DORA メトリクス: エンジニアリング リーダーのためのベスト プラクティス

ソフトウェア開発では、技術リーダーは生産性の向上、サイクルタイムの短縮、開発者のエクスペリエンスの向上に努めています。従来、この取り組みは組織によって大きく異なり、コスト削減のデータポイントに重点を置く組織もあれば、従業員エクスペリエンスを優先する組織もありました。業界や技術スタック全体に適用できる、一貫したデータ主導のアプローチはありませんでした。

そこで DORA メトリクスが登場します。DORA メトリクスは、ソフトウェア開発チームの効率を測定するために設計された一連の主要業績評価指標 (KPI) です。 。 DORA 指標は、4 つの主要な指標を通じて、DevOps チームの全体的な有効性を強調します。 DORA メトリクスとその重要性を理解し、組織内で DORA メトリクスを使用するためのベスト プラクティスについて説明します。

目次:

• DORA とは何ですか?
• DORA メトリクスとは何ですか?
• チームの成功に DORA メトリクスが重要である理由
• DORA メトリクスを活用するためのベスト プラクティス

DORA とは何ですか?

DORA (DevOps Research and Assessment プログラム) は、ソフトウェアの配信と運用パフォーマンスに影響を与える要因を明らかにすることに重点を置いた研究イニシアチブです。 

毎年、重要なエンジニアリングの提供とパフォーマンスの指標に関するデータを収集するために、Google 主導で詳細な分析を実施し、年次 DevOps レポートとして公開しています。 

この年次報告書の目標は、高品質のソフトウェア開発が最終的に収益性の高い製品と機能をユーザーに確実に提供できるようにすることです。 エンジニアリング リーダーとして、DORA メトリクスをチームのプロセスに統合すると、改善すべき領域を特定することで、より効率的な DevOps 実践につながることができます。

DORA メトリクスとは何ですか?

DORA メトリクスは、ソフトウェア エンジニアリングの KPI です。チームの DevOps 実践の有効性を評価するために使用します。必要なデータを収集して分析することで、開発チームはソフトウェア配信プロセスを改善し、より信頼性の高いソフトウェアをより迅速に作成できるようになります。 

4 つの DORA メトリクスには以下が含まれます:

• デプロイ頻度 (DF): チームが運用環境にデプロイする頻度

• 変更のリードタイム (LTFC): コミットが本番環境にデプロイされるまでにかかる時間

• 変更までの時間復元サービス (TTRS): システムまたは製品の障害から完全に機能するまでの回復時間

• 変更障害率 (CFR): 結果として発生したインシデントの数チームによって展開された変更から

DORA は、パフォーマンスを 4 つのカテゴリ (低、中、高、エリートの組織パフォーマンス) に分類することでチームのパフォーマンスを評価します。エリート レベルを目指すのは理想的に思えるかもしれませんが、すべての組織は独自であり、これらの指標を解釈するにはコンテキストが鍵であることを覚えておくことが重要です。 

たとえば、高度な自動化を備えた大企業は、数時間以内に変更を展開してエリート LTFC レベルを達成する可能性があります。対照的に、リソースが少ない小規模な組織は数週間かかる可能性があり、中程度のカテゴリに分類されます。特に自動化があまり導入されていない中小企業にとって、中ランクは必ずしも不利ではありませんが、この中ランクはソフトウェア開発パフォーマンスの改善の余地がある領域を明らかにしています。

組織特有の課題を理解する

デプロイ頻度 (DF)

デプロイ頻度とは、チームがデプロイを行う頻度のことです。これは、変更がエンドユーザーに届く頻度に直接影響します。デプロイの頻度だけでなく、各デプロイのサイズも追跡することが重要です。

デプロイの頻度を向上させる 1 つの戦略は、デプロイのサイズを最小限に抑えることです。このアプローチでは、チームが影響を与えるコードを制限することでエラーの可能性を減らし、より頻繁なリリースを許可します。小規模なデプロイメントでは、問題が発生した場合に問題の原因を簡単に特定できます。

DF の測定方法:

デプロイメントの頻度は手動で測定できますが、できれば自動化ツールを使用して、問題が発生した場合にその頻度を測定できます。効率。手動追跡には、日時や行われた変更を含む、すべての展開の詳細なログを維持することが含まれます。より効率的な方法は存在しますが、スプレッドシート アプリケーションは、必要な情報を記録し、継続的な計算を行うのに役立ちます。

継続的インテグレーション (CI) ツールは、DF 計算に必要なデータの分析とログの構築に役立ちます。一方、Pluralsight Flow などの DORA メトリクス ツールは、指定された日付範囲内のデプロイメントの総数をその範囲内の週数で割ることにより、チームのデプロイメント頻度を自動的に計算できます。

変更のリード タイム (LTFC)

変更のリード タイムは、コミットが運用環境にデプロイされるまでにかかる時間を測定します。この指標は、チームの業務を遅らせる可能性のあるボトルネックや非効率性を特定して排除するための貴重なツールです。

LTFC を改善する方法:

LTFC を削減するには、CI を使用してビルド、テスト、デプロイメントのフェーズを自動化し、効率を高めることを検討してください。また、コード レビュー チェックリストを使用して定期的なレビューを実装し、本番環境に影響を与える前に潜在的な問題を把握することもできます。最終的に、LTFC を改善する最善の方法は、自動ツールを使用してチームが実行する必要があるステップの数を減らすことです。

測定ツールは、摩擦点を特定することでプロセスの最適化に役立ちます。たとえば、Flow は、テストや QA など、数日または数週間に及ぶ可能性のある長時間の待機期間にフラグを立てることができます。この種の簡単に解決できる成果に対処すると、自動テストへの投資や待機状態のボトルネックを緩和するためのステージング環境の改善など、情報に基づいた意思決定が可能になります。

サービス復元時間 (TTRS)

サービスの復元時間 (平均復旧時間とも呼ばれます) は、チームがシステムまたは製品の障害から復旧し、完全な機能を復元するまでに通常かかる時間を測定します。

注意する前に指標を改善するには、根本的な問題を理解することが重要です。サービスの復元時間を分析することで、チームはダウンタイムを最小限に抑え、障害発生時の復旧を迅速化するポリシーと手順を確立できます。

TTRS の分析方法:

測定TTRS では、チームがダウンタイム インシデントを特定して解決するのにかかる時間を追跡します。これは、インシデント レポートとログを解釈することで手動で行うこともできますが、自動化されたソリューションを使用すると、チームの時間を節約できます。

Flow のようなツールは、修正や手順を実装する際の自信を高める詳細な洞察を提供し、エラーの余地を減らします。 。このプロセスにより、チームはインシデントや機能停止に対応するための明確なロードマップを得ることができます。

変更失敗率 (CFR)

変更失敗率は、変更失敗率の数を測定します。チームが展開した変更に起因するインシデント。簡単に言うと、CFR はデプロイメントと失敗の比率です。 

変更失敗率は、DORA メトリック全体の改善に取り組む際の制御メトリックとして使用できます。この指標は、速度が過度に重視されている状況を特定するのに役立ち、より良い製品をユーザーに提供するために速度と品質のバランスを維持するようチームに思い出させます。

CFR を削減する方法:

CFR を削減するための 1 つの鍵は、チームのコード品質とレビュー プロセスを改善することです。統合とエンドツーエンドのテストを使用して、実際のシナリオでシステムのさまざまな部分をテストします。すべてのエラーを手動で検出することはできないため、CFR を削減するには、開発プロセス内に監視システムと警告システムを統合することが重要です。

フローは、プル リクエスト、コード レビュー、QA 時間、バックフローなどの重要な側面を詳細に調べ、各ステップに関する貴重な洞察を提供します。このプロセスは、全員が変更を認識し、障害が発生する理由を理解し、最良の結果を得るために今後それらに対処する方法を知るのに役立ちます。

DORA メトリクスが重要な理由チームの成功

DORA メトリクスは、チームがよりスマートに作業し、より優れたソフトウェアをより迅速に提供するのに役立ちます。これらのメトリクスを評価することで、次のことが可能になります。

• プロセスの変化を定量化します。 DORA メトリクスは、ソフトウェア配信パフォーマンスを評価および改善するための具体的なデータを提供します。

• 進捗状況の監視: チームは達成可能な目標を設定し、配信機能の向上に向けた進捗状況を追跡できます。

• コラボレーションの強化: DORA 指標により、共通の目標に沿ってチームを調整し、コラボレーションと説明責任を促進します。

• リード タイムの短縮: 導入頻度やリード タイムなどの指標を追跡します。変更はプロセスを合理化し、より迅速な配信を実現するのに役立ちます。チームがより多くの成果をより迅速に提供できるように支援します。 

• 障害率の最小化: 障害率の変更などの DORA メトリクスは、品質保証慣行を改善し、障害やサービス中断を軽減する領域を強調します。

• 顧客満足度の向上: より高速で高品質なソフトウェア配信により、製品とサービスに対する顧客満足度と信頼が高まります。

DORA メトリクスを利用するためのベスト プラクティス

DORA メトリクスは、ソフトウェア配信のパフォーマンスに関する有益な洞察を提供しますが、適切な解釈が不可欠です。 DORA メトリクスの解釈と使用に関する次の 4 つのベスト プラクティスを考慮してください。

1.メトリクスに対してチームベースのアプローチを採用します

DORA メトリクスは、チーム全体のパフォーマンスを評価します。個人のパフォーマンスを測定するために DORA 指標を決して使用しないでください。誤解が生じ、チームワークが混乱する可能性があります。

チームベースのアプローチにより、リーダーは協力的な考え方を促進し、全員が共有目標に向かって協力する文化を作り出します。ゴール。 DORA メトリクスは、開発者が作業するシステム、つまりエンジニアリング リーダーによって作成されたシステムを測定します。したがって、リーダーにとって、DORA 指標を個人やチームの評価ではなく、システムとプロセスの尺度としてのみ見ることが重要です。

2.速度と品質のためのメトリクスのバランスをとる

DORA メトリクスは、単独ではなく連携して機能するように設計されています。各メトリックは、ソフトウェア配信パフォーマンスのさまざまな側面に関する貴重な洞察を提供し、多くの場合相互に影響を与えます。たとえば、失敗率の変更に十分な注意を払わずに、デプロイメントの頻度を増やすことだけに重点を置いているチームは、急いでデプロイメントを行うことにより、失敗率が高くなる可能性があります。 

ソフトウェアの配信には速度が重要ですが、品質を犠牲にしてはいけません。同様に、品質のみに焦点を当てると、納期が遅くなる可能性があります。パフォーマンスを最適化するには、これらの指標間のバランスをとることが重要です。 

3.ベンチマークと目標を理解する

ベンチマークを厳密な目標ではなく基準点として認識します。各チームには独自の課題と能力があります。外部のベンチマークと比較するのではなく、チームの過去のパフォーマンスに基づいた継続的な改善に焦点を当てます。

DORA 指標を使用して組織を比較するときは、コンテキストを考慮してください。基礎的な要因を理解せずに単に指標を比較すると、誤解を招く結論につながる可能性があります。チームの規模、プロジェクトの複雑さ、技術スタック、組織文化は、ソフトウェア開発の KPI に大きな影響を与えます。より多くの情報に基づいた意思決定と有意義な改善のために、比較にコンテキストとニュアンスを提供します。

4.データ分析にツールを活用する

DORA メトリクスはソフトウェア配信のパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供しますが、正しく使用するにはメトリクスを効果的に解釈する必要があります。 Flow のようなソフトウェア開発分析ツールを利用すると、DORA メトリクスの結果の根本的な原因を理解するのに役立ちます。

DORA メトリクスと Flow の実用的な洞察を組み合わせることで、エンジニアリング リーダーはチームを擁護し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。 Flow の DORA メトリクス ダッシュボードを利用することで、エンジニアリング リーダーはパフォーマンス メトリクスをより深く掘り下げ、改善の余地がある領域を特定し、ソフトウェア デリバリーを強化するための戦略を実装できます。

DORA メトリクスと Flow の実用的な洞察を組み合わせます

DORA メトリクスは、改善を目指すエンジニアリング チームにとって強力なツールですが、粒度やコンテキストが欠けていることが多く、表面レベルの問題のみが強調されるだけで、組織のパフォーマンスを向上させるためのガイダンスは提供されません。 

DORA メトリクスを最大限に活用して根本原因を特定するには、エンジニアリング リーダーはエンジニアリング データをさらに深く掘り下げる必要があります。 Pluralsight Flow は、配信の強化、意思決定の向上、影響力の高いチームの開発を推進する実用的な洞察を提供します。 Pluralsight Flow がどのようにプロセスを向上させるかを確認するには、今すぐ当社チームとのデモをスケジュールしてください。

以上がDORA メトリクス: エンジニアリング リーダーのためのベスト プラクティスの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。