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En nuestro artículo anterior, "Medición del éxito de DevOps: KPIs y métricas que importan". exploramos métricas fundamentales como la frecuencia de despliegue, el tiempo de espera para los cambios, el tiempo medio de recuperación (MTTR) y la tasa de fallos en los cambios. Estas métricas básicas son esenciales para evaluar el rendimiento y la eficiencia de las prácticas DevOps. Pero para optimizar realmente sus procesos DevOps e impulsar la mejora continua, es importante profundizar en las métricas avanzadas que proporcionan una visión más granular. En este artículo, ampliaremos estos conceptos y presentaremos métricas adicionales que pueden ayudar a los equipos a comprender mejor su rendimiento de DevOps.

Revisar las métricas básicas con un prisma más profundo:

Antes de adentrarnos en las métricas avanzadas, volvamos a las métricas básicas comentadas anteriormente y exploremos cómo pueden analizarse con mayor profundidad para proporcionar información procesable:

• Frecuencia de despliegue: Aunque saber con qué frecuencia se despliega es importante, comprender la variabilidad de la frecuencia de despliegue en los distintos equipos o proyectos puede revelar cuellos de botella o ineficiencias. Analizar las tendencias de la frecuencia de despliegue a lo largo del tiempo también puede ayudar a identificar periodos de alta productividad o ralentizaciones, lo que orienta a los equipos a la hora de optimizar sus procesos de lanzamiento.
• Tiempo de espera para los cambios: Más allá de medir el plazo medio, desglosar esta métrica por diferentes etapas del proceso de desarrollo (por ejemplo, codificación, pruebas, despliegue) puede proporcionar información más detallada sobre dónde se están produciendo los retrasos. De este modo, los equipos pueden optimizar etapas específicas para reducir el plazo de entrega total.
• Tiempo medio de recuperación (MTTR): El MTTR es una métrica crítica para entender la resistencia del sistema, pero también es valioso analizar el MTTR en el contexto de diferentes tipos de incidentes (por ejemplo, cortes, degradaciones, brechas de seguridad). Al clasificar y analizar el MTTR por tipo de incidente, los equipos pueden identificar problemas recurrentes y desarrollar estrategias específicas para mejorar los tiempos de respuesta.
• Tasa de fracaso de los cambios: De forma similar al MTTR, desglosar la tasa de fracaso de los cambios por diferentes tipos de cambios (p. ej., versiones de funciones, correcciones de errores, cambios de infraestructura) puede ayudar a los equipos a comprender dónde son más propensos al fracaso sus procesos y aplicar mejoras específicas.

Métricas avanzadas para profundizar en la información:

Para obtener una visión más completa del rendimiento de DevOps, es importante mirar más allá de lo básico y considerar métricas adicionales que puedan proporcionar una visión más profunda:

• Duración del ciclo: La duración del ciclo mide el tiempo total que tarda un cambio en pasar de la solicitud inicial a la producción. A diferencia del plazo de entrega de los cambios, que se centra en la fase de desarrollo, el tiempo de ciclo abarca todo el ciclo de vida de un cambio. Al medir el tiempo de ciclo, los equipos pueden identificar ineficiencias en todo el proceso, desde la recopilación de requisitos hasta la implantación, y optimizar para una entrega más rápida.
• Disponibilidad y tiempo de actividad: Aunque tradicionalmente no se consideran una métrica DevOps, la disponibilidad y el tiempo de actividad son cruciales para comprender la fiabilidad de los sistemas en producción. La supervisión de estas métricas ayuda a los equipos a garantizar que sus sistemas cumplen los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y proporciona información sobre posibles áreas de mejora en la infraestructura y las operaciones.
• Tiempo medio entre fallos (MTBF): El MTBF mide el tiempo medio entre fallos del sistema y es una métrica clave para evaluar la fiabilidad del sistema. Al monitorizar el MTBF, los equipos pueden identificar tendencias en la estabilidad del sistema, predecir posibles fallos y aplicar medidas preventivas para reducir el tiempo de inactividad.
• Presupuesto de errores: Un presupuesto de errores es una asignación calculada de niveles aceptables de tiempo de inactividad o errores durante un periodo determinado. Al establecer y supervisar un presupuesto de errores, los equipos pueden equilibrar la necesidad de innovación rápida con la necesidad de estabilidad, asegurándose de no sacrificar la fiabilidad por la velocidad.
• Satisfacción del cliente y Net Promoter Score (NPS): En última instancia, el éxito de las prácticas DevOps debe reflejarse en la satisfacción del cliente. Mediante el seguimiento de las métricas de satisfacción del cliente, como Net Promoter Score (NPS), los equipos pueden obtener información sobre cómo sus cambios y lanzamientos están afectando a la experiencia del usuario final y priorizar las mejoras que impulsan el valor del cliente.

Conclusión:

Medir el éxito de DevOps requiere un enfoque integral que vaya más allá de lo básico. Mientras que las métricas básicas como la frecuencia de despliegue, el tiempo de espera para los cambios, el MTTR y la tasa de fracaso de los cambios son esenciales para evaluar el rendimiento, las métricas avanzadas proporcionan una visión más profunda que impulsa la mejora continua. Al ampliar su enfoque para incluir métricas como el tiempo de ciclo, la disponibilidad, el MTBF, el presupuesto de errores y la satisfacción del cliente, puede obtener una visión más holística de sus procesos DevOps y optimizar para el éxito.

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