Обзор The 2026
State of Software Delivery

В начале 2026 года вышел отчет по эффективности CI/CD процессов — The 2026 State of Software Delivery от компании CircleCI, одной из ведущих платформ для CI/CD, при поддержке компании Thoughtworks. Это седьмое ежегодное издание, основанное на анализе более 28 миллионов процессов сборки, интеграции и поставки, выполненных на платформе CircleCI в период с 1 по 28 сентября 2025 года. В исследование включены только реальные проекты на платформе CircleCI с более чем двумя контрибьюторами и воспроизводимыми пайплайнами (не менее пяти запусков за период). Такой подход позволил авторам исключить случайные данные и сосредоточиться на реальных проектах.

Ключевые метрики в исследовании CircleCI отличаются от методологии DORA:

• Пропускную способность (Throughput) измеряют по количеству выполненных CI/CD пайплайнов в день;
• Длительность (Duration) измеряют по времени выполнения CI/CD пайплайнов от запуска до завершения;
• Уровень успешности (Success rate) измеряют по проценту запусков CI/CD пайплайнов, завершившихся без ошибок;
• Среднее время восстановления (Mean Time to Recovery, MTTR) измеряют по времени, которое требуется командам на устранение сбоев CI/CD пайплайнов, от момента неудачного запуска до следующего успешного.

Что интересного мы отметили в отчёте:

1. Использование AI значительно увеличивает объем и интенсивность изменений. Во всех проектах, использующих CircleCI средняя пропускная способность (Throughput) выросла на 59% год к году благодаря генерации кода и AI агентам. Основной рост сосредоточен у лидеров: топ 5% команд почти удвоили Throughput, тогда как медианные команды показали рост лишь на 4%, а нижние 25% — практически без изменений. Среди самых продуктивных команд разрыв увеличивается еще сильнее: лидер этого года достиг Throughput примерно в 10 раз выше, чем лидер 2024 года;
2. Среди организаций с наибольшей пропускной способностью заметно доминируют компании, занимающиеся разработкой ПО с использованием AI. Лидер рейтинга выполняет около 135 888 пайплайнов в день, значительно опережая остальные организации. В десятку также входят компании из отраслей Utilities, Consumer electronics, IT security, AI robotics и FinTech, однако их показатели значительно ниже — примерно 7-23% от уровня лидера;
3. Интеграция изменений становится основным узким местом. Большинство команд увеличили пропускную способность в Feature ветках — у медианной команды рост составил около 15%, где AI помогает быстрее проводить эксперименты, создавать прототипы и выполнять итерации. Однако Throughput в основной ветке снизился на 7%, что указывает на сложности при ревью кода, валидации и интеграции изменений, созданных с использованием AI. Лишь 5% команд смогли ускориться на всех этапах: у них Throughput в основной ветке вырос на 26%, а в Feature ветках — на 85%. Это показывает, что ключевым ограничением сегодня является не скорость написания кода, а способность масштабируемо валидировать и интегрировать изменения;
4. Сложность становится одним из главных факторов, замедляющих разработку. При сбоях сборок (Failed builds) командам все чаще приходится разбираться с незнакомым кодом, что увеличивает время восстановления: медианное время возврата сборки в стабильное состояние выросло до 72 минут (+13% год к году), а в Feature ветках — почти до 80 минут (+25%). Одновременно снижается доля успешных сборок в основной ветке: метрика Success rate упала до 71%, что означает, что около трети интеграции изменений завершаются неудачей. Это значительно ниже рекомендуемого CircleCI ориентира в 90% и может указывать на рост сложности и снижение качества кода;
5. Снижение доли успешных сборок и рост времени восстановления напрямую увеличивают операционные потери. Авторы приводят расчет: если команда выполняет около 5 изменений в основной ветке в день, падение Success rate с 90% до 70% увеличивает количество критических сбоев примерно с одного каждые два дня до 1,5 сбоев ежедневно — рост примерно в 3 раза. Даже при среднем времени восстановления около 60 минут это приводит к дополнительным 250 часам в год, затрачиваемым на отладку и ожидания. В командах с высокой интенсивностью изменений эти потери масштабируются еще сильнее: при 500 изменениях в день потери времени могут достигать эквивалента работы примерно 12 full-time инженеров;
6. Несмотря на рост сложности разработки, появляются первые признаки адаптации. Команды начинают ускорять циклы обратной связи: медианная продолжительность выполнения пайплайнов сократилась до 2,2 минуты (-18% год к году), а средняя — до 10 минут (-10%). Более быстрые циклы обратной связи помогают снижать нагрузку, возникающую из-за роста объема изменений и сложности разработки с использованием AI. Это особенно заметно на критическом пути поставки: несмотря на общий рост MTTR, в основной ветке метрика немного улучшилась и снизилась до 59 минут, опустившись ниже рекомендуемого CirceCI ориентира в 60 минут;
7. Влияние размера компании и команды на ключевые метрики. Наилучшие результаты демонстрируют самые маленькие компании (2-5 сотрудников) и крупнейшие Enterprise компании (1000+ сотрудников): у них выше пропускная способность (Throughput) основной ветки и ниже время восстановления. Компании среднего размера (21-50 сотрудников) показывают худшие результаты — минимальный Throughput и время восстановления почти 3 часа, что указывает на проблему "Messy middle", когда организации уже перерастают размер небольших команд, но еще не выстроили процессы и системы для работы в большем масштабе. Похожая ситуация наблюдается и на уровне команд: небольшие команды (2-5 участников) восстанавливают сборки примерно за 50 минут, очень крупные — за 33 минуты, тогда как команды среднего размера (21-50 участников) тратят на это более 150 минут;
8. Влияние отрасли организации на ключевые метрики. Наибольший Throughput демонстрируют не только технологические компании, но и отрасли с большим количеством небольших и предсказуемых пайлайнов — например Civil engineering, Utilities, Logistics, Education и Design. В секторах с более сложными системами и пайплайнами, таких как Computer software, Financial services и Capital markets, пропускная способность остается стабильной, однако значительно увеличивается время восстановления. Если ранее многие команды восстанавливали сборки менее чем за час, то теперь это часто занимает 90 минут и более, поскольку изменения, созданные с использованием AI, затрагивают более глубокие уровни систем и усложняют устранение сбоев.
9. Ключевые метрики поставки ПО в 2026 году. Анализ метрик показывает заметный разрыв между медианными командами и лидерами. Медианная пропускная способность (Throughput) составляет 1,71 пайплайнов в день, тогда как среднее значение — 4,54, а у топ команд — 13,36. Медианное MTTR составляет 72 минуты, что немного выше ориентира в 1 час. Доля успешных сборок (Success rate) составляет 70,82%, что существенно ниже рекомендуемого уровня 90%. При этом Duration остается относительно низкой: медианное значение — 2 минуты 13 секунд, а среднее — около 9 минут 56 секунд, что укладывается в ориентир менее 10 минут. Для более детального анализа метрик авторы подготовили свой бенчмарк — Software Delivery Data Explorer, который позволяет сравнить собственные ключевые метрики поставки с результатами других организаций и лучших команд.

Основные результаты из отчета The 2026 State of Software Delivery приведены ниже: