Виды метрик DORA

1. Частота развёртываний: количество развёртываний кода в production за определённый период времени. Эта метрика показывает, насколько быстро компания может доставлять изменения пользователям.
2. Время выполнения изменений: среднее время, необходимое для выполнения изменения от идеи до production. Эта метрика отражает скорость разработки и развёртывания.
3. Время восстановления обслуживания: среднее время, необходимое для восстановления работы системы после сбоя. Эта метрика показывает, насколько быстро компания может реагировать на проблемы и восстанавливать работу.
4. Изменение частоты отказов: количество отказов или ошибок в production за определённый период времени. Эта метрика помогает оценить стабильность и качество системы.

Частота развёртываний
Частота развёртываний показывает, сколько раз компания развёртывает код в production за определённый период. Высокая частота развёртываний свидетельствует о том, что компания может быстро доставлять новые функции и исправления пользователям. Это может привести к улучшению удовлетворённости клиентов и повышению конкурентоспособности.
Для измерения частоты развёртываний можно использовать следующие подходы:

• Подсчёт количества развёртываний за определённый период (например, за месяц или квартал).
• Анализ данных о развёртываниях в системе контроля версий или в инструментах автоматизации развёртывания.

Время выполнения изменений
Время выполнения изменений — это среднее время, необходимое для выполнения изменения от идеи до production. Эта метрика включает время на разработку, тестирование, развёртывание и проверку работоспособности изменения.
Для измерения времени выполнения изменений можно использовать следующие подходы:

• Сбор данных о времени, затраченном на разработку, тестирование и развёртывание каждого изменения.
• Анализ данных о времени выполнения изменений в инструментах автоматизации развёртывания или в системах мониторинга.

Время восстановления обслуживания
Время восстановления обслуживания — это среднее время, необходимое для восстановления работы системы после сбоя. Эта метрика показывает, насколько быстро компания может реагировать на проблемы и восстанавливать работу.
Для измерения времени восстановления обслуживания можно использовать следующие подходы:

• Сбор данных о времени, затраченном на восстановление работы системы после каждого сбоя.
• Анализ данных о времени восстановления в системах мониторинга или в журналах событий.

Изменение частоты отказов
Изменение частоты отказов — это количество отказов или ошибок в production за определённый период времени. Эта метрика помогает оценить стабильность и качество системы.
Для измерения изменения частоты отказов можно использовать следующие подходы:

• Сбор данных о количестве отказов или ошибок в production за определённый период.
• Анализ данных о отказах в системах мониторинга или в журналах событий.

Измерение показателей DORA
Измерение показателей DORA требует сбора и анализа данных о развёртываниях, времени выполнения изменений, времени восстановления обслуживания и изменении частоты отказов. Для этого можно использовать следующие инструменты и подходы:

• Инструменты автоматизации развёртывания, такие как Jenkins, GitLab CI/CD, TeamCity.
• Системы мониторинга, такие как Prometheus, Grafana, Zabbix.
• Журналы событий и отчёты о сбоях.

Аналитические функции и данные
Аналитические функции и данные позволяют анализировать показатели DORA и выявлять тенденции, проблемы и возможности для улучшения. Для этого можно использовать следующие подходы:

• Визуализация данных с помощью графиков и диаграмм.
• Сравнение показателей с отраслевыми стандартами и лучшими практиками.
• Анализ корреляции между показателями и выявление факторов, влияющих на производительность и стабильность.

Заключение
Метрики DORA являются важными инструментами для оценки эффективности DevOps-практик в компании. Они позволяют измерить производительность, стабильность и скорость разработки и развёртывания приложений. Измерение и анализ показателей DORA помогают выявить проблемы, определить области для улучшения и повысить эффективность DevOps-процессов.