In einer Welt, in der die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit von Softwarelieferungen von entscheidender Bedeutung ist, hat sich DORA (DevOps Research and Assessment) als Standard für die Messung und Verbesserung der DevOps-Leistung etabliert.
Aber wie verändern diese Indikatoren konkret das Management von Tech-Teams? Welche Auswirkungen haben sie auf die Agilität, Ausfallsicherheit und Qualität der Lieferungen? In diesem Artikel bieten wir Ihnen eine umfassende Analyse des DORA-Frameworks, von seinen Grundlagen bis hin zu seinen konkreten Anwendungen, damit Sie das Beste aus Ihrer DevOps-Strategie herausholen können.
DORA, eine unverzichtbare Referenz für die Messung der DevOps-Leistung
Das 2014 von Nicole Forsgren, Jez Humble und Gene Kim ins Leben gerufene DORA-Programm (DevOps Research and Assessment) hat sich als Referenz für die Bewertung von DevOps-Praktiken etabliert.
Unterstützt durch jahrelange Forschung (10 Jahre!) und integriert in die Google Cloud, analysiert DORA
die Erfolgsfaktoren der erfolgreichsten Teams.
Wie wirkt sich das aus? Ein wissenschaftlicher Ansatz zur Messung und Verbesserung der Softwarelieferung durch präzise Metriken.
Mit seinen jährlichen Berichten „State of DevOps“ beeinflusst DORA direkt die DevOps-Strategien von Unternehmen, die Geschwindigkeit, Stabilität und Qualität miteinander verbinden möchten.
Die 4 DORA-Metriken zur Steuerung der DevOps-Leistung
Die DORA-Metriken ermöglichen es, die Effizienz von DevOps-Teams anhand von Schlüsselkriterien zu bewerten. Sie bieten ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Lieferungen und gewährleisten so eine optimale Leistung.
Lead Time for Changes (Vorlaufzeit für Änderungen)
Misst die Zeit, die eine Änderung (Code, Feature) vom Commit bis zur Produktion benötigt. Eine kurze Lead Time fördert Agilität und kontinuierliche Innovation.
Deployment Frequency (Häufigkeit der Bereitstellung)
Gibt an, wie oft ein Team Änderungen in der Produktion bereitstellt. Leistungsstarke Organisationen liefern häufig und minimieren dabei Risiken.
Change Failure Rate (Ausfallrate ändern)
Beurteilt den Prozentsatz von Änderungen in der Produktion, die zu Vorfällen führen. Eine niedrige Rate bedeutet eine höhere Codequalität und ein optimiertes Risikomanagement.
Mean Time to Recovery (MTTR) (Zeit für die Wiederherstellung des Dienstes)
Misst die Zeit, die benötigt wird, um einen Dienst nach einem Ausfall wiederherzustellen. Die Reduzierung der MTTR ist entscheidend, um die Auswirkungen von Vorfällen auf die Nutzer zu begrenzen.
Debatten und Perspektiven rund um die DORA-Metriken
Jedes Jahr bietet der DORA-Bericht (DevOps Research and Assessment) eine gründliche Analyse der Trends und besten Praktiken, die die Leistung von Technologieteams beeinflussen. Die Ausgabe 2024 hebt die strategischen und operativen Herausforderungen hervor, einschliesslich:
- die Auswirkungen der KI,
- die neuen Leistungsindikatoren,
- die Rolle des Plattform-Engineering,
- die Bedeutung der transformationalen Führung.
Lassen Sie uns gemeinsam diese wichtigen Erkenntnisse und ihre Auswirkungen auf Technologieorganisationen analysieren.
1. KI: Produktivitätsschub oder Instabilitätsfaktor?
Die Integration künstlicher Intelligenz in DevOps-Prozesse hat in den letzten Jahren explosionsartig zugenommen. Laut dem DORA-Bericht 2024 gaben 81 % der Befragten an, dass ihre Organisation ihre Prioritäten neu definiert hat, um KI besser zu integrieren. Darüber hinaus beschrieben 49,2 % der Befragten diese Änderung als „moderat“ oder „signifikant“.
Was die Zahlen sagen:
Die folgenden Zahlen wurden unter der Annahme ermittelt, dass eine Person die Nutzung von KI um 25 % erhöht.
Im Allgemeinen äusserten sich die Befragten zu ihrer individuellen Wahrnehmung der KI, und es ist offensichtlich, dass diese einen positiven Einfluss hat:
- +2,6 % Flow
- +2,2 % Arbeitszufriedenheit
- +2,1 Produktivität (S. 31-32)
Die KI kann zwar bestimmte Aufgaben mit hoher Wertschöpfung optimieren, sie kann aber auch strukturelle Probleme verstärken, die mit übermässiger Automatisierung und unkontrollierten Fehlern verbunden sind.
Empfehlungen:
- Festlegung eines klaren Rahmens für den Einsatz von KI.
- Priorisierung der Optimierung kritischer Prozesse vor der massiven Integration von KI.
- KI mit strenger menschlicher Aufsicht kombinieren.
- Den Entwicklern Zeit geben, KI bei der Arbeit zu erforschen (durch Experimentieren statt durch vorgeschriebene Schulungen).
2. Spezifische Indikatoren im Zusammenhang mit der Softwareentwicklung
Der DORA-Bericht 2024 führt zwei Indikatoren ein, um die Leistung von DevOps-Teams besser zu bewerten:
- Liefergeschwindigkeit: Dient zur Messung der Häufigkeit der Lieferungen und ihrer Effizienz.
- Lieferstabilität: Misst die Zuverlässigkeit der Implementierungen und deren Auswirkungen auf die Produktion.
Das Ziel dieser Metriken ist es, eine Verzerrung zugunsten der Geschwindigkeit zu vermeiden und wieder einen Fokus auf Qualität und Zuverlässigkeit zu legen.
Angesichts der bisherigen Zahlen, die auf einen Nutzen der KI hindeuten, überrascht es, dass die Schlussfolgerungen des DORA-Berichts darauf hindeuten, dass die Einführung von KI negative Auswirkungen auf die Softwarebereitstellung hat:
- -7,2 % Stabilität der Lieferungen
- -1,6 % Durchfluss der Lieferungen
Empfehlungen:
- Automatisierung von Tests zur Begrenzung von Fehlern in der Produktion.
- Einrichtung einer gleichzeitigen Überwachung von Durchfluss und Stabilität.
- Bevorzugung kurzer und iterativer Lieferzyklen.
3. Plattform-Engineering: Katalysator oder versteckte Bremse?
Plattform-Engineering ist ein wichtiger Ansatz zur Optimierung des Lebenszyklus von Software. Dieses Modell, das von Unternehmen wie Spotify und Netflix populär gemacht wurde, beruht auf der Bereitstellung von internen Tools und Diensten (APIs, Frameworks, CI/CD), um die Arbeit der Entwickler zu erleichtern.
Was der DORA-Bericht sagt:
Die Auswirkungen des Plattform-Engineerings sind insgesamt positiv:
- +8 % in der individuellen Produktivität
- +10 % in der Teamleistung,
- +6 % in der Gesamtleistung der Organisation (S. 49)
So erstaunlich es auch klingen mag, diese positiven Auswirkungen gehen jedoch mit negativen Effekten einher:
- -8 % des Durchflusses
- -14 % der Stabilität von Änderungen in Anwendungen, die mit Hilfe von Plattform-Engineering entwickelt und verwaltet werden
Während Plattform-Engineering die Produktivität steigert, kann es auch die Risiken von Komplexität und Starrheit mit sich bringen, was die Agilität der Teams beeinträchtigt.
Empfehlungen:
- Förderung der Unabhängigkeit von Entwicklern durch Self-Service-Tools.
- Einführung von SLOs und Fehlerbudgets zur Begrenzung der Instabilität.
- Spezifische Fälle nicht mit Gewalt in bestimmte Kategorien pressen
- Einführung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und der teamübergreifenden Zusammenarbeit.
4. Nutzerzentrierte Entwicklung: Ein ungenutztes Potenzial
Viele Organisationen konzentrieren sich auf die technische Leistung von Software. Der DORA-Bericht 2024 betont jedoch, wie wichtig es ist, den Nutzer in den Mittelpunkt der Entwicklung zu stellen, um die Produktqualität und die Motivation der Teams zu verbessern.
Die wichtigsten Zahlen:
✅+40 % organisatorische Leistung für nutzerzentrierte Teams.
✅ 93 % der Arbeitnehmer sind der Meinung, dass eine sinnstiftende Arbeit wichtig ist.
Empfehlungen:
- Kontinuierliche Einbindung des Feedbacks der Benutzer in den Entwicklungsprozess.
- Stabilisierung der Prioritäten, um ständige Veränderungen zu vermeiden.
- Förderung einer Kultur der teamübergreifenden Zusammenarbeit, um die Perspektiven zu bereichern.
5. Transformationale Führung: ein Schlüsselfaktor für die Leistung
Die leistungsstärksten Organisationen haben eines gemeinsam: Eine transformationale Führung, die Teams inspiriert, aufeinander abstimmt und zu Spitzenleistungen anspornt.
Die Auswirkungen der transformationalen Führung:
✅ +25 % transformationale Führung = +9 % Mitarbeiterproduktivität.
✅ Reduzierung von Burn-out und Verbesserung der Teamzufriedenheit.
Gute Führung bedeutet mehr als nur eine Vision zu vermitteln. Sie muss inspirieren, motivieren und ein Umfeld schaffen, das Innovation und Engagement fördert.
Empfehlungen:
- Definition einer klaren Vision, die von der gesamten Organisation geteilt wird.
- Förderung der Verantwortlichkeit und Autonomie der Teams.
- Nutzung von Daten zur Anpassung von Strategien und zur Steuerung der Transformation.
Schlussfolgerung: Eine 360°-Transformation für ein erfolgreiches DevOps
Der DORA-Bericht 2024 erinnert daran, dass Leistung nicht nur von der Technologie abhängt, sondern auch von der Organisation und der Unternehmenskultur. KI, Plattform-Engineering und neue Indikatoren bieten grosse Chancen, aber ihre Einführung muss strategisch und kontrolliert erfolgen.
Indem sie den Nutzer in den Mittelpunkt der Entwicklung stellen, die Prozesse stabilisieren und eine transformationale Führung übernehmen, können Unternehmen DevOps tatsächlich zu einem Hebel für nachhaltiges Wachstum machen.
Was sind die Prioritäten Ihrer Organisation, um Ihre DevOps-Praktiken im Jahr 2024 zu optimieren?
