{"id":36007,"date":"2019-10-31T22:09:07","date_gmt":"2019-10-31T19:09:07","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-ivan-metriki-devops-delal-obekt-vliyaniya\/"},"modified":"2019-10-31T22:09:07","modified_gmt":"2019-10-31T19:09:07","slug":"kak-ivan-metriki-devops-delal-obekt-vliyaniya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/kak-ivan-metriki-devops-delal-obekt-vliyaniya","title":{"rendered":"Come Ivan ha gestito le metriche DevOps. Oggetto d'influenza","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\u00c8 passata una settimana da quando Ivan ha iniziato a riflettere sulle metriche DevOps e ha capito che doveva gestirle per migliorare il tempo di consegna del prodotto<\/a><\/noindex> (Time-To-Market).<\/p>\n

Anche nei fine settimana pensava alle metriche: \u00abE quindi, cosa ottengo misurando il tempo? Cosa mi servir\u00e0?\u00bb<\/p>\n

Davvero, cosa offre la conoscenza del tempo? Supponiamo che la consegna richieda 5 giorni. E poi? \u00c8 un buon risultato o no? Anche se \u00e8 negativo, bisogna comunque ridurre questo tempo. Ma come?
\nQuesti pensieri non lo lasciavano in pace, ma la soluzione non arrivava.<\/p>\n

Ivan capiva di essere arrivato al nocciolo della questione. Innumerevoli grafici di metriche che aveva visto prima di allora lo avevano convinto da tempo che l'approccio standard non avrebbe funzionato, e che se avesse semplicemente tracciato un grafico (anche se si tratta di un grafico cohortale<\/a><\/noindex>), non ci sarebbe stato alcun risultato.<\/p>\n

\u041a\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0431\u044b\u0442\u044c?…<\/a><\/noindex><\/p>\n

Una metrica \u00e8 come un normale righello di legno. Le misurazioni effettuate con esso non diranno la causa, perch\u00e9 <\/b> l'oggetto misurato \u00e8 esattamente della lunghezza che ha mostrato. Il righello mostrer\u00e0 semplicemente la sua dimensione, e nient'altro. Non \u00e8 la pietra filosofale, \u00e8 solo un pezzo di legno utilizzato per misurare.<\/p>\n

\u00abLa rata in acciaio inossidabile\u00bb del suo scrittore preferito Harry Harrison ha sempre detto: il pensiero deve raggiungere il fondo del cervello e l\u00ec riposare, quindi, dopo aver vissuto giorni di frustrazione senza risultati, Ivan ha deciso di dedicarsi a un altro compito...<\/p>\n

Dopo un paio di giorni, leggendo un articolo sugli shop online, Ivan improvvisamente cap\u00ec che la somma di denaro che riceve un negozio online dipende da come si comportano i visitatori del sito. Sono proprio loro, i visitatori\/clienti, a dare i loro soldi al negozio e sono la loro fonte. L'ammontare finale di denaro ricevuto dal negozio \u00e8 influenzato dai cambiamenti nel comportamento dei clienti, e non da qualcos'altro.<\/p>\n

Dunque, per cambiare la grandezza misurabile era necessario influenzare coloro che formano questo valore, ovvero per modificare la quantit\u00e0 di denaro di un negozio online bisognava influenzare il comportamento dei clienti di quel negozio, e per cambiare i tempi di consegna in DevOps bisognava influenzare i team che \u00abcreano\u00bb questo tempo, ovvero utilizzano DevOps nel loro lavoro.<\/p>\n

Ivan cap\u00ec che le metriche DevOps non devono rappresentare grafici. Devono fungere da strumento di ricerca<\/b> \u00abteam di spicco\u00bb che influenzano il tempo di consegna finale.<\/p>\n

Nessuna metrica potr\u00e0 mai rivelare il motivo per cui un determinato team ha impiegato cos\u00ec tanto tempo per fornire la distribuzione, pensava Ivan, poich\u00e9 in realt\u00e0 le ragioni possono essere milioni e un carrello pieno, e possono benissimo non essere tecniche, ma organizzative. In altre parole, il massimo che si pu\u00f2 ottenere dalle metriche \u00e8 la rappresentazione dei team e dei loro risultati, e poi ci si dovr\u00e0 comunque recare nei team per scoprire cosa sia successo. <\/p>\n

D'altra parte, nella compagnia di Ivan esisteva uno standard che obbligava tutti i team a testare le build su pi\u00f9 ambienti. Un team non poteva passare al successivo fino a quando non avesse completato il precedente. Quindi, se considerassimo il processo DevOps come una sequenza di passaggi attraverso gli ambienti, le metriche potrebbero mostrare il tempo impiegato dai team su questi ambienti. Conoscendo l'ambiente e il tempo del team, si poteva discutere in modo pi\u00f9 specifico con loro sui motivi.<\/p>\n

Senza pensarci troppo, Ivan alz\u00f2 il ricevitore e compose il numero di una persona esperta nei meccanismi del DevOps:<\/p>\n

\u2014 Denis, puoi dirmi se c'\u00e8 un modo per capire se il team ha passato un determinato stand?
\n \u2014 Certo. Il nostro Jenkins segnala un flag se la build \u00e8 stata distribuita con successo (ha superato il controllo) sullo stand.
\n \u2014 Fantastico. E cos'\u00e8 un flag?
\n \u2014 \u00c8 un normale file di testo come 'stand_OK' o 'stand_FAIL', che indica se la build \u00e8 passata o meno allo stand. Hai capito, giusto?
\n \u2014 In linea di massima s\u00ec. Viene scritto nella stessa cartella nel repository dove si trova la build?
\n \u2014 S\u00ec.
\n \u2014 E cosa succede se la build non passa lo stand? Dobbiamo fare una nuova build?
\n \u2014 Esatto.
\n \u2014 Va bene, grazie. E un'altra domanda: posso usare la data di creazione del flag come data di passaggio dello stand?
\n \u2014 Assolutamente!
\n \u2014 Fantastico!<\/p>\n

Ispirato, Ivan riattacc\u00f2 e cap\u00ec che tutto era al proprio posto. Sapendo la data di creazione del file di build e quelle di creazione dei flag, era possibile calcolare, con precisione al secondo, quanto tempo le squadre impiegano in ogni stand e capire dove spendono il maggior tempo.<\/p>\n

\u00abCapendo dove viene speso pi\u00f9 tempo, possiamo identificare i team, andare da loro e scavare nel problema\u00bb. Ivan sorrise.<\/p>\n

Per domani si \u00e8 posto l'obiettivo di abbozzare l'architettura del sistema in fase di sviluppo.<\/p>\n

Continua...
\n
Fonte: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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