В октябре 2023 года вышел
9-й отчет Accelerate State of DevOps 2023 от команды DORA. Исследование Accelerate State of DevOps проводится с 2014 года и за 9 лет в нем участвовали более 36 тысяч профессионалов по всему миру, работающих в различных отраслях и компаниях. Авторы отчета и исследования - команда DORA, входит в Google Cloud и состоит из исследователей, архитекторов, консультантов, технических писателей и экспертов по UX и DX. Отчет получился на 95 страниц, мы внимательно изучили новый отчет и подготовили краткий обзор.
В 2023 году исследование сфокусировано на следующих направлениях и практиках:
- Artificial intelligence
- Loosely coupled architecture
- Continuous integration
- Continuous delivery
- Documentation
- Reliability
- Trunk-based development
- Flexible infrastructure
- Engineering Culture
Исследовалось влияние перечисленных практик на следующие цели и метрики:
- Software delivery performance
- Reliability targets
- Operational performance
- Team performance
- Organizational performance
- Well-being
Что интересного мы отметили в отчете:
1. В исследовании приняло участие
3000 профессионалов из
3-х основных индустрий:
Technology (37%),
Financial Services (14%) и
Consumer (8%). Большинство участников (76%) работают в компаниях размером больше 100 сотрудников, 47% в компаниях больше 1000 сотрудников. Инженеров и руководителей практически поровну, 88% FTE (Full-time employee), в среднем имеют 15 лет опыта и 3 года в текущей команде. Участники исследования из
107 стран, топ-5 стран: США, Великобритания, Индия, Канада, Германия, есть участники из Китая и России;
2. В начале отчета даны определения ключевым терминам, практикам и метрикам используемым в исследовании. В ключевых метриках произошли следующие изменения: метрику
Time to restore service переименовали в
Failed deployment recovery time, а
Lead time for changes переименовали в
Change lead time;
3. В профилях эффективности команд снова выделили профиль
Elite, напомним, что в
отчете за 2022 год данный профиль отсутствовал, сейчас в него попало 18% респондентов. Профиль
High увеличился до 31% с 11%,
Medium сократился с 69% до 33%, а
Low незначительно сократился с 19% до 17%, поэтому поменялись и границы ключевых метрик в профилях;
4. Выделение
4 типов команд: User-centric, Feature-driven,
Developing,
Balanced, и исследование влияния перечисленных типов команд на Software delivery performance и Operational performance;
5. Исследование влияния
User-centric подхода на Organizational performance, указаны рекомендации для лидеров и представителей Product development teams, Delivery teams, Operational teams и Platform engineering teams;
6. Исследование влияния
Technical capabilities на ключевые метрики. Практики
Code review и
Loosely coupled architecture оказывают наибольшее влияние на
Software delivery performance,
Operational performance,
Team и
Organizational performance, а также на Productivity и Job satisfaction. Практика Artificial intelligence пока не оказывает особого влияния;
7. Эксперт
David Farley (соавтор книги
Continuous Delivery и автор книги
Modern Software Engineering) подготовил авторскую колонку про пользу от применения практики Continuous Delivery;
8. Исследование влияния документации (
Documentation) на Technical capabilities и ключевые метрики. Качественная документация оказывает наибольшее влияние на практики
Trunk-based development,
Continuous integration и
Continuous delivery, а также на Operational performance, Team и Organizational performance, но не оказывает сильного влияния на Software delivery performance;
9. Исследование влияния
SRE и
Reliability практик на
Operational Performance. В результате анализа получили J-кривую внедрения и адаптации практик. В качестве примера приведен кейс применения
Site Reliability Engineering в Google;
10. Исследование влияния
Flexible infrastructure и
Cloud infrastructure от
NIST по таким характеристикам как: On-demand self-service, Broad network access, Resource pooling, Rapid elasticity, Measured service. Рассматривали различные сценарии: Multi-cloud, Public cloud, Hybrid cloud, On premises, Under the desk. Наибольшее влияние на Organizational performance и Team performance оказывает сценарий Hybrid cloud, а Private cloud на Operational performance;
11. Исследование влияния инженерной культуры (
Engineering culture) на практики и метрики. Инженерная культура оценивалась по новым характеристикам:
Work distribution,
Flexibility,
Job security,
Organizational stability, Knowledge sharing,
User-centrism, а также критериям из предыдущих исследований на основе работ Рона Веструма (
Westrum organizational culture). Наибольшее влияние на ключевые метрики оказывают характеристики Generative organizational culture, следом идут Work distribution и User-centrism. Также Generative organizational culture, Work distribution и User-centrism оказывают наибольшее влияние на Technical capabilities. Organization stability снижает Burnout и повышает Job satisfaction, а Knowledge sharing и Job security снижают Burnout;
12. Исследование
Work distribution, типов работ (
Coding,
Meetings,
Supporting teammates), характеристик работ (
Unplanned work,
Visibility,
Amount of toil) и их влияние на ключевые метрики;
13. В конце отчета рассмотрена
методология, включающая модели исследования, форматы проведения интервью и опросов, примеры гипотез и вопросов, исследуемые инженерные практики, метрики и результаты.
Основные схемы и результаты исследования
Accelerate State of DevOps 2023 приведены ниже: