統合する DevOps ツールチェーンで生活をシンプルに

組織は、製品の開発、リリース、アップデートに使用したツールとプラットフォーム全体を、集合的な「ツールチェーン」として捉えることができます。本質的に、ツールチェーンとは、個々のソリューションを単一の統合されたエンドツーエンドのプロセスにまとめるものです。 

多くの場合、このツールチェーンは、個別のサイロ化された環境、つまり共通の目的のために別々のチームが運用する別々のツールで構成されています。サイロ化の特徴として、チーム間の引き継ぎ時にファイル形式の調整が必要になることや、環境間の可視性の欠如などが挙げられます。このサイロ化は摩擦を生み出し、リードタイムの​​長期化、チーム間の連携・調整の不足、プロセスパフォーマンスの可視性の欠如、監査の実施やコンプライアンス確保の困難化につながる可能性があります。 

ますます、個人 DevOps ツールは互いに統合され、より統一された連携ツールチェーンが実現されています。Jiraのようなプログラムは、GitHubリポジトリとすぐに連携できるなど、統合機能は組み込まれている場合もあります。また、統合機能はカスタムビルドすることもでき、組織はツール環境間の橋渡しを行うことができます。組み込み統合の利点は、製品の一部であり、ベンダーによってサポートおよび保守されることです。一方、顧客ソリューションは柔軟性を提供しますが、構築と保守には時間と労力が必要です。

全体の一部としてシームレスに統合されるツールを選択することで DevOps 事前統合ツールまたはカスタム統合のいずれかを通じてソリューションを活用することで、組織はより信頼性の高いリリースプロセスを実現できます。ツール統合により、スプリント中のチーム間のスムーズな移行が可能になり、ツールチェーン全体の可視性が向上します。 

組織は、ツールチェーン全体の統合性を高め、より一貫性のある統合を実現することで、パフォーマンス、コンプライアンス、透明性の向上を実現できます。ツールチェーンの統合改善プロセスは、まず優先的に解決すべき問題領域を特定し、既成またはカスタム構築された統合機能を活用してこれらの問題に対処することから始めることができます。

ツールが連携されていないと、非効率性、ボトルネック、可視性のギャップが生じる可能性があります。

より統合された（または完全に統合された）ツールチェーンに投資する主な理由は、望ましくない結果につながる永続的な問題に対処することです。

こうした問題には次のようなものがあります:

1. 可視性の欠如
2. 手動によるハンドオフによりリリースプロセスが遅くなる
3. リリースの失敗につながる、持続的な人為的エラー要因
4. 自動化された統合によって簡単に処理できる作業に多くの時間を費やしているチーム

これらの課題の多くは、組織内の複数のパフォーマンス領域に起因している可能性があります。しかし、ツールセットの統合が不十分なことが、一部の問題の発生や悪化の原因となっている可能性があります。 

高い欠陥率に直面している製品を例に挙げると、組織は欠陥の原因を特定のチームまたは段階に切り分けることができます。 DevOpsそして、ビルド品質、テスト、またはリリース後に発生する欠陥の原因となる可能性のあるコアアーキテクチャの問題を改善するための対策を講じることができます。 

しかし、これらの努力はすべて、 DevOps ツールチェーン。さらに、最も明白なソリューションはすべて、事前に統合されていないと実装が困難になる可能性があります。特に開発の途中でテストを追加する場合はその傾向が顕著です。

必要な統合ソリューションがすぐに存在し、すぐに活用できる場合、統合に関するこれらの一般的な問題を改善しようとする動きも飛躍的に増加するはずです。

統合ツールチェーンの利点

ツールチェーンの統合により、さまざまな有益な成果がもたらされ、それらすべてが一体となって、コンプライアンスの向上とパフォーマンス結果の改善を伴う、より効率的なプロセスの実現に貢献します。

すぐに共有できる DevOps ツールチェーン全体にわたるデータにより、次の利点が実現されます。 

1. 組織は指標をモニタリングすることで実用的な洞察を導き出し、的を絞ったプロセス改善と綿密なワークフロー管理が可能になります。また、プロセス全体の可視性を向上させ、ボトルネックの削減やチーム全体の可視化に必要なデータも提供します。
2. ツールチェーンは、リリースプロセス全体の各ステップを漏れなく記録する、完全なエンドツーエンドの記録システムとしてデータを生成し、各ツールとプロセスの詳細を一箇所にまとめることで、監査におけるコンプライアンスの証明が容易になり、規制の厳しい業界に最適です。
3. 自動化の強化により、プロセスの信頼性が向上しました。手動によるハンドオフやカスタムスクリプトの作成を必要とせず、毎回正しい手順が実行されます。
4. 堅牢で統合されたプロセスがあれば、将来のニーズへの適応が容易になります。例えば、次のようなソリューションがあります。 Digital.ai Release組織のニーズの変化に応じて、ツールチェーンに新しいツールや統合機能を追加するのは簡単です。しかし、個別のツールがパッチワークのように混在していると、環境の大きな変化ごとに必要な統合機能を構築する必要があります。
5. ツールチェーンは、個々のツールからプロセスを抽象化します。例えば、CI、テスト、セキュリティ、デプロイメントといった段階を踏んで、エンドツーエンドのリリースプロセスを構築できます。このプロセスのフレームワークは、ツールが変更されたり、部品が削除されたりしても、同じままです。この考え方は工場の生産ラインに似ています。1台の機械を交換またはアップグレードしても、ライン全体を変更する必要はありません。しかし、緩く編成された機械の集合体であれば、変更による影響ははるかに大きくなります。
6. 個々のチームはエンドツーエンドのプロセスの一部となります。可視性は、各自のツールだけでなく、プロセス全体にまで及びます。この視点により、チームは全体像の中で自分たちがどのように位置づけられ、プロセスに価値を提供しているかをより深く理解できるようになります。そして、結果を変えない可能性のあるローカルツールだけでなく、グローバルプロセス全体に役立つ方法で最適化と改善を行うことができます。

