DevOps-Exzellenz vorantreiben: Wie Sie DORA-Metriken für bessere Ergebnisse nutzen

Über unser Produkt- und Bereitstellungsmodell

Übersicht über das Produkt/Projekt

Freya Fusion ist eine fortschrittliche Plattform für Regulierungstechnologie, die KI und Cloud-based Lösungen nutzt, um Compliance-Prozesse zu optimieren. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine AI-first Regulatory Cloud für intelligente Überwachung, Komposabilität über Daten, Inhalte, Anwendungen und Benutzeroberflächen hinweg für maximale Flexibilität sowie aufeinander abgestimmte Regulierungsprozesse mit funktionsübergreifender Planung. Darüber hinaus bietet die Plattform integrierte Automatisierungslösungen, einen Knowledge Graph für strukturierte Einblicke und eine Conversational User Interface zur Verbesserung der Benutzerinteraktion. Freya Fusion wurde für mehr Effizienz entwickelt und verbindet modernste Technologie mit regulatorischem Fachwissen, um komplexe Compliance-Workflows zu vereinfachen.

Aktuelles Prozess- und Bereitstellungs-Ökosystem

Agile Methodik und Tools

Bei Freya Fusion nutzen wir agile Methoden in Kombination mit DevSecOps-Praktiken, um Sicherheit, Compliance und Effizienz vom Code bis zur Bereitstellung sicherzustellen. In unserem agilen Framework fungieren Features als primäre Release-Arbeitselemente. Mehrere Features werden gruppiert und gemeinsam validiert, um einen Release Candidate (RC) zu bilden, was eine schrittweise und kontrollierte Wertschöpfung gewährleistet.

Azure DevOps (ADO) und Plugin-Integrationen

CI/CD-Pipeline im Überblick

CI/CD-Pipelines (Continuous Integration und Continuous Deployment) automatisieren die Bereitstellung von Software von der Entwicklung bis zur Produktion und sorgen so für schnellere Releases, gleichbleibende Qualität und weniger manuelle Fehler.

Kontinuierliche Integration (CI) – Die Build- und Testphase für das Sprint-Team

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

Kontinuierliche Bereitstellung (CD) – Die Release-Phase für das Bereitstellungsteam

• Gestaffelte Umgebungen: Der Code durchläuft DevSecOps → SQA → PreProd → Production mit Genehmigungsschritten.
• Automatisierte Bereitstellungen: Die Bereitstellung erfolgt über Release-Pipelines mit minimaler Ausfallzeit.
• Prüfungen nach der Bereitstellung: Automatisierte Smoke-Tests, Leistungsüberwachung und Rollback-Mechanismen gemäß SOP.

Arten von Releases: Major, Minor, Patch, Hotfix

Releases werden je nach Absicht und den in dieser Version veröffentlichten Funktionen in Major, Minor, Patch oder Hotfix unterteilt.

• Major – Steht für die Erstveröffentlichung oder ein Release, bei dem Funktionen die Funktionalität ohne Abwärtskompatibilität beeinflussen
• Minor – Steht für die Veröffentlichung neuer Funktionen mit Abwärtskompatibilität sowie Erweiterungen/Verbesserungen bestehender Funktionen
• Patch – Steht für die Veröffentlichung gebündelter Fehlerbehebungen, Sicherheitsupdates und kleinerer Erweiterungen mit Abwärtskompatibilität
• Hotfix – Steht für ein Notfall-Release zur Behebung kritischer Probleme, die in der Produktion in der bereitgestellten Version gemeldet wurden.

Wichtige Kennzahlen, auf die es ankommt

Die vier DORA-Metriken erklärt:

Gemäß Branchenstandards gibt es 4 Kernmetriken, die von erfolgreichen Unternehmen verfolgt und optimiert werden müssen.

1. Durchlaufzeit (wie schnell wir Software in der Produktion bereitstellen)
2. Bereitstellungshäufigkeit (wie oft Sie Releases veröffentlichen).
3. Änderungsfehlerquote (wie oft Bereitstellungen fehlschlagen).
4. Mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR) (wie schnell Sie Fehler beheben).

Durchlaufzeit ist eine der vier wichtigsten Kennzahlen von DevOps Research and Assessment (DORA). Sie misst die Zeit, die Codeänderungen benötigen, um vom Commit bis zur Bereitstellung in der Produktion zu gelangen, und spiegelt so die Effizienz Ihres Softwarebereitstellungsprozesses wider. Diese Metrik gibt die durchschnittliche Dauer zwischen dem Commit einer Codeänderung und ihrer erfolgreichen Bereitstellung in der Produktion an.

