Heutzutage gibt es kaum noch ein erfolgreiches Unternehmen, das nicht DevOps einsetzt, um die Entwicklung zuverlässiger, hochwertiger Software zu optimieren. In der IT-Welt verschaffen sich die Teams, die Kundenprobleme schneller lösen, einen Wettbewerbsvorteil.
DevOps Research and Assessment (DORA) wurde eingerichtet, um eine standardisierte Reihe von Metriken zur Bewertung der Leistung und des Reifegrads von DevOps-Prozessen bereitzustellen. Das bedeutet, dass IT-Teams ihre Leistung kontinuierlich verbessern können, indem sie die DORA-Metriken nutzen, um Engpässe zu identifizieren und zu beseitigen.
Lesen Sie unbedingt bis zum Ende dieses Artikels, um alles zu erfahren, was Sie über DORA-Metriken wissen müssen und warum sie für IT-Abteilungen so wichtig sind!
Was sind DORA-Metriken?
DORA oder DevOps Research and Assessment ist ein Teil der Google Wolke Team, das Forschung für die DevOps-Bewegung betreibt. Das Hauptaugenmerk von DORA liegt auf der Verwendung eines Standardsatzes von Metriken. Dies würde nicht nur die Softwareleistung verbessern, sondern auch die Geschwindigkeit erhöhen. Außerdem hilft es dem DevOps-Team, Verbesserungen vorzunehmen, indem es seine aktuelle Leistung mit den gesetzten Zielen vergleicht.
Laut dem Accelerate State of DevOps Berichtkönnen Teams, die diese Metriken optimieren, Code 973 Mal häufiger bereitstellen und sich 6570 Mal schneller von Fehlern erholen als leistungsschwache Teams.
Damit ein Unternehmen reibungslos funktioniert, muss die gesamte Software dahinter ebenso reibungslos funktionieren. Hier spielen die DORA-Metriken eine wichtige Rolle.
Es erstellt einen Bericht über Reaktionsschätzungen, vereinfacht die Arbeitsplanung, schafft eine Vereinbarung für Ressourcen- und Technologieinvestitionen, findet Bereiche für Verbesserungen und verringert die Fehlerquote.
Die vier wichtigsten Metriken:
Die wichtigsten DORA-Metriken sind diejenigen, die die Grundlage für die Bewertung und Verbesserung von DevOps-Teams bilden. Diese Metriken sind die Best Practices, die Unternehmen helfen, der Konkurrenz voraus zu sein. Sie lauten wie folgt:
- Häufigkeit des Einsatzes – Die Deployment-Häufigkeit bestimmt die Häufigkeit von Softwareänderungen, um einen besseren Entwicklungszyklus zu gewährleisten. Die Kennzahl zeigt die Agilität der DevOps-Pipeline und ihre Fähigkeit, regelmäßige Aktualisierungen zu produzieren, die einen Mehrwert für das Unternehmen darstellen.
Das IT-Team liefert häufige, aber kleinere Änderungen, um Bugs und Fehler zu minimieren. Ebenso kann durch die Verringerung des Umfangs der Bereitstellung die Häufigkeit der Bereitstellung erhöht werden.
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- Vorlaufzeit für Änderungen – Die Vorlaufzeit für Änderungen ist die Zeitspanne zwischen der Übergabe des Codes und seiner erfolgreichen Bereitstellung in der Produktion. Geringere Vorlaufzeiten spiegeln oft einfachere Codeänderungen und gut automatisierte Prozesse wider.
Zum Beispiel haben Eliteteams Vorlaufzeiten unter einem Tagwährend leistungsschwächere Teams Wochen brauchen können
- Ausfallrate ändern – Die Change Failure Rate misst, wie viele Produktionsimplementierungen zu Serviceunterbrechungen oder Fehlern führen. Eine niedrigere Rate deutet auf qualitativ hochwertigere Versionen und robustere Tests hin. Die Change Failure Rate wird oft als komplexe Kennzahl betrachtet, da kritische Reaktionsimplementierungen in der Produktion zu Störungen oder Fehlern führen können.
Die Verringerung des Arbeitsaufwands bei der Implementierung und eine stärkere Automatisierung können dazu beitragen, die Fehlerquote bei Änderungen zu senken.
- Mittlere Zeit bis zur Erholung – Die mittlere Zeit bis zur Wiederherstellung bezieht sich auf die Zeit, die für die Behebung von Fehlern, die Erstellung neuen Codes und die Wiederherstellung benötigt wird. Die Zeit für die Wiederherstellung ist oft länger, wenn in der Produktionsumgebung etwas schief läuft.
Das DevOps-Team hält oft einen Reaktionsplan bereit, um zu prüfen, wie Probleme entstehen und wie sie zu lösen sind. Leistungsstarke Teams stellen oft den Service wieder her innerhalb von Minuten bis zu ein paar Stunden, Minimierung der Ausfallzeiten für Endbenutzer
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...Warum sind DORA-Metriken für IT-Abteilungen so wichtig?
DevOps ist eine innovative Idee, die die Prozesse von Entwicklung und Betrieb miteinander verbindet.
