AIと分析により、リリースパイプラインの流れを維持できます

適切なツールと分析がなければ DevOps 変革の過程のさまざまな段階で直面する課題を考慮に入れなければ、変革の取り組みの効果は限定的なものにとどまります。 DevOps ツールチェーンは 連続配送 可能、 ソフトウェア配信 パイプラインは依然として、長いサイクルタイム、問題の原因の可視性の欠如、ガバナンスの欠如したプロセスの分断といった問題を抱えています。これらの問題に対処しなければ、評判の低下、従業員の不満、そして市場シェアの喪失につながる可能性があります。

開発チームと IT 運用チームが、ソフトウェア配信における主な課題と、より優れた迅速なソフトウェア配信への道をスムーズに進めるために対処すべきベスト プラクティスを理解することが重要です。

課題1: オーケストレーション

Hubspot の状態 DevOps 2022レポート フォレスターによると、ベスト・オブ・ブリードの時代は終わった DevOps ツールチェーンは終焉を迎えました。残されたのは、相互依存度が高く、かつ分断されたツールとプロセスであり、厳格なガバナンスは確立されていません。チーム間の複雑な依存関係を管理するのは困難です。なぜなら、信頼できる唯一の情報源が存在しないからです。各チームがそれぞれ独自のインスタンスを持っているため、プロセスを拡張し、企業全体のガバナンスフレームワークを確立することは非常に困難です。

これらの課題に対処するには、まず、プロセスとツールに依存する以下の指標を追跡し、理解する必要があります。リリースサイクルタイム、手動承認ゲートの所要時間、手動テストの所要時間、ハンドオフの所要時間、デプロイメント時間、ビルド時間などです。その後、チームが以下の活動を開始することが重要です。

• パイプラインツールを標準化し、チーム間のコンプライアンスと一貫性を高めるためのセンターオブエクセレンスを設立する
• リリースの繰り返し性と予測可能性を高めるために、一般的なリリース パターンを特定します。

• リリースパターンをテクノロジーまたはビジネス機能別にグループ化する
• 全員が同じ情報に基づいて作業できるように、標準リリースプロセスをチームに導入します。
• オンボーディングプロセスの初期の成功をさまざまなフォーラムで共有し、賛同、可視性、コラボレーションを高める

課題2：効率性

ソフトウェアリリースにおける長いサイクルタイムと頻繁な遅延は、収益に直接影響を与える問題の一つです。非効率性の原因は様々です。例えば、リリースの遅延は、監査コンプライアンスの管理やステージゲート承認の遵守に必要な手作業に起因する可能性があります。また、テストが断片化され、手作業による引き継ぎが必要となるため、チームのサイクルタイムが長くなることもあります。さらに、複雑なソリューションを展開するために、多くの個別かつ相互に依存する手作業のステップが存在することも、原因の一つとして挙げられます。

以下は、リリース頻度、展開時間、変更管理プロセス時間、手動承認ゲートの数、自動化されたタスクの割合などのパフォーマンス メトリックの向上を管理するチームが一般的に行う 4 つの主要なアクティビティです。

• 特定されたパターンに基づいて自動化されたパイプラインを構築し、配信プロセスを加速してリスクを軽減します。
• 自動化ツールの有効性、信頼性、セキュリティ、スケーラビリティをテストするために、自動化パイプラインの早期導入者を特定します。
• オンボーディングのロードマップを作成し、成功した結果をコミュニティと共有する
• オンボーディングからのフィードバックをパイプラインに反映する

課題3：可視性

ソフトウェアリリースパイプラインにおける問題を完全に排除することは理想的ですが、現実的ではありません。より現実的なのは、問題や非効率性が発生した際（あるいは発生前に）その根本原因を完全に可視化できる適切な分析機能を活用することです。しかし、多くのチームは、ソフトウェアリリースプロセスにおけるボトルネックの特定に役立つ重要な指標すら測定していません。これは、本番環境へのデプロイの失敗率を高め、サービスの中断につながります。また、可視性の欠如は、リリースプロセスで問題が発生した場合の平均解決時間の増加にもつながります。

ソフトウェア配信パイプラインの可視性を高めるために、チームには次のことが推奨されます。

• 変更失敗率、サービス復旧時間、アプリケーションの可用性、停止による収益または生産性の損失などの主要な指標を測定して、現在のパフォーマンスを評価します。

• SREプラクティスへの重点を確立または拡大することで、回復力を向上させる

• 機能フラグやブルーグリーンデプロイメントを使用する

• データ駆動型のアプローチを使用してリスクを評価し、バリューストリーム内でテストをシフトして、障害を早期に特定します。

デプロイメントを自動化し、リリースを調整し、エンドツーエンドのソフトウェア リリース パイプラインに関する分析情報を提供するアプリケーション リリース自動化ソリューションが必要です。

ご確認ください＞ 「あなたの DevOps 「行き詰まっていますか？ AIと分析を活用してリリース パイプラインの流れを維持する方法」を読んで、包括的なバリュー ストリーム配信プラットフォームが、現在の状況にどのように対応できるかについて詳しく学んでください。