Die Durchlaufzeit zeigt an:

• Bereitstellungsgeschwindigkeit und Prozesseffizienz.
• Kürzere Durchlaufzeiten korrelieren mit schnelleren Feedbackschleifen und höherer Agilität.

Bereitstellungshäufigkeit misst, wie oft Codeänderungen erfolgreich in die Produktion überführt werden. Sie spiegelt die Geschwindigkeit und Konsistenz Ihrer Softwarebereitstellung wider.

Die Bereitstellungshäufigkeit zeigt an:

• Team-Agilität und Prozessreifegrad.
• Häufige Bereitstellungen verringern Risiken, indem sie kleinere, schrittweise Änderungen ermöglichen (im Gegensatz zu großen, seltenen Releases).
• Korreliert mit schnelleren Feedbackschleifen und höherer Kundenzufriedenheit.

Mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR) misst die durchschnittliche Zeit, die zur Wiederherstellung des Dienstes nach einem Ausfall benötigt wird (z. B. Ausfall, Leistungsminderung oder Fehler). Sie spiegelt die Widerstandsfähigkeit und Effizienz bei der Incident-Response Ihres Teams wider.

MTTR zeigt an:

• Minimiert Ausfallzeiten und Beeinträchtigungen für den Nutzer.
• Eine hohe MTTR weist auf langsame Fehlerbehebung, unzureichende Überwachung oder ineffiziente Rollback-Prozesse hin.
• Korreliert mit Kundenvertrauen, Betriebskosten und Belastung des Teams.

Fehlerrate von Änderungen (CFR) misst den Prozentsatz der Bereitstellungen, die Fehler in der Produktion verursachen und Korrekturen erfordern (z. B. Rollbacks, Hotfixes oder Patches). Sie spiegelt die Stabilität und Zuverlässigkeit Ihres Release-Prozesses wider.

CFR zeigt an:

• Zeigt an, wie oft Bereitstellungen Mängel verursachen (Fehler, Ausfälle, Leistungsprobleme).
• Eine hohe CFR deutet auf mangelhafte Tests, unzureichende Überwachung oder riskante Release-Praktiken hin.
• Korreliert mit Überarbeitung des Teams, Kundenvertrauen und Betriebskosten.

Zusätzliche unterstützende Kennzahlen:

1. Work in Progress (WIP): Misst die Anzahl der unfertigen Aufgaben (z. B. Code-Änderungen, Funktionen, Fehler), die sich derzeit in der Pipeline befinden. Diese Kennzahl hilft dabei, Engpässe zu messen und festzustellen, ob es notwendig ist, die Funktion oder User Story aufzuteilen.
2. Durchlaufzeit (Cycle Time): Zeit vom Arbeitsbeginn (z. B. Erstellung des Tickets) bis zum Abschluss
3. Anzahl der Pull Requests: Kennzahl, die die Anzahl der erstellten, zusammengeführten oder abgelehnten PRs über einen bestimmten Zeitraum (z. B. täglich, wöchentlich oder monatlich) verfolgt. Sie hilft Teams dabei, die Entwicklerproduktivität, die Effizienz der Zusammenarbeit und Workflow-Engpässe zu bewerten.
4. Kundenvorfälle: Anzahl der von Kunden gemeldeten Produktionsvorfälle, die auf die Qualität der internen Tests hinweisen
5. Offene Fehler: Diese Kennzahl verfolgt die Anzahl der ungelösten Defekte (Fehler) in Ihrem System zu einem bestimmten Zeitpunkt. Sie hilft dabei, die Softwarequalität, technische Schulden und die Effizienz des Teams beim Umgang mit Problemen zu messen.
6. Länger offene Fehler: Länger offene Fehler sind Mängel, die über einen längeren Zeitraum (in der Regel 30+ Tage) ungelöst bleiben. Ihre Verfolgung hilft dabei, Ineffizienzen in den Abläufen, Lücken bei der Priorisierung und technische Schulden zu erkennen.
7. Zurückgestellte Fehler: Dies sind Mängel, die zwar anerkannt, aber bewusst auf einen späteren Zeitpunkt verschoben wurden. Das Aufschieben kann zwar eine sinnvolle Strategie sein, aber übermässiges Aufschieben kann auf angesammelte technische Schulden, Priorisierungsprobleme oder ineffiziente Abläufe hinweisen.
8. CI-Build-Status: Diese Kennzahl überwacht die Stabilität und Zuverlässigkeit Ihrer CI-Pipeline (Continuous Integration), indem sie die Erfolgs- und Ausfallrate automatisierter Builds und Tests verfolgt. Ein gesundes CI-System ist entscheidend für schnelles Feedback, qualitativ hochwertige Releases und die Produktivität der Entwickler.
9. CD-Release-Status: Diese Kennzahl überwacht die Stabilität, Geschwindigkeit und Erfolgsrate Ihrer automatisierten Bereitstellung. Ein gesundes CD-System sorgt für zuverlässige, häufige und risikoarme Releases.
10. Integrationstests: Integrationstests bestätigen, dass unabhängig entwickelte Module, Dienste oder Systeme bei ihrer Zusammenführung einwandfrei funktionieren. Dies ist eine kritische Phase in DevOps, um Probleme vor dem Erreichen der Produktion zu erkennen.
11. Produktionsüberwachungssuite: Eine Reihe von Werkzeugen und bewährten Verfahren zur Überwachung des Systemstatus, zum Erkennen von Anomalien und zur Fehlerbehebung von Problemen in Echtzeit bei Anwendungen, die in der Produktion laufen. Dies ist für SRE-, DevOps- und Betriebsteams von entscheidender Bedeutung, um Betriebszeit, Leistung und Kundenzufriedenheit aufrechtzuerhalten.

