DORA와 함께 탐색: DORA 분석을 최대한 활용하기

미국 엔지니어 에드워드 데밍스가 말했듯이, "변화는 필수가 아니다. 생존은 의무가 아니다." 어떤 상황이든, 사람들이 변화의 속도와 그 영향을 따라잡기 위해 고군분투해 왔다는 것은 부인할 수 없는 사실입니다. 그 어느 때보다 격동의 한 해를 보내면서 수많은 기업이 희생양이 되었지만, 반대로 승리한 기업도 많았습니다.

데밍스의 주장이 맞을지 몰라도, 생존은 개인과 조직 모두에게 분명히 권장되는 사항입니다! 그렇다면 조직은 어떻게 이러한 새로운 환경에 발맞추고 적응할 수 있을까요? 좋은 첫걸음은 조직의 DORA 지표 이를 최대한 활용하여 조직의 디지털 전환을 추진합니다.

DORA 지표란 무엇인가요?

에 의해 설립 DevOps 연구 및 평가 (DORA) 팀의 경우, 이 프로그램의 목표는 팀이 소프트웨어 및 가치 제공 분야에서 높은 성과를 달성할 수 있도록 지원하는 실무, 프로세스 및 역량을 이해하는 것이었습니다. DORA의 네 가지 핵심 지표는 다음과 같습니다.

• 리드 타임: 변경 요청에 대한 작업이 시작된 시점부터 해당 변경 사항이 프로덕션에 배포되어 고객에게 전달될 때까지의 총 시간을 측정합니다.
• 변경 실패율: 생산 변경으로 인해 사고, 롤백 또는 실패가 발생하는 비율을 측정합니다.
• 복구 평균 시간: 사고가 발생한 후부터 프로덕션 변경을 통해 해결될 때까지의 시간 측정

• Deploy멘트 빈도: 팀이 프로덕션에 변경 사항을 푸시하는 빈도를 측정합니다.

데이터는 어디에서 오는가? 리드 타임, 변경 실패율, 평균 복구 시간은 모두 서비스 관리 도구나 다른 애자일 계획 도구에서 가져오는 반면, 배포 빈도는 배포 도구(예: Digital.ai Deploy) 또는 CI Jenkins와 같은 통합 도구.

DORA 지표는 소프트웨어 개발 및 제공 역량과 관련하여 소프트웨어 팀의 성과를 높거나 낮게 평가하는 데 사용됩니다. 궁극적으로 이러한 지표는 팀에게 현재 수준을 개선할 수 있는 역량을 제공합니다. 이는 팀의 기준이 되며, 이를 바탕으로 원하는 미래 목표를 수립할 수 있도록 도와줍니다.

도라와 VSM

그렇다면 DORA 지표는 어떻게 연결됩니까? 가치 흐름 관리많은 고객사에서 흔히 볼 수 있는 것은 비즈니스부터 IT까지 사일로화된 프로세스입니다. 문화적 변화와 내부 지식 이전 사이에서, 우리는 어떻게 변화의 속도에 발맞춰 나가고 이러한 변화의 혜택을 누릴 수 있는 조직으로 탈바꿈할 수 있을까요?

VSM 수명 주기 내에서 DORA 지표는 "효율성 및 기술 흐름 개선" 영역의 핵심입니다.

기본적으로 DORA 측정항목은 귀하의 출력을 측정합니다. DevOps 조직. 오른쪽으로 더 나아가 "운영 개선"을 살펴보면, 완전 자동화된 변경 관리 프로세스가 적용됩니다.

전반적으로 성공적인 VSM 플랫폼은 2차원적일 것입니다.

"조직은 다양하고, 조직 내에도 계층 구조가 다릅니다."라고 기술 이사인 Mattias Zieger가 말했습니다. Digital.ai. "이것이 두 번째 차원입니다. 팀 수준에서 시작하지만 거기서 끝나서는 안 됩니다. 제품 수준, 부서 수준, 그리고 전사적 수준으로 확장되어 조직 전체에 도달해야 합니다."

전 세계 기관에서 이를 달성하는 것은 매우 어려울 수 있지만, 바로 이 부분에서 VSM이 도움을 줄 수 있습니다. VSM은 측정하려는 고유한 대시보드와 KPI를 가진 다양한 이해관계자에게 다양한 집계 수준을 제공합니다. 궁극적으로 가치 흐름은 비즈니스 성과를 SDLC 활동과 연결하는 역할을 합니다. VSM 플랫폼 내에서 DORA 지표를 활용하면 조직의 입력이 얼마나 좋은지 추적하는 동시에 출력도 얼마나 좋은지 파악하는 데 집중할 수 있지만, DORA는 전체 과정의 일부에 불과합니다.

VSM 플랫폼 내에서 DORA 메트릭을 활성화하는 방법

그렇다면 DORA 지표를 어떻게 활성화할 수 있을까요? 이러한 지표를 추적하고 측정하려면 무엇이 필요할까요? 아키텍처 관점에서 볼 때, DORA 지표에 가장 중요한 요소는 분석 플랫폼입니다. 성공적인 분석 플랫폼은 세 가지 계층으로 구성되는데, 첫 번째 계층은 이기종 소스입니다. 이는 기업 내에서 작업이 수행되는 도구 환경(예: JIRA, Jenkins, ServiceNow)입니다. 두 번째 계층은 통합 정보 모델이라고도 하는 실제 분석 플랫폼입니다. 여기에서 계획 단계부터 개별 작업 단계까지 정보가 구조화됩니다. 마지막으로, 특수 목적 분석 솔루션을 활용하여 문제가 발생하는 방식과 이유를 파악하여 의사 결정을 개선하는 분석 렌즈가 있습니다.

DORA를 확장하여

DORA 지표가 무엇을 할 수 있는지 살펴보았으니, 이제 이것이 최종 목표일까요? 절대 아닙니다. 가시성은 실행 가능한 인사이트를 얻는 첫 단계이며, 이 모든 데이터를 활용할 수 있게 되었으니 이제 DORA 지표 활용을 더욱 확장할 수 있는 기회가 생겼습니다.

DORA 지표를 활용할 때 고려해야 할 몇 가지 질문은 다음과 같습니다.

• 어떤 변화가 실패할지 미리 예측할 수 있을까?
• 제한된 감독으로 고성과 팀이 더 자주 배포할 수 있도록 하는 Green Light API를 사용하여 팀을 활성화하려면 어떻게 해야 합니까?
• 모든 팀이 개선 사항을 파악하고 측정할 수 있는 기반을 마련할 수 있을까요?
• 개발 라이프사이클에서 병목 현상을 파악해 리드 타임을 줄일 수 있을까요?

• 주요 기능 및 릴리스 작업이 언제 완료될지 예측할 수 있나요?

DORA 지표를 활용하면 팀과 시스템은 위험 요소를 감지하고, 실패 확률을 최소화하며, 현재보다 민첩하게 대응하지 못하는 원인을 파악하는 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 그렇다면 단순히 추적하고 측정하는 데 그치지 마세요.

The Digital.ai 차이

일반적인 아키텍처 프레임워크를 한 단계 더 발전시켜 VSM 플랫폼에 AI 솔루션을 추가하세요. DORA 지표에 AI를 포함하면 비즈니스 관점의 결과와 SDLC 활동을 연결하는 데 도움이 됩니다. Digital.ai 이벤트 4가지 AI 솔루션 포함 :

• 흐름 가속화: 위험 감소, 처리량 증가, 민첩성 가속화

• 품질 개선: 품질 문제를 감지/예측하고 애플리케이션 환경에서 문제가 있는 영역으로 팀을 안내합니다.
• 변화 위험 예측: 위험한 변화를 식별하고 위험을 관리하고 줄이기 위한 조치를 사전에 취합니다.
• 서비스 관리 프로세스 최적화: 분산된 팀 간의 사일로를 해소하고 데이터 기반 의사 결정을 통해 IT 서비스 제공을 가속화합니다.

DORA는 이미 툴체인에 있는 모든 도구의 최상위 레이어입니다. 네 가지 솔루션을 모두 한 번에 구현할 필요는 없습니다. 가장 어려운 부분을 파악하고 거기서부터 시작하세요.