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Saiba como Medir cada Dora Metrics

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As métricas DORA (Deployment Frequency, Lead Time for Changes, Change Failure Rate e Mean Time to Recovery) são fundamentais para avaliar a eficiência de equipes de desenvolvimento de software. Desenvolvidas pela equipe de pesquisa do DevOps Research and Assessment (DORA), essas métricas oferecem insights valiosos sobre o desempenho e a qualidade das entregas de software. Vamos explorar como medir cada Dora Metrics, o que é considerado baixa, média e alta performance, e exemplos práticos de cálculo.

Como medir o Deployment Frequency

O que é Deployment Frequency?

Deployment Frequency mede a frequência com que a equipe entrega código em produção. Essa métrica é crucial para entender a agilidade e a capacidade de uma equipe em lançar novas funcionalidades e corrigir bugs rapidamente.

Como Medir?

Primeiro, escolha o período para o qual você deseja medir a Deployment Frequency. Isso pode ser diário, semanal ou mensal, dependendo das necessidades da sua equipe e dos objetivos do projeto.

Some o número total de implantações realizadas no período definido. Por exemplo, se você estiver medindo semanalmente, conte todas as implantações feitas durante aquela semana.

A Deployment Frequency é simplesmente o número de implantações divididas pelo período de medição. Se você fez 10 deploys em um mês, a Deployment Frequency é 10 deploys/mês.

Exemplo de Cálculo:

Vamos supor que sua equipe tenha realizado as seguintes implantações em um mês:

  • Semana 1: 3 deploys
  • Semana 2: 2 deploys
  • Semana 3: 4 deploys
  • Semana 4: 1 deploy

No total, foram 10 deploys no mês. Assim, a Deployment Frequency para esse mês é 10 deploys/mês.

Classificação de Performance:

  • Baixa Performance: Menos de uma vez por mês. Isso indica que a equipe tem um processo de desenvolvimento lento, possivelmente devido a processos manuais, falta de automação ou outros gargalos significativos.
  • Média Performance: Entre uma vez por mês e uma vez por semana. A equipe tem um ritmo razoável, mas ainda há espaço para melhorias na automação e na eficiência do pipeline.
  • Alta Performance: Pelo menos uma vez por semana. Isso reflete uma equipe altamente eficiente, com processos automatizados e um pipeline de CI/CD robusto.

Medindo o Lead Time for Changes

O que é Lead Time for Changes?

Lead Time for Changes mede o tempo desde o início do desenvolvimento (primeiro commit) até o código estar em produção. É uma medida da eficiência do pipeline de desenvolvimento e implantação.

Como Medir?

Calcular o Lead Time for Changes envolve rastrear o tempo desde o primeiro commit de código até que a mudança seja implantada em produção. Essa métrica fornece uma visão clara da eficiência do processo de desenvolvimento e da prontidão da equipe em lançar novas funcionalidades.

Passo a Passo para Medir o Lead Time for Changes:

  1. Identifique o Primeiro Commit: Determine o timestamp do primeiro commit relacionado a uma mudança específica. Ferramentas como Git podem ajudar a identificar facilmente o commit inicial.
  2. Acompanhe o Pull Request: Monitore o Pull Request (PR) associado à mudança. Registre o momento em que o PR é aberto e o momento em que ele é aprovado e mergeado.
  3. Registre o Deploy em Produção: Anote o timestamp do deploy quando a mudança é finalmente implantada em produção.
  4. Calcule o Lead Time: O Lead Time for Changes é a diferença de tempo entre o primeiro commit e o momento em que o código está em produção.

Exemplo de Cálculo:

Vamos considerar uma mudança que começou com um commit inicial em 1º de janeiro. O Pull Request foi aberto em 2 de janeiro, aprovado e mergeado em 5 de janeiro, e a mudança foi implantada em produção no mesmo dia. O cálculo seria:

  • Primeiro commit: 1º de janeiro
  • Deploy em produção: 5 de janeiro
  • Lead Time for Changes: 5 – 1 = 4 dias

Classificação de Performance:

  • Baixa Performance: Mais de um mês. Isso sugere que há muitos gargalos no processo de desenvolvimento, desde a codificação até a implantação.
  • Média Performance: Entre uma semana e um mês. A equipe está razoavelmente eficiente, mas pode beneficiar-se de melhorias nos processos de revisão de código e testes.
  • Alta Performance: Menos de uma semana. Reflete uma equipe ágil com processos eficientes e bem integrados, permitindo entregas rápidas.

Como medir o Change Failure Rate

O que é Change Failure Rate?

Change Failure Rate mede a proporção de mudanças em produção que resultam em falhas, como bugs, rollback ou incidentes que requerem intervenção.

Como Medir o CFR?

Calcular o Change Failure Rate envolve identificar e contar o número de deploys falhos e dividi-los pelo número total de deploys. Isso fornece uma visão clara da qualidade das mudanças implementadas e da eficiência dos processos de testes e revisão de código.

Passo a Passo para Medir o Change Failure Rate:

  1. Defina o Período de Medição: Escolha o período para o qual você deseja medir a taxa de falhas. Pode ser diário, semanal, mensal, ou qualquer outro intervalo que faça sentido para a sua equipe.
  2. Colete Dados de Deploys: Utilize ferramentas de CI/CD para registrar todos os deploys realizados no período definido. Essas ferramentas ajudam a manter um histórico detalhado de todas as implantações.
  3. Identifique Deploys Falhos: Analise os logs e registros para identificar quais deploys resultaram em falhas. Uma falha pode ser definida como qualquer implantação que necessitou de rollback, correções urgentes ou gerou incidentes.
  4. Calcule a Taxa de Falhas: Divida o número de deploys falhos pelo número total de deploys e multiplique por 100 para obter a porcentagem.

Exemplo de Cálculo:

Vamos considerar um cenário onde sua equipe realizou 20 deploys em um mês e 3 deles resultaram em falhas. O cálculo seria:

  • Total de deploys: 20
  • Deploys falhos: 3
  • Change Failure Rate = (3 / 20) * 100 = 15%

Classificação de Performance:

  • Baixa Performance: Mais de 15%. Isso indica problemas significativos na qualidade do código e nos processos de teste, resultando em frequentes problemas em produção.
  • Média Performance: Entre 5% e 15%. A equipe tem uma taxa aceitável de falhas, mas ainda precisa melhorar a qualidade do código e a eficácia dos testes.
  • Alta Performance: Menos de 5%. Reflete uma equipe com excelentes práticas de QA, testes automatizados robustos e um processo de revisão de código eficaz.

Calculando o Mean Time to Recovery (MTTR)

O que é Mean Time to Recovery?

MTTR mede o tempo médio que a equipe leva para restaurar o serviço após uma falha em produção. Essa métrica é crucial para avaliar a capacidade de resposta e resiliência da equipe.

Como Medir o MTTR?

Calcular o Mean Time to Recovery envolve rastrear o tempo que leva para resolver incidentes de produção, desde a detecção até a resolução. Essa métrica ajuda a avaliar a eficácia dos processos de recuperação e a prontidão da equipe em lidar com falhas.

Passo a Passo para Medir o Mean Time to Recovery:

  1. Defina o Período de Medição: Escolha o período durante o qual você deseja medir o MTTR. Isso pode ser diário, semanal, mensal ou qualquer outro intervalo que faça sentido para a sua equipe.
  2. Colete Dados de Incidentes: Utilize ferramentas de monitoramento e gestão de incidentes como PagerDuty, Datadog, Splunk, ou New Relic para registrar cada incidente de produção. Esses registros devem incluir o timestamp de detecção e o timestamp de resolução de cada incidente.
  3. Registre Tempos de Recuperação: Para cada incidente, registre o tempo total de recuperação. Isso é calculado subtraindo o timestamp de detecção do timestamp de resolução.
  4. Calcule a Média dos Tempos de Recuperação: Some todos os tempos de recuperação registrados no período e divida pelo número total de incidentes para obter o MTTR.

Exemplo de Cálculo:

Vamos considerar um cenário onde sua equipe teve três incidentes no último mês com os seguintes tempos de recuperação:

  • Incidente 1: 30 minutos
  • Incidente 2: 45 minutos
  • Incidente 3: 60 minutos

O cálculo seria:

  • Total de incidentes: 3
  • Somatório dos tempos de recuperação: 30 + 45 + 60 = 135 minutos
  • MTTR = 135 / 3 = 45 minutos

Classificação de Performance:

  • Baixa Performance: Mais de um dia. Isso sugere que a equipe tem dificuldades significativas em resolver incidentes rapidamente, possivelmente devido a processos de recuperação ineficientes ou falta de ferramentas adequadas.
  • Média Performance: Entre uma hora e um dia. A equipe é razoavelmente eficaz, mas pode beneficiar-se de melhorias nos processos de recuperação e monitoramento.
  • Alta Performance: Menos de uma hora. Reflete uma equipe altamente ágil e bem preparada para lidar com incidentes, com processos de recuperação eficientes e ferramentas de monitoramento eficazes.

A Pesquisa por Trás das Métricas DORA

O relatório “Accelerate State of DevOps 2023” fornece uma análise detalhada sobre o desempenho das equipes de desenvolvimento e as práticas que impactam esse desempenho.

Sobre a Pesquisa de 2023

A pesquisa de 2023 envolveu a participação de mais de 36.000 profissionais de diversas indústrias e tamanhos de empresas. Ela investigou três principais resultados:

  • Performance Organizacional: A capacidade da organização de gerar valor para clientes e para a comunidade.
  • Desempenho da Equipe: A habilidade da equipe de gerar valor, inovar e colaborar.
  • Bem-estar dos Funcionários: Estratégias que beneficiam os funcionários, reduzindo o esgotamento e aumentando a satisfação no trabalho.

Metodologia da Pesquisa

A pesquisa DORA utiliza uma abordagem estatística rigorosa, incluindo análises fatoriais exploratórias e confirmatórias para garantir a precisão dos dados coletados. Os resultados são distribuídos em uma escala de 0 a 10 para padronizar a comparação dos dados ao longo dos anos.

Principais Descobertas

  • Organizações de Alta Performance: Empresas que adotam práticas DevOps avançadas, como implantação contínua e automação de testes, demonstram desempenho significativamente melhor em todas as quatro métricas DORA.
  • Impacto na Performance Organizacional: Equipes com alta performance de DevOps entregam software mais rapidamente, têm menos falhas e recuperam-se mais rapidamente de incidentes.
  • Cultura e Capacidades Técnicas: A cultura organizacional e as capacidades técnicas, como automação e integração contínua, são preditores fortes de desempenho de entrega de software.

Conclusão

Medir as métricas DORA é fundamental para qualquer equipe de desenvolvimento que deseja melhorar sua eficiência e qualidade. A implementação dessas métricas ajuda a identificar gargalos no processo de desenvolvimento e a implementar melhorias contínuas.

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