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Última actualización : Oct 27, 2021
Oct 2021
Adoptar ? Creemos firmemente que la industria debería adoptar estos elementos. Nosotros los utilizamos cuando es apropiado para nuestros proyectos.

Para medir el rendimiento en la entrega de software, cada vez más organizaciones recurren a las cuatro métricas clave definidas por el programa DORA research : el tiempo de espera de un cambio, la frecuencia de despliegue, el tiempo medio de restauración (MTTR) y tasa de fallo de cambio. Esta investigación y sus análisis estadísticos han demostrado una clara relación entre el alto rendimiento de entrega y estas métricas, lo cual proporciona un magnífico indicador de cómo un equipo, o incluso toda una organización, lo está haciendo.

Aún somos partidarios de estas métricas, sin embargo hemos aprendido algunas lecciones desde la primera vez que empezamos a monitorearlas. Cada vez vemos más enfoques de medición erróneos en herramientas que ayudan a los equipos a medir estas métricas basándose puramente en sus pipelines de entrega continua (CD). En particular, cuando se trata de métricas de estabilidad (MTTR y tasa de fallo de cambio), únicamente los datos recogidos de las pipelines de entrega continua (CD)no proveen suficiente información para determinar qué es un fallo en el despliegue con un impacto real en el usuario. Las métricas de estabilidad sólo tienen sentido si incluyen datos sobre los incidentes reales que degradan el servicio para los usuarios.

Y como todas las métricas, recomendamos tener siempre presente el objetivo principal que está detrás de la medición y usarlas para reflexionar y aprender. Por ejemplo, antes de estar semanas construyendo sofisticadas herramientas con tableros, considere incluir y revisar regularmente el DORA quick check en las retrospectivas del equipo. Esto da al equipo la oportunidad de reflexionar en que capabilities podrían trabajar para mejorar sus métricas, lo que puede ser mucho más eficaz que las herramientas que ya están hechas y sobre-detalladas.

Apr 2019
Adoptar ? Creemos firmemente que la industria debería adoptar estos elementos. Nosotros los utilizamos cuando es apropiado para nuestros proyectos.

The thorough State of DevOps reports have focused on data-driven and statistical analysis of high-performing organizations. The result of this multiyear research, published in Accelerate, demonstrates a direct link between organizational performance and software delivery performance. The researchers have determined that only four key metrics differentiate between low, medium and high performers: lead time, deployment frequency, mean time to restore (MTTR) and change fail percentage. Indeed, we've found that these four key metrics are a simple and yet powerful tool to help leaders and teams focus on measuring and improving what matters. A good place to start is to instrument the build pipelines so you can capture the four key metrics and make the software delivery value stream visible. GoCD pipelines, for example, provide the ability to measure these four key metrics as a first-class citizen of the GoCD analytics.

Nov 2018
Probar ? Vale la pena intentarlo. Es importante entender cómo construir esta habilidad. Las empresas deberían implementar esta tecnología en un proyecto que pueda manejar el riesgo.

The State of DevOps report, first published in 2014, states that high-performing teams create high-performing organizations. Recently, the team behind the report released Accelerate, which describes the scientific method they've used in the report. A key takeaway of both are the four key metrics to support software delivery performance: lead time, deployment frequency, mean time to restore (MTTR), and change fail percentage. As a consultancy that has helped many organizations transform, these metrics have come up time and time again as a way to help organizations determine whether they're improving the overall performance. Each metric creates a virtuous cycle and focuses the teams on continuous improvement: to reduce lead time, you reduce wasteful activities which, in turn, lets you deploy more frequently; deployment frequency forces your teams to improve their practices and automation; your speed to recover from failure is improved by better practices, automation and monitoring which reduces the frequency of failures.

Publicado : Nov 14, 2018
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