Four Key Metrics - 软件交付效能如何影响组织绩效

https://cloudplatformonline.com/2018-state-of-devops.html  和 https://puppet.com/resources/whitepaper/state-of-devops-report 发布了2018年发布了侧重于高绩效组织的数据驱动型统计分析的Devops报告,报告持续了多年,软件交付效能对于组织绩效的影响已经被研究和证明了多年,本文主要介绍一下在交付过程中最重要的四个指标,以及交付效率如何影响组织绩效的研究结果。

01 持续交付的闭环

从整体组织交付效能提升的角度看业界的发展,CI,CD似乎是一条毕竟之路,管理了从需求,代码提交,构建部署,测试,验证反馈,甚至线上监控运维,回滚等整个发布环节。

从CD的角度,业界已经有了一个比较成熟的成熟度模型,在不同规模,业务形态的公司会有一定的区别,但是本质上是想通的,目标是一致的。从成熟度的角度,界定状态,找到问题,不断改进,形成反馈闭环才是”持续“的精髓所在,不断改进,有效的关键指标度量则是必要的环节。从下图简化的CD闭环来看,有效的度量能帮助我们看到,我们的改进和目标是否在improving和delivering我们的目标,并且从长远的角度可以一定预测表现和成本评估的帮助。

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02 four key metrics

在通常的工程实践中,交付效率和交付质量是需要权衡和取舍的,但是从State of Devops大样本来看,最高效能的企业在交付效率和质量同样表现优秀,从CD的成熟度模型和”持续“的角度来讲,程度度到达一定程度,质量和效率会相互赋能、促进彼此。

虽然从精细化运营的角度,我们可以提供更多维度的度量,但是从执行成本和交付效能与组织绩效的关联程度,我们主要从两个维度,四个Metrics来说明。

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交付频率(Deployment frequency):code发布的频率。

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持续交付,”持续“也可以理解为高频率,高吞吐,高频率以为单次发布承担更小的风险,用户能够更快看到反馈的需求,同样可以更早的新功能验证和更多的反馈。

从企业的的调研结果看,高效的团队在发布频率上高于低效的团队,从数据统计上看最高(1460次)vs. 最低(32次)。

Cycle & Lead time

从两张图看Cycle和Lead time。

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前两个指标一个衡量的是频率,一个是周期, 同样,有效度量的基石需要有达成共识的计算方式。

从数据统计上看,最快(60min)vs. 最慢(26940min)

失败率(Failure rate)

影响发布的问题,比如break build, 配置错误等,pipeline的稳定性,代码的质量会直接影响发布频率和后面要提到的MTTR。

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从数据统计上看,最好(0-15%), 最差(46-60%)

MTTR(平均恢复时间)

持续交付过程提到了fast feedback loop的重要性,低MTTR反映了更快的反馈。

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从数据统计上看,最快(1h) vs. 平均(169h)vs. 最慢(5040h)。

总体上看,不同组织在4个重要指标上的表现差异。

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最后,定义和度量只是开始,持续的践行和改进才是走向高效能团队的必经之路。

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参考:

https://puppet.com/resources/whitepaper/state-of-devops-report

https://www.gocd.org/assets/images/campaign/ebook-cd-analytics/ebook-cd-analytics.pdf

https://cloudplatformonline.com/2018-state-of-devops.html

THE END

- 晚安 -

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