Otu anyị siri chọta ụzọ mara mma iji jikọọ azụmahịa na DevOps

Nkà ihe ọmụma DevOps, mgbe ejikọtara mmepe na mmezi ngwanrọ, agaghị eju onye ọ bụla anya. Omume ọhụrụ na-enweta ume - DevOps 2.0 ma ọ bụ BizDevOps. Ọ na-ejikọta akụkụ atọ n'ime otu dum: azụmahịa, mmepe na nkwado. Dịkwa ka ọ dị na DevOps, omume injinia na-etolite ntọala nke njikọ dị n'etiti mmepe na nkwado, na mmepe azụmahịa, nyocha na-ewere ọrụ nke "glue" nke na-ejikọta mmepe na azụmahịa.

Achọrọ m ikweta ozugbo: naanị anyị chọpụtara ugbu a na anyị nwere ezigbo mmepe azụmaahịa, mgbe anyị gụsịrị akwụkwọ ọgụgụ smart. Ọ n'ụzọ ụfọdụ gbakọtara ekele ụzọ nke ndị ọrụ na irrepressible mmasị maka mmelite. Nchịkọta ugbu a bụ akụkụ nke usoro mmepụta mmepe, na-ebelata nzaghachi nzaghachi ma na-enye nghọta mgbe niile. Aga m agwa gị n'ụzọ zuru ezu ka ihe niile si arụ ọrụ maka anyị.

Ọdịmma nke Classic DevOps

Mgbe a tụụrụ ngwaahịa ndị ahịa ọhụrụ, azụmahịa na-emepụta ezigbo ihe nlereanya nke omume ndị ahịa ma na-atụ anya mgbanwe dị mma, na ndabere nke ọ na-ewuli ebumnuche azụmahịa ya na nsonaazụ ya. Ndị otu mmepe, n'aka nke ya, na-agbalịsi ike ime koodu dị oke mma, dị elu. Nkwado na-atụ anya ka akpaaka zuru oke nke usoro, ịdị mfe na ịdị mma nke idobe ngwaahịa ọhụrụ.

Eziokwu na-etolitekarị n'ụzọ na ndị ahịa na-enweta usoro dị mgbagwoju anya, azụmahịa na-arapara n'ahụ na ntụgharị dị ala, ndị otu mmepe na-ahapụ mmezi mgbe edozichara, na nkwado na-erikpu na arịrịọ nke ndị ahịa. Ọ maara nke ọma?

Mgbọrọgwụ nke ihe ọjọọ ebe a dabere na ogologo nzaghachi nzaghachi adịghị mma nke etinyere n'ime usoro ahụ. Ndị ọchụnta ego na ndị mmepe, mgbe ha na-anakọta ihe achọrọ na ịnata nzaghachi n'oge sprints, soro ọnụ ọgụgụ ndị ahịa nwere oke na-emetụta ọdịnihu ngwaahịa ahụ. Ọtụtụ mgbe, ihe dị mkpa maka otu onye adịghị ahụkarị maka ndị niile na-ege ntị.
Ịghọta ma ngwaahịa na-aga n'ihu n'ụzọ ziri ezi na-abịa na akụkọ ego na nsonaazụ nyocha ahịa ọnwa ole na ole mgbe mmalite. Na n'ihi oke nlele dị ntakịrị, ha anaghị enye ohere iji nwalee hypotheses na ọnụ ọgụgụ buru ibu nke ndị ahịa. N'ozuzu, ọ na-apụta dị ogologo, na-ezighị ezi na adịghị arụ ọrụ.

