アプリケーションパイプラインの詰まりを解消する3つのヒント

シルビア・デイビス、シニアプロダクトマーケティングマネージャー Digital.ai; PMP; SAFe SPCおよびITSMエキスパート

キムさんをご紹介します。キムさんは航空会社のプロダクトマネージャーです。彼女の主な課題の一つは、デジタル製品が予定通りに納品されるかどうかを予測し、確実にすることです。ご存知の通り、 アプリケーションパイプラインの管理 プロセス全体を通じて大きなリスクがあるため、簡単ではありません。

キム氏と話をした際、彼女はアプリケーションのリリースと展開プロセスは遅延のリスクが高いと述べました。「アプリケーションのリリースは、空港のセキュリティゲートを通過するようなものです。待ち時間はある程度予想できるかもしれませんが、ゲートや空港によって大きく変わる可能性があります。セキュリティゲートに到着するまでの待ち時間を予測するのは困難です。」

キムは正しい。 Deploy複雑な環境にアプリケーションを導入することは予測不可能かつリスクを伴い、企業とその顧客に重大な問題を引き起こす可能性があります。

キムはリリースとデプロイのキューに何があるのか​​把握できず、デリバリー時間やリスクを的確に予測することができませんでした。一方、リリースマネージャーのジョーは、開発チームから何が「開発中」なのかを一切把握できなかったため、作業内容を把握し、計画を立てることができませんでした。

Kim はリリース チームを責め、Joe も同じ理由 (パイプラインの詰まり、可視性の欠如、アプリケーションの大幅な遅延) で開発チームを責めています。

サイロ化された相関のないデータ

キムとジョーだけではありません。複雑な環境を持つ多くの企業で、このような事例を何度も目にしてきました。 DevOps 豊富なツール群 あらゆる組織で導入されているツールは、ほとんどがサイロ化され、データセットが分離されているため、主要なボトルネックやアプリケーション遅延のリスクを特定することが困難です。大量のツールや分析ツールがあっても、全体像を把握できていない可能性があります。 DevOps パイプライン。

詰まりを解消する3つのステップ DevOps パイプライン

それでは、次の 3 つのステップを使用して、Kim と Joe の課題を解決する方法を見てみましょう。

• あなたの能力を活用してください DevOps データ： 統合する DevOps 豊富なツール群 そしてデータを 単一の統合分析プラットフォーム運用指標、探索的指標、そして予測可能な分析を、組織内のさまざまな役割に応じて組み込む。 ソフトウェア配信 ライフサイクル。

データはパイプラインの詰まりを解消するための基盤です。なぜでしょうか?

初期のエンドツーエンドの分析を適切に行うことで、ボトルネックがどこにあるか、どの領域を自動化できるか、どのアプリケーションを優先するかを特定でき、遅延のリスクを排除できるようになります。

AI 機械学習モデルを追加すると、リスクと期間を予測するのに役立ちます。

以下に指標の例をいくつか挙げます。 Digital.ai Release (NAIST) と Digital.ai Deploy ボトルネックを特定するのに役立ちます。

以下のダッシュボードは、「直近のタスクとその影響」を可視化します。キムとジョーは、どのリリースとどのチームが時間を要しているかを分析し、詳細に掘り下げて遅延の根本原因を突き止めることができます。また、本番環境への影響とその成功を視覚化することで、同じアプリケーションリリースの問題が再発しないように対策を講じることができます。

• 「目的に合った」 リリース管理 溶液： アプリケーションのリリースとデプロイを調整します。

多くのお客様は、アプリケーションのリリースに必要な数百ものタスクを管理するために、スプレッドシートや作業管理ツールを使用しています。これらのツールの問題点は、複数のチームとそのタスクを連携させるように設計されていないことです。 変更管理プロセス そしてそのゲート、そして変更の失敗のリスク。

使い方 Release 管理ツール 複雑な環境でのリリースとデプロイメント タスクを調整するように設計されており、運用エラーを削減し、運用時のボトルネックとアプリケーション障害のリスクを排除します。

複数のコンポーネントがさまざまな環境に配信されるアプリケーション リリース ビューの例を次に示します。

下の図は、 Digital.ai Release 複数のリリースをアプリケーションビューにまとめることで、キムは自分のアプリケーションに紐づくすべてのリリースを把握できます。それぞれのアプリケーションには複数のリリースがあり、様々なコンポーネントがデプロイされています。 Digital.ai Deploy そしてArgo。キムはリアルタイムで状況を確認し、必要に応じて即座に対応できるようになりました。

• コンプライアンスを確保しながら、可能なすべてのデプロイメントおよびリリース タスクを自動化します。 事前に導入戦略を定義し、特にクラウドおよびコンテナ環境向けの導入手順とインフラストラクチャのプロビジョニングを含めます。

多くの顧客は自動化のために様々なツールを使用しています アプリケーションの展開ですが、それらはすべてサイロ化されています。また、特に政府の基準に準拠する必要がある複雑な環境では、手動での導入とプロビジョニングは選択肢になりません。前述のように、データを活用して自動化可能な領域を特定し、導入ツールに統合されたオーケストレーションツールを選択し、可能なすべてのタスクを自動化しましょう。これにより、効率が向上し、さらに重要な点として、運用エラーのリスクを軽減できます。

下の図では、 Digital.ai Release これにより、ジョーは環境とアプリケーションごとにデプロイメント戦略を定義し、さまざまなデプロイメントツールと統合し、デプロイメントを自動化し、状況の可視化を実現できます。これにより、ジョーは即座に対応し、パイプラインの優先順位を付け、アプリケーションをより効率的に本番環境にリリースできるようになりました。

キムとジョーの話に戻りますが、良いニュースとしては、非難はなくなったということです。

彼らは今、 Digital.ai DevOps 全体の可視性を高めるのに役立つプラットフォーム DevOps パイプラインを構築し、アプリケーションがいつ配信されるかを予測し、発生する可能性のあるリスクを軽減して、本番環境でのアプリケーションの遅延やアプリケーション障害を防止します。

アプリケーション開発チームとリリースチームの連携をどう改善できるかについて詳しく知りたい方は、Fireside Chat「アプリケーションパイプラインの詰まりを解消し、開発を加速するための3つのヒント Releases.