser Metriken profitieren.
Aktuelle Herausforderungen . Bewerten Sie die Bereiche, in denen Ihr Team vor Herausforderungen steht. Wenn Probleme wie verpasste Termine oder hohe Ausfallraten bei Bereitstellungen häufig sind, können dora metrics dabei helfen, diese Probleme zu identifizieren und zu beheben. Wenn Ihre Hauptprobleme jedoch beispielsweise Burnout bei Entwicklern oder ein Mangel an qualifizierten Fachkräften sind, benötigen Sie wahrscheinlich andere Initiativen.
Personal . Zusätzliche Prozesse erfordern zusätzliche Arbeitskräfte. Wer sammelt Daten, analysiert sie und schlägt Verbesserungen vor? Haben Sie erfahrenes Personal oder müssen Sie spezielle Experten einstellen? Bewerten Sie, ob Sie die Kapazität haben, dies zu bewältigen.
Technologie und Integrationen . Überlegen Sie, ob Sie bereits über die Tools verfügen, die die Verfolgung von dora metrics unterstützen, oder ob Sie in neue Plattformen investieren müssen. Bewerten Sie außerdem, wie einfach sich neue Metriken in Ihre aktuellen CI/CD-Pipelines integrieren lassen und ob sie mit Ihren vorhandenen KPIs übereinstimmen.
Grundsätzlich müssen Sie also wie bei jeder anderen Initiative die damit verbundenen Kosten und Vorteile vergleichen. Analysieren Sie den potenziellen Return on Investment durch die Implementierung dieser Kennzahlen im Verhältnis zu den erforderlichen Ressourcen und dem erforderlichen Aufwand.
Weitere Maßnahmen . Eine wichtige Frage, die Sie sich stellen sollten, ist, was Sie tun werden, nachdem Sie die Messungen erhalten haben. Welche Maßnahmen werden Sie ergreifen, wenn die Ergebnisse positiv – oder negativ – sind? In vielen Fällen sind sich Projektmanager der bestehenden Probleme bereits bewusst. Lohnt es sich also, etwas zu beweisen, was Sie bereits wissen, anstatt sich auf Verbesserungen zu konzentrieren?
Wenn Sie nach all diesen Überlegungen entscheiden, dass Sie dora metrics ausprobieren möchten, finden Sie hier einige Tipps, die Ihnen dabei helfen, alles richtig zu machen.
Einführung von dora metrics: Herausforderungen und bewährte Vorgehensweisen
Um die DORA-Kennzahlen optimal zu nutzen, müssen Unternehmen eine solide Grundlage mit den richtigen Tools, Prozessen und Praktiken schaffen. Ihre Implementierung bringt jedoch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die Sie kennen sollten.
Wir besprechen einige der üblichen Hürden, mit denen Organisationen bei der Einführung von dora metrics konfrontiert werden, und schlagen einige Ideen zu deren Überwindung vor.
Mangelndes Engagement der Stakeholder
Die Förderung einer Kultur, die Wert auf Messung, Transparenz und kontinuierliche Verbesserung legt, ist Teil der DevOps-Implementierung, aber das ist leichter gesagt als getan. Oft verstehen Investoren, das C-Level-Management oder andere Entscheidungsträger den Sinn dieser Kennzahlen nicht, weil sie nicht sehen, wie sie sich auf Geschäftsergebnisse auswirken. Und das ist teilweise richtig, da die Produktivität des Teams nicht unbedingt den Geschäftserfolg garantiert.
Darüber hinaus können Änderungen bei der Messung auch auf Widerstand seitens der Entwicklungsteams stoßen, da sie als zusätzlicher Aufwand oder Kontrollaufwand angesehen werden können.
Lösung : Erklären Sie den Entscheidungsträgern, wie sich die Betriebsleistung auf die Geschäftsziele auswirkt. Trotz fehlender Garantien führt qualitativ hochwertigerer Code in der Regel zu besser funktionierenden Systemen und damit zu zufriedeneren Kunden infrastructure as code.
Kommunizieren Sie andererseits die Vorteile der Messung und Verbesserung der Produktivität mit den Entwicklungsteams. Betonen Sie, wie wichtig es ist, DORA-Kennzahlen nicht nur als Maßstab, sondern als Grundlage für kontinuierliches Lernen und Anpassung zu verwenden.
Ineffiziente Datenerfassung
Um genaue Daten für dora metrics zu sammeln, ist die Integration verschiedener Tools (z. B. Versionskontrolle, CI/CD-Pipelines, Überwachungssysteme und Tools zur Reaktion auf Vorfälle) erforderlich. Unterschiedliche Systeme und fehlende Automatisierung können diesen Prozess erschweren.
Lösung: Erwägen Sie Tools wie Jenkins, Spinnaker oder GitLab, um die Prozesse der Erfassung und Berichterstattung von Metriken zu automatisieren und Fehler zu reduzieren. Stellen Sie sicher, dass alle im Softwareentwicklungslebenszyklus verwendeten Tools integriert sind, damit die Daten nahtlos von einem zum anderen fließen.
Um die notwendige Granularität und Zuverlässigkeit für dora metrics zu erreichen, sollten Sie außerdem die Implementierung spezialisierter Überwachungslösungen in Betracht ziehen, wie wir sie in diesem Beitrag erwähnt haben. Sie können auch Wertstrommanagementplattformen oder Software Engineering Intelligence Tools wie Codefresh , Plandek , Code Climate usw. verwenden.
Falsche Interpretation oder Missbrauch von Metriken
Es besteht das Risiko, dass Teams versuchen, die Kennzahlen zu manipulieren oder diese falsch zu interpretieren. Dies kann zu Entscheidungen führen, die die Leistung nicht wirklich verbessern.
Ein weiterer häufiger Fehler ist, sich zu sehr auf DORA-Kennzahlen zu verlassen und diese aus dem Kontext gerissen zu verwenden. Dies kann zu einem verengten Fokus führen und möglicherweise andere wichtige Aspekte der Softwareentwicklung und Teamdynamik übersehen.
Lösung : Bieten Sie eine umfassende Schulung zur Bedeutung der einzelnen Kennzahlen und ihrer Verwendung an. Verwenden Sie Dashboards, um diese Kennzahlen in Echtzeit zu visualisieren und den Teams zu helfen, den aktuellen Status und die Trends zu verstehen.
Stellen Sie sicher, dass Sie Kennzahlen nicht zu Ihrem einzigen Ziel machen, sondern dass sie Ihre Geschäftsziele unterstützen. Und nehmen Sie sie nicht zu wörtlich. Der Kontext ist bei der Interpretation dieser Kennzahlen entscheidend. Es ist beispielsweise keine gute Praxis, Ergebnisse zwischen Teams oder Projekten zu vergleichen, da die Ausgangsbasis unterschiedlich ist (es ist beispielsweise normal, dass Webentwickler häufiger bereitstellen als Mobilingenieure). Es ist besser, ihre Dynamik im Laufe der Zeit für jedes Team separat zu überwachen.
Wie bereits erwähnt, können die Messwerte selbst nur auf Leistungsprobleme hinweisen, aber nicht sagen, was genau falsch ist. Daher ist es wichtig, die Ursachen für unbefriedigende Messungen zu untersuchen, um zu verstehen, was zu solchen Ergebnissen geführt hat.
Beispielsweise stellen Sie möglicherweise einen Rückgang der Bereitstellungshäufigkeit fest, aber dies kann an der Urlaubssaison und der Abwesenheit eines Teils des Teams liegen. Oder vielleicht liegt es daran, dass das Team an einer großen, neuen Funktion gearbeitet hat, die als einzelnes Teil veröffentlicht werden musste.