Ngwá ọrụ Trophy

Anyị chọtara ụzọ dị mma isi pụọ na nke a. Ngwá ọrụ nke na-enyere ndị na-ere ahịa aka naanị ugbu a achọtala ụzọ ya n'aka azụmahịa na ndị mmepe. Anyị malitere iji nyocha weebụ na-arụsi ọrụ ike iji lelee usoro ahụ ozugbo, ebe a na ugbu a ịghọta ihe na-eme. Dabere na nke a, hazie ngwaahịa ahụ n'onwe ya wee tụgharịa ya na ọnụ ọgụgụ buru ibu nke ndị ahịa.
Ọ bụrụ na ị na-eme atụmatụ ụfọdụ ụdị nkwalite ngwaahịa, ị nwere ike ịhụ ozugbo ihe metrics na-ejikọta ya, na otú metric ndị a si emetụta ahịa na àgwà ndị dị mkpa maka azụmahịa ahụ. N'ụzọ dị otú a, ị nwere ike ozugbo ịpụpụ hypotheses na obere mmetụta. Ma ọ bụ, dịka ọmụmaatụ, wepụta atụmatụ ọhụrụ nye ọnụ ọgụgụ ndị ọrụ dị ịrịba ama wee nyochaa metrik ozugbo iji ghọta ma ihe niile na-arụ ọrụ dịka e bu n'obi. Echela maka nzaghachi n'ụdị arịrịọ ma ọ bụ akụkọ, mana nyochaa ngwa ngwa ma gbanwee usoro mmepụta ngwaahịa n'onwe gị. Anyị nwere ike wepụta ihe ọhụrụ, na-anakọta data ziri ezi n'ime ụbọchị atọ, mee mgbanwe n'ime ụbọchị atọ ọzọ - na otu izu, adịla njikere ngwaahịa ọhụrụ.

Ị nwere ike soro ọwara ahụ dum, ndị ahịa niile batara na ngwaahịa ọhụrụ ahụ, chọpụta isi ebe ọwara ahụ mebiri nke ọma, wee ghọta ihe kpatara ya. Ma ndị mmepe na azụmaahịa na-enyocha nke a dị ka akụkụ nke ọrụ ha kwa ụbọchị. Ha na-ahụ otu njem ndị ahịa, na ọnụ ha nwere ike ịmepụta echiche na echiche maka mmelite.

Njikọ a nke azụmahịa na mmepe yana nyocha na-eme ka o kwe omume ịmepụta ngwaahịa na-aga n'ihu, na-ebuli elu mgbe niile, chọọ ma hụ nkwụsịtụ, na usoro dum n'ozuzu ya.

Ọ bụ ihe niile gbasara mgbagwoju anya

Mgbe anyị mepụtara ngwaahịa ọhụrụ, anyị anaghị ebido site na ọkọ, kama tinye ya na webụ ọrụ dị adị. Mgbe ị na-anwale ngwaahịa ọhụrụ, onye ahịa na-akpọtụrụ ọtụtụ ngalaba. Ọ nwere ike ịkparịta ụka na ndị ọrụ ụlọ ọrụ kọntaktị, na ndị njikwa n'ọfịs, ọ nwere ike ịkpọtụrụ nkwado, ma ọ bụ na nkata ịntanetị. Iji metrik, anyị nwere ike ịhụ, dịka ọmụmaatụ, ihe ibu dị na kọntaktị kọntaktị, otu kacha mma isi hazie arịrịọ mbata. Anyị nwere ike ịghọta mmadụ ole na-erute ụlọ ọrụ wee tụọ aro ka anyị ga-esi nwetakwuo ndụmọdụ onye ahịa.

Ọ bụ otu ihe ahụ na sistemụ ozi. Ụlọ akụ anyị dị adị kemgbe ihe karịrị afọ 20, n'oge nke a na-emepụta nnukwu oyi akwa nke sistemu heterogeneous ma na-arụ ọrụ. Mmekọrịta dị n'etiti sistemu azụ nwere ike mgbe ụfọdụ enweghị atụ. Dịka ọmụmaatụ, na ụfọdụ usoro oge ochie, a na-amachibido ọnụ ọgụgụ nke mkpụrụedemede maka mpaghara ụfọdụ, na mgbe ụfọdụ nke a na-akụda ọrụ ọhụrụ ahụ. Ọ siri ezigbo ike iji usoro ọkọlọtọ soro ahụhụ, mana iji nyocha weebụ ọ dị mfe.

Anyị ruru ebe anyị malitere ịnakọta na nyochaa ederede njehie nke egosiri onye ahịa site na sistemụ niile metụtara. Ọ bịara bụrụ na ọtụtụ n’ime ha emewo ihe ochie, anyị apụghịkwa iche n’echiche na ha sonyeere anyị n’ụzọ ụfọdụ.