Warum Kennzahlen in einer erfolgreichen Organisation wichtig sind

Die Verfolgung von DevOps- und Betriebskennzahlen (wie DORA, Durchlaufzeit, Bereitstellungshäufigkeit, MTTR, CFR, Überwachungsalarme usw.) liefert umsetzbare Erkenntnisse, die Unternehmenserfolg, technische Exzellenz und Wettbewerbsvorteile fördern.

1. Markteinführungszeit beschleunigen
   • Kennzahlen: Durchlaufzeit, Bereitstellungshäufigkeit, Zykluszeit
   • Auswirkung:
     • Schnellere Releases → Schnelleres Reagieren auf Marktanforderungen.
     • Kürzere Feedback-Schleifen → Schnelleres Innovieren als die Konkurrenz.
2. Softwarequalität und -zuverlässigkeit verbessern
   • Metriken: Change Failure Rate (CFR), Mean Time to Recovery (MTTR), offene Fehler
   • Auswirkung:
     • Weniger Produktionsausfälle → Höhere Kundenzufriedenheit.
     • Schnellere Störungsbeseitigung → Einnahmeverluste minimieren
3. Kosten und Verschwendung reduzieren
   • Metriken: Build-CI-Status, Integrationstestfehler, instabile Tests
   • Auswirkung:
     • Frühzeitige Fehlererkennung → Günstiger in der Entwicklung zu beheben als in der Produktion
     • Effiziente Pipelines → Cloud- und Rechenkosten sparen
4. Produktivität und Moral des Teams steigern
   • Metriken: PR-Zykluszeit, WIP-Grenzwerte, Bereitstellungserfolgsrate
   • Auswirkung:
     • Weniger Engpässe → Entwickler verbringen mehr Zeit mit dem Programmieren und weniger mit Warten.
     • Automatisierte Prüfungen → Überlastung durch manuelle Routinearbeit verringern.
5. DevOps mit Geschäftszielen in Einklang bringen
   • Metriken: Auslieferung verkäuflicher Einheiten, Kundenvorfallsrate, Verfügbarkeitszusagen
   • Auswirkung:
     • Verbindet Entwicklungsarbeit mit Umsatz, Nutzerwachstum und Kundenbindung.
6. Datengestützte Entscheidungsfindung
   • Metriken: Trends bei MTTR, Alter der Fehler, Bereitstellungshäufigkeit
   • Auswirkung:
     • Wirkungsstarke Verbesserungen priorisieren
     • Untermauern Sie Investitionen in Automatisierung, Schulung oder Tools mit einem Nachweis des ROI.

Zusammenfassung:

Durch die Automatisierung der Nachverfolgung und Optimierung dieser wichtigen Kennzahlen können Unternehmen erhebliche Vorteile erzielen, darunter:

• Datengestützte Entscheidungen – Nutzen Sie praxisnahe Einblicke, um Strategie und Investitionen zu steuern.
• Technische Exzellenz – Fördern Sie kontinuierliche Verbesserungen bei Entwicklung und Betrieb.
• Wettbewerbsfähigkeit in der Branche – Orientieren Sie sich an erstklassigen Benchmarks (oder übertreffen Sie diese).
• Kundenerfolg – Liefern Sie zuverlässige, hochwertige Lösungen, die den Erwartungen der Anwender entsprechen.
• Governance und Führung – Sorgen Sie für Transparenz und Verantwortlichkeit auf allen Ebenen.

Dieser strukturierte Ansatz sorgt für intelligentere Prozesse, stärkere Leistung und nachhaltiges Geschäftswachstum.

Quellenangaben

• Accelerate von Forsgren, Humble & Kim
• Azure DevOps-Dokumentation
• DevOps Research and Assessment (DORA)-Berichte