Denken Sie daran, die dora metrics gemeinsam zu verwenden, um Entwicklungsgeschwindigkeit und -qualität ins Gleichgewicht zu bringen – und vernachlässigen Sie dabei nicht andere Messungen. Kombinieren Sie sie mit Agile-KPIs , individuellen Entwicklermetriken und/oder anderen Frameworks wie SPACE (Zufriedenheit, Leistung, Aktivität, Zusammenarbeit, Effizienz), um einen ganzheitlicheren Überblick über den Stand der Dinge zu erhalten.
So beginnen Sie mit dora metrics: letzte Tipps
Nachdem Sie nun vollständig in der Lage sind, die DORA-Kennzahlen zu berechnen, zu verfolgen und zu interpretieren, finden Sie hier einige abschließende praktische Empfehlungen für die Umsetzung.
Stellen Sie die Zustimmung der Stakeholder sicher . Richten Sie diese Kennzahlen an umfassenderen Geschäftszielen aus, um sicherzustellen, dass Verbesserungen zum Gesamterfolg des Unternehmens beitragen. Um den Wert zu demonstrieren, kommunizieren Sie den Stakeholdern die Auswirkungen der DORA-Kennzahlen auf Verbesserungsinitiativen .
Seien Sie flexibel . Wie bereits erwähnt, kann der Aufwand für die Verfolgung dieser Kennzahlen für kleinere Organisationen abschreckend sein, während größere Organisationen Schwierigkeiten haben, sie teamübergreifend einheitlich umzusetzen. Passen Sie DORA also an Ihre eigene Situation an.
Wenn Sie eine kleinere Organisation sind, beginnen Sie mit kleineren Schlüsselprojekten. Arbeiten Sie bei größeren Unternehmen an der Entwicklung einer zentralen, systemübergreifenden Sichtbarkeit. Erwägen Sie Tools wie Tableau , Power BI oder andere BI-Lösungen , um zentrale Dashboards zu erstellen, die Echtzeit- und historische Daten zu dora metrics anzeigen.
Bieten Sie Schulungen an und arbeiten Sie an der Unternehmenskultur . Informieren Sie Ihr Team darüber, was diese Kennzahlen bedeuten und warum sie wichtig sind. Fördern Sie eine Unternehmenskultur, die kontinuierliche Verbesserung und datengesteuerte Entscheidungsfindung schätzt.
Iterieren und verfeinern . Beginnen Sie mit der Messung mit grundlegenden Setups und iterieren Sie , während Sie Ihre Prozesse und Toolintegrationen verfeinern. Dieser Ansatz reduziert die Überforderung und ermöglicht schrittweise Verbesserungen.
Richten Sie regelmäßige Intervalle (z. B. wöchentlich, monatlich) ein, um diese Kennzahlen zu überprüfen und Trends im Zeitverlauf zu verfolgen. Experimentieren Sie mit Änderungen an Ihren Prozessen und überwachen Sie, wie sich diese Änderungen auf Ihre DORA-Kennzahlen auswirken.
Sammeln Sie Feedback und arbeiten Sie mit den Teams zusammen . Implementieren Sie Feedbackschleifen, bei denen Erkenntnisse aus den Kennzahlen die Entwicklungspraktiken und betrieblichen Entscheidungen leiten. Ermutigen Sie die Teams, diese Kennzahlen in Retrospektiven und Planungsmeetings zu besprechen, um herauszufinden, was verbessert werden kann.
Legen Sie Grundlinien und Verbesserungsziele fest . Legen Sie beim Erfassen von Messwerten Grundlinien für jede Kennzahl auf Grundlage historischer Daten fest. Legen Sie für jede Kennzahl spezifische, realistische Verbesserungsziele fest, um die Bemühungen Ihres Teams zu leiten und den Fortschritt zu verfolgen.
Durch die Implementierung von dora metrics können Sie Ihre Fähigkeit verbessern, Software effizient und in höherer Qualität bereitzustellen. Indem Sie diese praktischen Empfehlungen befolgen, können Sie einen besseren Einblick in Ihre DevOps-Prozesse erhalten und sinnvolle Verbesserungen vorantreiben.