Durch die Verschmelzung von Entwicklung und Betrieb konzentriert sich DevOps auf die Bereitstellung schnellerer und qualitativ hochwertigerer Lösungen. DORA-Metriken helfen dabei, die Teamleistung in Stufen zu kategorisieren (z.B. Niedrig, Mittel, Hoch, Elite). Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Gründe, warum diese Metriken für IT-Abteilungen so wichtig sind:
- Bessere Softwarequalität – Das Team kann Probleme im Bereitstellungsprozess erkennen, indem es die Fehlerrate bei Änderungen und die mittlere Zeit bis zur Wiederherstellung überprüft. Dies ermöglicht es den Teams, Verbesserungen vorzunehmen, indem sie die notwendigen Korrekturmaßnahmen ergreifen, die zu einer besseren Softwarequalität und damit zur Kundenzufriedenheit führen.
- Schnellere Bereitstellung von Änderungen – Die DORA-Metriken zeigen, was geändert werden muss. Die Verbesserung der Metriken wird den IT-Abteilungen helfen, die Zeit für die Bereitstellung zu verkürzen, so dass die Kunden schneller reagieren können.
- Weniger Ausfälle – Die Änderungsfehlerquote zeigt die Fehlerquoten in der Testphase, in der Bereitstellungspipeline oder bei den Einstellungen der Infrastruktur. Das DevOps-Team kann diese Raten analysieren und entsprechende Maßnahmen ergreifen, um Fehler zu reduzieren.
- Optimierung der IT-Prozesse – Durch die Überwachung der DORA-Metriken können Teams Engpässe erkennen und Arbeitsabläufe rationalisieren. Eine Umfrage von Puppet und Splunk hat beispielsweise ergeben, dass kontinuierliche Verbesserungen der Bereitstellungspipelines Folgendes bewirken können die Fehlerquote um 30-50% reduzieren was den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung effizienter macht.
Wie analysiert und nutzt man DORA Metriken?
Um die DORA-Metriken zu nutzen, müssen Sie alle vier verwenden. DORA-Metriken sorgen nicht nur für kontinuierliche Verbesserungen, sondern helfen auch dabei, Schwachstellen zu erkennen und die Softwareentwicklungsprozesse zu verfeinern.
Wie sammelt man Daten und interpretiert die Ergebnisse?
Tools wie GitLab, Jenkins, und Datadog messen Sie diese KPIs für eine einfachere und automatische Erfassung von Daten zu Einsatzhäufigkeit, Vorlaufzeit und Fehlern. Sobald dies geschehen ist, können die Teams die Daten analysieren und an Verbesserungen arbeiten.
Wie kann jede der vier Kennzahlen in der Praxis verbessert werden?
Die vier Metriken können in der Praxis auf folgende Weise verbessert werden:
- Häufigkeit des Einsatzes: Teams können die Häufigkeit der Bereitstellung durch automatisierte Tests, kontinuierliche Integration und Bereitstellungsprozesse erhöhen. Durch die Einführung der trunk-basierten Entwicklung können auch kleinere und häufigere Codeänderungen vorgenommen werden.
- Vorlaufzeit für Änderungen: Die Straffung des Prozesses von der Entwicklung bis zur Bereitstellung durch die Implementierung automatisierter Testpipelines kann die Vorlaufzeit verkürzen. DevOps-Teams können auch die Koordination zwischen den Betriebs- und Entwicklungsteams fördern, um Verzögerungen zu verringern.
- Fehlerquote ändern: Die Verwendung von Canary-Releases oder Blue-Green-Deployments zur Risikominimierung trägt dazu bei, die Zuverlässigkeit Ihrer Deployment-Pipeline durch die Implementierung präziser automatisierter Tests (Unit-, Integrations- und Akzeptanztests) zu verbessern.
- Mittlere Zeit bis zur Erholung: Teams können zuverlässige Überwachungs- und Warnsysteme entwickeln, mit denen sie Probleme schnell erkennen und lösen können. Die Wiederherstellung des Dienstes kann auch mit automatischen Backup-Prozessen erfolgen.
Code-Standardisierung – Warum führt qualitativ hochwertiger Code zu Kosteneinsparungen?
Die IT-Branche ist wettbewerbsintensiver als je zuvor. Unternehmen müssen schnell handeln, hochwertige Software entwickeln und effizient skalieren –
...Tools zur Unterstützung der Analyse (z. B. GitLab, Jenkins, Datadog).
Wie bereits erwähnt, GitLab, Jenkins, und Datadog helfen in hohem Maße bei der Analyse, um anhand der DORA-Metriken Erkenntnisse zu gewinnen. Sie bieten automatisierte Tests, Bereitstellungspipelines, kontinuierliche Integration und Überwachung.
Schlussfolgerung
DORA-Metriken sind eine Voraussetzung für die Optimierung der Effizienz im DevOps-Team. Die Erkenntnisse aus diesen Metriken helfen bei der Leistungsverbesserung, da sie die Ineffizienzen in den laufenden Prozessen widerspiegeln. Und neben einer besseren Softwarequalität können Sie auch mit einer schnelleren Auslieferung und weniger Fehlern rechnen.
Indem sie relevante Daten aus ihrer DevOps-Pipeline sammeln, eine Grundlage schaffen und sich dann auf die Optimierung der vier wichtigsten Metriken konzentrieren, können IT-Teams eine auf DORA-Metriken basierende Strategie am besten nutzen. Die Metriken sorgen für die beste Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb.
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