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Atualizado em : Oct 27, 2021
Oct 2021
Adote ? Acreditamos firmemente que a indústria deveria adotar esses itens. Nós os usamos quando são apropriados em nossos projetos.

Para avaliar o desempenho da entrega de software, cada vez mais organizações estão recorrendo às quatro métricas fundamentais , definidas pelo programa DORA research: lead time, frequência de deployment, tempo médio de restauração (MTTR) e porcentagem de falha de alteração. A pesquisa e sua análise estatística mostram uma ligação nítida entre alta performance de entrega e essas métricas, que fornecem um ótimo indicador de desempenho para um time, ou até mesmo uma organização inteira.

Ainda defendemos fortemente o uso dessas métricas, mas aprendemos algumas lições desde que começamos a monitorá-las. E temos observado o uso cada vez mais frequente de abordagens de medição equivocadas, com ferramentas que ajudam os times a obter essas métricas baseando-se somente em seus canais de entrega contínua (CD). Particularmente, quando se trata de métricas de estabilidade (MTTR e porcentagem de falha de alteração), os dados do pipeline de CD por si só não fornecem informações suficientes para determinar o que é uma falha de implantação com impacto real para os usuários. As métricas de estabilidade só fazem sentido se incluírem dados sobre incidentes reais que prejudicam a experiência de uso do serviço.

E como qualquer métrica, recomendamos sempre ter em mente a intenção final por trás, usando-as para refletir e aprender. Por exemplo, antes de passar semanas desenvolvendo ferramentas sofisticadas de dashboard, considere incluir a verificação rápida do DORA regularmente em retrospectivas do time. Isso dá ao time oportunidade de refletir sobre quais recursos podem ser trabalhados para melhorar suas métricas, o que pode ser muito mais efetivo do que usar ferramentas prontas para uso excessivamente detalhadas.

Apr 2019
Adote ? Acreditamos firmemente que a indústria deveria adotar esses itens. Nós os usamos quando são apropriados em nossos projetos.

O minucioso relatório State of DevOps tem como foco uma análise estatística e orientada por dados de organizações de alta performance. O resultado dessa pesquisa de vários anos, publicado no Accelerate, mostra uma ligação direta entre a performance organizacional e a performance de entrega do software. Os pesquisadores determinaram que apenas quatro métricas fundamentais diferenciam as organizações de baixo, médio e alto desempenho: lead time, frequência de deployment, tempo médio de restauração (MTTR) e porcentagem de falha de alteração. Realmente, achamos que essas quatro métricas fundamentais são um recurso simples, porém poderoso para ajudar líderes e times a focar em medir e melhorar o que é importante. Um bom ponto de partida é equipar as pipelines de compilação para extrair essas quatro métricas fundamentais e tornar o fluxo de valor da entrega de software visível. Pipelines GoCD, por exemplo, possibilitam medir essas quatro métricas fundamentais como uma entidade de primeira classe do GoCD analytics.

Nov 2018
Experimente ? Vale a pena ir atrás. É importante entender como desenvolver essa capacidade. As empresas devem experimentar esta tecnologia em um projeto que possa lidar com o risco.

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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