DORA指标衡量软件交付绩效，通过优化工作流、提高稳定性、促进持续改进来提升生产力。实施时需全面考量、自动化跟踪、持续监控，并以用户为中心。
译自：How To Enhance Productivity With DORA Metrics
作者：Massimiliano Bianchessi
构建优秀的软件产品不仅仅关乎整洁的代码。它还关乎你交付的速度、部署的频率以及出现问题时恢复的速度。然而，它也关乎了解何时指标停止有用并开始变成噪音。
DORA 指标是一组绩效指标。这些指标远不止是衡量绩效的工具，它们还能帮助你了解如何优化工作流程、跟踪业务成果并创建更高效的团队环境。它们为团队的运作情况提供了宝贵的见解，帮助你平衡速度、稳定性和效率。
基本上，DORA 指标在揭示软件开发和交付过程的效率和稳定性方面非常有用。通过这些指标衡量开发人员生产力的能力，可以在优化个人对项目整体成功的贡献方面发挥重要作用。
DORA 指标的价值是什么？
以下是这些指标提供的一些有助于提高生产力的方面：
通过监控部署频率和变更前置时间，你可以查明开发流程中的低效之处。每天多次部署代码的高绩效团队能更快地交付价值，使你能够迅速响应市场需求和客户反馈。这种敏捷性允许你迭代和改进工作速度和流程，缩短新功能和修复的上市时间。
然而，值得考虑的是，尽管频繁部署是理想的，但应与周密的计划相平衡，以避免从长远来看增加更多工作量。
- 提高部署稳定性
高变更失败率表明代码质量、测试或部署实践存在问题。当团队监控变更失败率并着重于更早地减少这些失败时，他们就可以专注于生产更多并交付更好的价值。
- 清晰的绩效跟踪
DORA 指标提供了具体的衡量标准来评估团队的 DevOps 绩效。通过分析工作流程中的模式，你可以深入了解哪些方面运作良好，哪些方面需要改进。不过，绩效指标很容易变得政治化。人们常常会倾向于玩弄数字或用它们来追溯性地证明决策的合理性。真正的生产力来自那些正视指标揭示的问题的团队，而不仅仅是图表本身。
跟踪 DORA 指标可以让你透明地了解软件交付过程，从代码提交到生产部署。这种可见性有助于你理解工作流动态、识别瓶颈并优化资源分配。对流程有了更清晰的了解，你就可以做出更明智的决策，并改善团队间的协作。
- 最大限度地减少停机时间并加速恢复
降低变更失败率和失败部署恢复时间对于维护系统可靠性至关重要。根据 2024 年《DevOps 现状报告》，高绩效团队通常的变更失败率 (CFR) 为 20%，失败部署恢复时间 (FDRT) 小于一天；而卓越绩效团队的 CFR 为 5%，FDRT 小于一小时。这意味着他们可以迅速解决问题并将停机时间降至最低。缩短停机时间意味着生产问题能更快地得到处理和解决，从而使开发人员能够专注于主要任务。当然，重要的是要取得平衡。过于关注最小化停机时间有时可能导致反应性修复，而不是解决更深层次、更根本的问题。
- 数据驱动的决策
DORA 指标允许你从真实数据中获取洞察力，优化工作流程，并高效分配资源。这些量化指标帮助你跟踪滞后指标，并采取积极措施来提高绩效。
- 衡量平台工程师工作的影响
DORA 指标可以成为衡量设计良好、高效且具有高度自动化以赋能开发团队的平台的宝贵指标。这些信息对于平台工程团队尤为珍贵。
- 培养持续改进的文化
定期监控 DORA 指标可以在团队内部营造持续改进的文化。设定基准并跟踪进度会激励每个人优化流程、尝试新实践并追求卓越运营，从而使你的团队保持投入并与长期目标保持一致。
要充分利用这些生产力优势，正确实施 DORA 指标至关重要。
实施 DORA 指标的最佳实践
将 DORA 指标整合到你的开发工作流程中，是提高生产力和软件交付绩效的战略举措。因此，请考虑以下最佳实践：
- 考虑所有指标
团队可能在一个领域表现出色，而在其他领域表现不佳。单一指标并不能完全解释整个情况。因此，应彻底调查所有指标，以获得全面的情况，从而在需要的地方进行改进或修复。
组织可能会觉得有必要在不同项目上同时应用这些指标以节省时间和资源，但仓促行事是不可取的。虽然这些指标可以应用于任何服务或应用程序，但上下文至关重要，分析应与特定的业务用例保持一致。由于存在许多细微差别，将不同项目和团队的指标混淆可能会导致混乱和有偏见的洞察。
使用 CI/CD 工具自动跟踪 DORA 指标。这种自动化最大限度地减少了人工操作，并提供了关于你的 DevOps 性能的实时洞察。通过从每个项目开始时收集数据，并将其整理成变更（对代码库进行的更新）、部署（代码发布到生产环境）和事件（影响服务稳定性的问题或中断）的表格，你可以根据这些指标计算绩效。
虽然将你的绩效与行业标准进行比较是有益的，但重点应放在设定适合你团队独特环境的可实现目标。建立切合实际的基准包括：使用诸如 DORA 快速检查之类的工具评估当前绩效；识别改进领域；制定包含具体措施的可行计划；鼓励协作以促进团队讨论和持续改进，而不是衡量个人绩效。
- 持续监控和调整
定期评估 DORA 指标实施的效果至关重要。建立一个标准化的指标测量流程，以确保团队内部的一致性。在收集数据的同时，准备好根据获得的洞察来完善策略并进行调整。这种持续监控有助于你的实践随着团队的需求和目标而发展，确保持续改进。
- 不要让指标成为强制性任务
DORA 指标是工具，而不是目标。当它们变成僵化的 KPI 时，团队可能会优先考虑数字而不是结果。鼓励讨论数据背后的含义，而不是简单地追求更高的分数。
- 采用以用户为中心的方法
专业的平台团队是提高生产力的基础，这可以在团队层面带来高达 6% 的改进。由于设计不佳的平台会降低性能，使吞吐量减少 8%，稳定性降低 14%，因此关键在于赋予开发人员自助服务能力，这可以减少他们的认知负荷和摩擦，同时增强独立性和长期生产力。以用户为中心的开发无疑可以与组织绩效 40% 的提升相关联。
- 将 AI 作为辅助工具实施
AI 正在深刻影响软件交付性能，但其采用并不一定意味着生产力的提高。事实上，将 AI 整合到 DevOps 和平台工程中并非没有挑战。因此，至关重要的是不要忽视清晰的治理框架和仔细的监督，以平衡生产力与稳定性。本质上，AI 必须是赋能开发人员、提高其效率和创造价值能力的工具，而不是使操作过度复杂化。
总结
DORA 指标为你的软件交付过程提供了宝贵的洞察，帮助你识别低效之处、改善协作并推动持续改进。仅仅是指标本身并不能改善团队，它们所激发的对话才能。将 DORA 视为一个透视镜，用它来审视团队的工作方式和发展方向，而不仅仅是一个记分牌。
在将这些指标整合到你的工作流程中时，请记住目标不仅仅是衡量，而是持续改进。根据数据定期监控和调整将帮助你完善流程，并创建一个更高效、更高绩效的团队。
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