DevOps-Exzellenz vorantreiben: Wie man DORA-Kennzahlen für bessere Ergebnisse nutzt

Über unser Produkt und unser Liefermodell

Übersicht über das Produkt/Projekt

freya fusion eine fortschrittliche Regulierungstechnologieplattform, die KI und cloud-based nutzt, um Compliance-Prozesse zu optimieren. Zu ihren wichtigsten Funktionen gehören eineKI-gesteuerte Regulatory Cloudfür intelligente Überwachung,die Kombinierbarkeitvon Daten, Inhalten, Anwendungen und Benutzeroberflächen für mehr Flexibilität sowieaufeinander abgestimmte Regulierungsprozessemit funktionsübergreifender Planung. Die Plattform bietet zudemintegrierte Automatisierungslösungen, einenKnowledge Graphfür strukturierte Einblicke und einedialogorientierte Benutzeroberflächezur Verbesserung der Benutzerinteraktion. Freya Fusion wurde auf Effizienz ausgelegt und Freya Fusion modernste Technologie mit regulatorischem Fachwissen, um komplexe Compliance-Workflows zu vereinfachen.

Aktuelles Prozess- und Lieferökosystem

Agile Methodik und Werkzeuge

Bei freya fusion setzen wir agile Methoden in Verbindung mit DevSecOps-Praktikenein, umSicherheit, Compliance und Effizienzvom Code bis zur Bereitstellung zu gewährleisten. In unserem agilen Rahmenwerkdienen Funktionen als primäre Release-Arbeitselemente. Mehrere Funktionen werden zusammengefasst und gemeinsam validiert, um einenRelease Candidate (RC) zu bilden, wodurch eine schrittweise und kontrollierte Wertschöpfung sichergestellt wird.

Azure DevOps (ADO) und Plugin-Integrationen

Übersicht über die CI/CD-Pipeline

Pipelines für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) automatisieren den Prozess der Softwarebereitstellung von der Entwicklung bis zur Produktion und sorgen so fürschnellere Releases,gleichbleibende Qualität undweniger manuelle Fehler.

Kontinuierliche Integration (CI) – Die vom Sprint-Team genutzte Build- und Testphase

• Code-Commit: Entwickler übertragen Änderungen in ein gemeinsames Repository (z. B. Azure Repos, GitHub).
• Automatisierter Build: Die Pipeline kompiliert den Code, löst Abhängigkeiten auf und packt die Artefakte.
• Automatisierte Tests: Unit-Tests, Integrationstests und Sicherheitsscans (SAST/DAST) werden durchgeführt, um Probleme frühzeitig zu erkennen.
• Speicherung von Artefakten: Validierte Builds werden in Repositorys gespeichert

Continuous Deployment (CD) – Die vom Bereitstellungsteam verwendete Release-Phase

• Stufenweise Umgebungen: Der Code durchläuft die PhasenDevSecOps → SQA → Pre-Production → Produktionmit Freigabeschritten.
• Automatisierte Bereitstellungen: Die Bereitstellung erfolgt über Release-Pipelines mit minimalen Ausfallzeiten
• Prüfungen nach der Bereitstellung: Automatisierte Funktionstests, Leistungsüberwachung und Rollback-Mechanismen, die gemäß SOPumgesetzt werden.

Arten von Veröffentlichungen: Hauptversion, Nebenversion, Patch, Hotfix

Veröffentlichungen werden je nach Zweck und den in dieser Version enthaltenen Funktionen in Haupt-, Neben-, Patch- oder Hotfix-Versionen unterteilt.

• Major – Bezeichnet eine Erstveröffentlichung oder eine Version, deren Funktionen Auswirkungen auf die Funktionalität haben, ohne dass Abwärtskompatibilität gewährleistet ist
• Minor – Bezeichnet die Veröffentlichung neuer Funktionen mit Abwärtskompatibilität sowie Erweiterungen und Verbesserungen bestehender Funktionen
• Patch – Bezeichnet die Veröffentlichung eines Pakets aus Fehlerbehebungen, Sicherheitsupdates und kleineren Verbesserungen, das abwärtskompatibel ist
• Hotfix – Bezeichnet eine Notfallversion zur Behebung kritischer Probleme, die in der Produktionsumgebung der bereitgestellten Version gemeldet wurden.

Wichtige Kennzahlen

Die vier DORA-Kennzahlen im Überblick:

Gemäß den Branchenstandards gibt es vier wichtige Kennzahlen, die für erfolgreiche Unternehmen erfasst und optimiert werden müssen.

1. Durchlaufzeit (wie schnell wir Software in die Produktion überführen)
2. Häufigkeit der Bereitstellung(wie oft Sie Updates veröffentlichen).
3. Ändern Sie die Ausfallrate(wie oft Deployments fehlschlagen).
4. Durchschnittliche Wiederherstellungszeit (MTTR)(wie schnell Sie Störungen beheben).

Die Durchlaufzeit isteine der vier wichtigsten Kennzahlen des DevOps Research and Assessment (DORA). Sie misst die Zeit, die benötigt wird, bis Codeänderungen vom Commit bis zur Bereitstellungin der Produktion gelangen, und spiegelt damit die Effizienz Ihres Softwarebereitstellungsprozesses wider. Diese Kennzahl gibt die durchschnittliche Zeitspanne zwischen dem Commit einer Codeänderung und ihrer erfolgreichen Bereitstellung in der Produktion an.

Die Lieferzeit beträgt:

• LiefergeschwindigkeitundProzesseffizienz.
• Kürzere Vorlaufzeiten gehen mitschnelleren Rückkopplungsschleifenundeiner höheren Agilität einher.

Die Bereitstellungshäufigkeit gibt an, wie oft Codeänderungen erfolgreich in der Produktion bereitgestellt werden. Sie spiegelt dieGeschwindigkeit undKonsistenzIhrer Softwarebereitstellung wider

Die Bereitstellungshäufigkeit gibt an:

• TeamagilitätundProzessreife.
• Häufige Bereitstellungen verringern das Risiko, da siekleinere, schrittweise Änderungenermöglichen (im Gegensatz zu großen, seltenen Releases).
• Dies geht einher mitschnelleren Rückkopplungsschleifenundeiner höheren Kundenzufriedenheit.

Die „Mean Time to Recovery“ (MTTR)misst diedurchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um den Dienst nach einem Ausfall(z. B. Betriebsunterbrechung, Leistungsabfall oder Fehler)wiederherzustellen. Sie spiegeltdie Belastbarkeit Ihres Teamsund die Effizienz bei der Reaktion auf Vorfälle wider.

MTTR steht für:

• Minimiert Ausfallzeitenund die Auswirkungen auf die Benutzer.
• Eine hohe MTTR deutet auflangsame Fehlerbehebung, unzureichende Überwachung oder ineffiziente Rollback-Prozesse hin.
• Steht in Zusammenhang mitdem Vertrauen der Kunden, den Betriebskosten und der Belastung des Teams.

Die Change Failure Rate (CFR)misst denProzentsatz der Bereitstellungen, die zu Ausfällen in der Produktion führen und Abhilfemaßnahmen erfordern (z. B. Rollbacks, Hotfixes oder Patches). Sie spiegelt dieStabilität und ZuverlässigkeitIhres Release-Prozesses wider.

CFR besagt:

• Gibt an,wie oft bei Bereitstellungen Fehler auftreten(Bugs, Ausfälle, Leistungsprobleme).
• Eine hohe CFR-Rate deutet aufmangelhafte Testverfahren, unzureichende Überwachung oder riskante Freisetzungspraktiken hin.
• Steht in Zusammenhang mitBurnout im Team, Kundenvertrauen und Betriebskosten.

Weitere unterstützende Kennzahlen:

1. Work in Progress (WIP): Misst die Anzahl der unfertigen Aufgaben (z. B. Codeänderungen, Funktionen, Fehler), die sich derzeit in der Pipeline befinden. Diese Kennzahl hilft dabei, Engpässe zu erkennen und festzustellen, ob eine Aufteilung der Funktion oder User Story erforderlich ist.
2. Durchlaufzeit: Die Zeit vomBeginn der Arbeit(z. B. Erstellung eines Tickets) biszum Abschluss
3. Anzahl der Pull-Anfragen: Eine Kennzahl, die dieAnzahl der erstellten, zusammengeführten oder abgelehnten Pull-Anfragenüber einen bestimmten Zeitraum (z. B. täglich, wöchentlich oder monatlich) erfasst. Sie hilft Teams dabei, die Produktivität der Entwickler, die Effizienz der Zusammenarbeit und Engpässe im Arbeitsablauf zu bewerten.
4. Kundenvorfälle: Anzahl dervon Kunden gemeldeten Produktionsvorfälleals Indikator für die Qualität der internen Tests
5. Offene Fehler: Diese Kennzahl erfasst die Anzahl der zu einem bestimmten Zeitpunkt in Ihrem System vorhandenen, noch nicht behobenen Fehler. Sie dient als Maßstab für die Softwarequalität, die technische Verschuldung und die Effizienz des Teamsbei der Bearbeitung von Problemen.
6. Langzeit-Bugs: Langzeit-Bugs sindFehler, die über einen längeren Zeitraum (in der Regel mehr als 30 Tage) ungelöst bleiben. Durch ihre Nachverfolgung lassen sichProzessineffizienzen, Lücken bei der Priorisierung und technische Schulden aufdecken
7. Zurückgestellte Fehler: Hierbei handelt es sich um Fehler, diezwar erkannt, aber bewusst aufeinen späteren Zeitpunkt verschobenwurden. Auch wenn das Zurückstellen eine legitime Strategie sein kann, kann ein übermäßiges Zurückstellen aufeine Anhäufung von technischen Schulden, Probleme bei der Priorisierung oder ineffiziente Prozesse hindeuten.
8. CI-Build-Status: Diese Kennzahl überwacht dieStabilität und Zuverlässigkeit Ihrer Continuous-Integration-Pipeline (CI), indem sie die Erfolgs- bzw. Fehlerquote automatisierter Builds und Tests erfasst. Ein einwandfrei funktionierendes CI-System ist entscheidend fürschnelles Feedback, qualitativ hochwertige Releases und die Produktivität der Entwickler
9. Status der Continuous Delivery: Diese Kennzahl überwacht dieStabilität, Geschwindigkeit und Erfolgsquote Ihrer automatisierten Bereitstellung. Ein gut funktionierendes Continuous-Delivery-System gewährleistetzuverlässige, häufige und risikoarme Releases.
10. Integrationstests: Integrationstests stellen sicher, dassunabhängig voneinander entwickelte Module, Dienste oder Systeme im Zusammenspiel korrekt funktionieren. Sie sind eine entscheidende Phase im DevOps-Prozess, um Probleme zu erkennen,bevor sie reach .
11. Production Monitoring Suite: Eine Sammlung von Tools und Methoden zur Überwachung des Systemzustands, zur Erkennung von Anomalien und zur Fehlerbehebung in Echtzeit für Anwendungen, die in der Produktion laufen. Sie ist für SRE-, DevOps- und Operations-Teams von entscheidender Bedeutung, um die Verfügbarkeit, die Leistung und die Nutzerzufriedenheit sicherzustellen.

Warum Kennzahlen für eine erfolgreiche Organisation wichtig sind

Die Erfassung von DevOps- und Betriebskennzahlen (wieDORA, Durchlaufzeit, Bereitstellungshäufigkeit, MTTR, CFR, Überwachungswarnungen usw.) liefertumsetzbare Erkenntnisse, dieden Geschäftserfolg, technische Exzellenz und Wettbewerbsvorteile fördern.

1. Die Markteinführungszeit verkürzen
   • Kennzahlen:Durchlaufzeit, Bereitstellungshäufigkeit, Zykluszeit
   • Auswirkungen:
     • Schnellere Produktveröffentlichungen →Schneller auf Marktanforderungen reagieren.
     • Kürzere Rückkopplungszyklen →Schnellere Innovationen als die Konkurrenz.
2. Verbesserung der Softwarequalität und -zuverlässigkeit
   • Kennzahlen:Änderungsfehlerquote (CFR), mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR), offene Fehler
   • Auswirkungen:
     • Weniger Produktionsausfälle →Höhere Kundenzufriedenheit.
     • Schnellere Behebung von Störungen →Umsatzverluste minimieren
3. Kosten und Abfall reduzieren
   • Kennzahlen:Status der CI-Builds, fehlgeschlagene Integrationstests, unzuverlässige Tests
   • Auswirkungen:
     • Frühe Fehlererkennung →Günstigere Behebung in der Entwicklungsumgebung als in der Produktionsumgebung
     • Effiziente Pipelines →Einsparungen bei Cloud- und Rechenkosten
4. Steigern Sie die Produktivität und Arbeitsmoral Ihres Teams
   • Kennzahlen:Durchlaufzeit der PR, WIP-Grenzen, Erfolgsquote bei der Bereitstellung
   • Auswirkungen:
     • Weniger Engpässe →Entwickler verbringen mehr Zeit mit dem Programmieren und weniger Zeit mit Warten.
     • Automatisierte Prüfungen →Verringern die Überlastung durch manuelle Arbeit.
5. DevOps an den Unternehmenszielen ausrichten
   • Kennzahlen:Auslieferung verkaufsfähiger Einheiten, Kundenstörungsrate, Verfügbarkeitszusagen
   • Auswirkungen:
     • Verbindet die Entwicklungsarbeit mitUmsatz, Nutzerwachstum und Kundenbindung.
6. Datengestützte Entscheidungsfindung
   • Kennzahlen:Trends bei MTTR, Fehleralterung und Bereitstellungshäufigkeit
   • Auswirkungen:
     • Verbesserungen mit großer Wirkung priorisieren
     • Begründen Sie Investitionen inAutomatisierung, Schulungen oder Werkzeugeanhand von ROI .

Zusammenfassung:

Durchdie Automatisierung der Erfassung und Optimierungdieser Schlüsselkennzahlen können Unternehmen erhebliche Vorteile erzielen, darunter:

• Datengestützte Entscheidungen– Nutzen Sie umsetzbare Erkenntnisse, um Strategie und Investitionen zu steuern.
• Technische Exzellenz– Förderung der kontinuierlichen Verbesserung in der Entwicklung und im operativen Betrieb.
• Wettbewerbsfähigkeit der Branche– An die branchenweit besten Benchmarks anpassen (oder diese übertreffen).
• Kundenerfolg– Bereitstellung zuverlässiger, hochwertiger Lösungen, die den Erwartungen der Nutzer entsprechen.
• Führung und Unternehmensführung– Für Transparenz und Rechenschaftspflicht auf allen Ebenen sorgen.

Dieser strukturierte Ansatz sorgt fürintelligentere Prozesse, eine höhere Leistungsfähigkeit und nachhaltiges Unternehmenswachstum.

Referenzen

• „Accelerate“ von Forsgren, Humble & Kim
• Azure DevOps-Dokumentation
• DevOps-Forschungs- und Bewertungsberichte (DORA)