DORAで探る: DORA分析を最大限に活用する

アメリカのエンジニア、エドワード・デミングスはかつてこう言いました。「変化は必要ではない。生き残ることは義務ではない。」状況に関わらず、人々が変化のスピードとその影響についていくのに苦労してきたことは否定できません。例年にも増して変化の年となり、数え切れないほどの企業が犠牲になりましたが、同時に勝利を収めた企業​​も数多くあります。

デミングスの考えは正しいかもしれないが、個人と組織の両方にとって、生き残ることは確かに推奨される。では、組織はどのようにしてこれらの新しい状況に対応し、適応できるだろうか？最初の良いステップは、組織の DORAメトリクス これらを最大限に活用して、組織のデジタル変革を推進します。

DORA メトリックとは何ですか?

によって設立されました DevOps 調査と評価 (DORA) チームのプログラムの目標は、チームがソフトウェアと価値提供において高いパフォーマンスを達成するためのプラクティス、プロセス、および能力を理解することでした。DORAの4つのコア指標は次のとおりです。

• リードタイム: 変更要求の作業が開始されてから、その変更が本番環境に展開され、顧客に提供されるまでの合計時間を測定します。
• 変更失敗率: 本番環境の変更がインシデント、ロールバック、または障害を引き起こす割合を測定します。
• 平均復旧時間: インシデントが発生してから、生産変更によって解決されるまでの時間を測定します。

• Deployメント頻度: チームが本番環境に変更をプッシュする頻度を測定します

データはどこから来ているのでしょうか？リードタイム、変更失敗率、平均復旧時間はすべてサービス管理ツールやその他のアジャイル計画ツールから取得されますが、展開頻度は展開ツール（ Digital.ai Deploy）または CI Jenkins のような統合ツール。

DORAメトリクスは、ソフトウェア開発およびデリバリー能力に関するソフトウェアチームのパフォーマンスを、高低でランク付けするために使用されます。最終的に、これらのメトリクスはチームに現状を改善するための能力を提供します。これはベースラインであり、そこから将来の目標を設定することができます。

DORAとVSM

では、DORA指標はどのように結びつくのでしょうか？ バリューストリーム管理多くのお客様において、ビジネス部門からIT部門に至るまで、プロセスがサイロ化しているケースがよく見られます。企業文化の変革と社内知識の継承が進む中で、課題となるのは、変化のスピードにいかに対応し、お客様の組織を変革して、これらの変化からメリットを得られる組織へと変革できるかということです。

VSM ライフサイクルにおいて、DORA メトリックは「効率性と技術フローの改善」領域の本質です。

本質的に、DORA指標は、 DevOps 組織。さらに右側の「運用改善」では、完全に自動化された変更管理プロセスが導入されます。

全体的に、成功する VSM プラットフォームは 2 次元になります。

「組織は多様で、組織内にも階層構造が異なります」と、 Digital.ai「これが第二の次元です。チームレベルから始まりますが、そこで終わるべきではありません。製品レベル、そして部門レベル、そして企業レベルへと昇華させ、最終的には組織全体にまで浸透させるべきです。」

世界規模の組織でこれを実現するのは非常に困難ですが、VSMがまさにその役割を担います。VSMは、それぞれ独自のダッシュボードとKPIを持つ様々なステークホルダーに対し、それぞれ異なる集約レベルを提供します。最終的に、バリューストリームはビジネスの成果とSDLCの活動を結び付けるために存在します。VSMプラットフォーム内でDORAメトリクスを活用することで、組織のインプットとアウトプットの活用状況の追跡に集中できますが、DORAは全体像のほんの一部に過ぎません。

VSM プラットフォーム内で DORA メトリックを有効にする方法

では、これらの DORA メトリクスをどのように実現するのでしょうか？これらのメトリクスを追跡し、測定するには何が必要でしょうか？アーキテクチャの観点から見ると、DORA メトリクスにとって最も重要な要素は分析プラットフォームです。成功する分析プラットフォームには 3 つのレイヤーがあり、最初のレイヤーは異種ソースです。これは、作業が行われる企業内のツール環境です（例：JIRA、Jenkins、ServiceNow）。次のレイヤーは、統合情報モデルとも呼ばれる実際の分析プラットフォームです。ここで、計画から個々のタスクに至るまで、情報が構造化されます。最後に、分析レンズがあります。これは、専用の分析ソリューションを活用して問題の発生原因と発生方法を把握することで、意思決定を向上させるための具体的なパノラマレンズです。

DORAの拡張

DORAメトリクスの活用方法を見てきましたが、これで終わりでしょうか？いいえ、そうではありません。可視化は実用的なインサイトを得るための第一歩であり、この膨大なデータを活用することで、DORAメトリクスの活用範囲をさらに広げることができます。

DORA メトリックを活用する際に考慮すべきいくつかの質問:

• どの変更が失敗するかを事前に予測できますか?
• 限られた監視の下で高パフォーマンスのチームがより頻繁にデプロイできるようにするには、Green Light API をチームに有効にするにはどうすればよいですか?
• すべてのチームが改善点を特定し測定するための基盤を確立できますか?
• 開発ライフサイクルのボトルネックを特定してリードタイムを短縮できますか?

• 主要な機能やリリースの作業がいつ完了するかを予測できますか?

DORAメトリクスを活用することで、チームとシステムはリスク要因の検出、障害発生率の最小化、現状よりもアジャイルな対応を阻害する要因の発見など、様々なメリットを享受できるようになります。では、単に追跡と測定を行うだけでは不十分なのでしょうか？

その Digital.ai 違い

一般的なアーキテクチャフレームワークをさらに一歩進め、VSMプラットフォームにAIソリューションを追加しましょう。DORAメトリクスにAIを組み込むことで、ビジネス視点の成果とSDLCの活動を結び付けやすくなります。 Digital.ai オファー 4つのAIソリューション 含みます：

• フロー加速: リスクを軽減し、スループットを向上させ、俊敏性を加速します

• 品質改善: 品質の問題を検出/予測し、アプリケーション環境内の問題領域にチームを誘導します。
• 変更リスク予測: リスクのある変更を特定し、リスクを管理および軽減するための措置を積極的に講じます
• サービス管理プロセスの最適化: 断片化されたチーム間のサイロを解消し、データに基づく意思決定でITサービスの提供を加速します。

DORAは、ツールチェーンに既に存在する可能性のあるこれらのツール群の最上位レイヤーです。4つのソリューションすべてを一度に導入する必要はありません。まずは、最も問題のある箇所を特定し、そこから作業を進めていきましょう。