Na-arụ ọrụ na nyocha

Ndị nyocha webụ anyị na ndị otu mmepe SCRUM dị n'otu ọnụ ụlọ. Ha na ibe ha na-akpakọrịta mgbe niile. Mgbe ọ dị mkpa, ndị ọkachamara na-enyere aka ịtọ metrics ma ọ bụ budata data, ma ọtụtụ ndị otu n'onwe ha na-arụ ọrụ na ọrụ nyocha, ọ dịghị ihe mgbagwoju anya n'ebe ahụ.

Achọrọ enyemaka ma ọ bụrụ, dịka ọmụmaatụ, ịchọrọ ụfọdụ ndabere ma ọ bụ ihe nzacha agbakwunyere maka ụdị ndị ahịa nwere oke ma ọ bụ isi mmalite. Mana n'ime ihe owuwu ugbu a, anyị anaghị ezute nke a.

N'ụzọ na-akpali mmasị, mmejuputa nyocha nke nyocha adịghị achọ ntinye nke usoro IT ọhụrụ. Anyị na-eji otu sọftụwia nke ndị ahịa na-arụbu ọrụ na mbụ. Ọ bụ naanị ihe dị mkpa iji kwenye na iji ya mee ihe na azụmahịa na mmepe. N'ezie, anyị enweghị ike iwere naanị ihe ahịa nwere, anyị ga-emegharị ihe niile ma nye ohere ịzụ ahịa na gburugburu ebe obibi ọhụrụ ka ha wee soro anyị nọrọ n'otu ebe ozi.

N'ọdịnihu, anyị na-eme atụmatụ ịzụta ụdị sọftụwia nyocha weebụ emelitere nke ga-eme ka anyị nwee ike ịnagide ọnụ ọgụgụ na-abawanye nke oge nhazi.

Anyị na-arụsi ọrụ ike na nhazi nke ijikọ nchịkọta weebụ na nchekwa data dị n'ime site na CRM na usoro ndekọ ego. Site na ijikọta data, anyị na-enweta nkọwa zuru ezu nke onye ahịa na akụkụ niile dị mkpa: site na isi iyi, ụdị onye ahịa, ngwaahịa. Ọrụ BI na-enyere aka ịhụ data ga-adị na ngalaba niile n'oge adịghị anya.

Kedu ihe anyị mechara? N'ezie, anyị mere nyocha na ime mkpebi na ya akụkụ nke usoro mmepụta, nke nwere mmetụta a na-ahụ anya.

Ntụle: etinyela aka na rake

N'ikpeazụ, achọrọ m ịkọrọ ụfọdụ ndụmọdụ ga-enyere gị aka izere ịbanye na nsogbu na usoro nke ịmepụta azụmahịa mmepe azụmahịa.

1. Ọ bụrụ na ịnweghị ike ịme nyocha ngwa ngwa, mgbe ahụ ị na-eme nyocha na-ezighị ezi. Ịkwesịrị ịgbaso ụzọ dị mfe site na otu ngwaahịa wee bulie elu.
2. Ị ga-enwerịrị otu ma ọ bụ onye nwere nghọta nke ọma maka nhazi nyocha n'ọdịnihu. Ị ka ga-ekpebi n'ikpere mmiri ka ị ga-esi gbakọọ nchịkọta, tinye ya na sistemụ ndị ọzọ, wee jiri data ọzọ.
3. Ewepụtala data na-enweghị isi. Ọnụ ọgụgụ weebụ, na mgbakwunye na ozi bara uru, bụkwa nnukwu ihe mkpofu nke nwere data dị ala na enweghị isi. Na ihe mkpofu a ga-egbochi ime mkpebi na nyocha ma ọ bụrụ na enweghị ebumnuche doro anya.
4. Emela nyocha maka nyocha. Nke mbụ, ihe mgbaru ọsọ, nhọrọ nke ngwá ọrụ, na naanị mgbe ahụ - nchịkọta naanị ebe ọ ga-enwe mmetụta.

Ejikọtara ihe ahụ na Chebotar Olga (olga_cebotari).

isi: www.habr.com