ツールチェーンの統合により、強力な分析情報が得られます

複数のツールを使う際の大きな課題の一つは、それぞれが別々の記録システムを生成する可能性があることです。各システムは通常、それぞれの機能についてレポートを作成できますが、これは、複数のツールを統合したプールに分析を適用できることとは異なります。 DevOps データ。

真の分析には、あらゆる記録システムから集約されたデータが必要です。これにより、偏りや盲点、分析の制限のない可視性が得られます。AIを活用した分析は、 DevOps データアダプタを使用して、関連するあらゆるソースからデータを統合し、シームレスなインポートと集計を実現します。ビジネスユーザーは、直感的なダッシュボードからこれらのデータにアクセスできます。

真の分析機能を備えている DevOps データは単なる真実の源ではなく、インスピレーションの源を提供します。 DevOps リーダーは、パフォーマンスが低い領域やボトルネックを示す指標を視覚化できます。コンプライアンスと監査レポートもここで言及すべき事例の一つです。エンドツーエンドのデータをすべて収集することで、規制の厳しい業界では、各リリースで発生したすべての事象に関する監査レポートを簡単に作成できます。

集約されたデータはAI/ML技術を用いて分析することもできます。例えば、組織は特定の変更における本番環境の問題のリスクを定量化することができます。 履歴データを使用して変化リスクの要因をモデル化する変更のすべての要素を分析し、過去のデータと比較することで、AI/MLモデルは特定の変更の問題リスクを客観的に評価できるようになります。

もう一つの例 DevOps 分析とは、視覚化されたレポートを通じてプロセス改善の機会を特定することです。これは、プロセスのボトルネックや、他のタスクよりも時間がかかる傾向にある特定のタスクグループを特定するための指標を用いて実現できます。

これらの統合分析機能がなければ、 DevOps リーダーは、簡単に答えられない疑問を抱えているかもしれません。手作業によるレポート作成には時間がかかり、人間が合理的な時間内にすべての必要なデータを「処理」することは不可能かもしれません。AI/MLを活用した分析は、ほぼリアルタイムで回答を提供し、組織はこれまで不可能だった方法でバリューストリームを可視化できます。また、重要な優先事項へのコンプライアンスを確保するための、確実な流通経路レポート、監査、モニタリングも可能になります。

始め方と、単純なツール統合の先を見据える

ツールチェーンの統合を改善したい組織にとって最もシンプルなアプローチ DevOps 事前に構築された統合機能を提供するツールや、包括的なソリューションの一部として連携するツールの導入を優先することです。 DevOps スイート。カスタム統合を実装すると、より高度な制御が可能になりますが、個々のツールが更新され、 DevOps ワークフロー自体は時間の経過とともに進化します。

他にも次のような考慮事項があります。

複数のツールチェーンの調整
レガシーコンポーネントとクラウドコンポーネントの両方を含む、より複雑なリリースを可能にします。企業（特に大企業）は、コンテナやマイクロサービスなど、様々なテクノロジーや環境で実行する必要があるアプリケーションを抱えています。どのツールチェーンを使用していても、一貫した結果を提供し、全体的な分析／監視活動に統合できることを保証したいと考えています。

分析を使用してデータから洞察を生成する
これらの洞察により、組織はプロセスと効率性を改善し、より優れたソフトウェアをより迅速に提供できるようになります。エンドツーエンドのデータを活用することで、個々のローカルツールだけでなく、グローバルプロセス全体に関する洞察を得ることができます。さらに、AIを活用した分析ソリューションは、問題が発生する前に予測できるため、組織は問題を事前に把握し、事後対応を簡素化することができます。

統一された記録システムの構築
包括的なツールチェーンを構築することで、リリースプロセス全体のデータを一元的に収集し、各ステップに関する情報を提供できます。この記録システムにより、発生した問題のデバッグ、特定、修正が容易になります。また、監査においてコンプライアンスを証明できる手段も提供します。

つながり、 DevOps アジャイル開発のツールチェーン
効率的な DevOps ソフトウェアデリバリーは、開発チームが最優先の機能を迅速にリリースできる場合にのみ役立ちます。アジャイルと DevOps 開発と Release チームは連携して作業し、効率的に価値を提供できるようになります。また、組織全体の連携がより効果的になり、コミュニケーションも円滑になります。

バリューストリーム管理（VSM）を採用する
バリューストリーム管理により、組織は技術プロセスをビジネス目標と顧客に提供する価値に整合させることができます。包括的なツールチェーンがあれば、組織は改善領域の特定、新技術への投資、成果の測定、そして反復的な改善を開始できます。これらの組織は、ソフトウェアをリリースするプロセスから、ビジネス価値を高めるための測定可能な継続的改善プロセスへと移行します。

を見てみましょう DevOps 2021年に私たちの 2020年を振り返り、そして未来を見据えたウェビナー.