データ駆動型 DevOps パート 5: アライメントとガバナンス

2020/10/19 - 読み終える時間: 3 分

Data-Driven DevOps Part 5: Alignment and Governance の翻訳版です。


データ駆動型 DevOps パート 5: アライメントとガバナンス

2020年10月15日

著者: Steve Boone / HCL Software DevOps Head of Product Management

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多くの点で、データ駆動型のDevOpsは、ソフトウェア・ビジネスがどのように運営されているかを詳細に把握することを可能にします。この種の戦略は、製造工場の上の産業用キャットウォークのようなものだと考えてください。データは、アイデアからクライアントに至るまで、ソフトウェアのデリバリー・ライフサイクル全体を網羅することで、驚くほどの可視性を提供します。この可視性は非常に有益です。組織内で何が起こっているかを知ることができるだけでなく、再作業を減らし、コストを削減し、ビジネスにガバナンスを提供してリスクを軽減する機会を提供してくれます。

データ駆動型のDevOpsとバリュー・ストリーム管理は、「あったらいいな」と思う機能セットではないことを理解することが重要です。以下の問題解決に真剣に取り組みたいと考えている企業にとっては、「持っていなければならない」機能です。

ビジネスの整合性

まずは、いくつかの質問から始めてみましょう。顧客を喜ばせ、収益を向上させる機能は、積極的に取り組んでいますか?それらの機能はバックログに残っていますか?予定より早く、あるいは遅れていますか?いつになったら、クライアントに約束した価値を提供できるようになるのでしょうか?

簡単に言えば、ビジネスの整合性とは、エンジニアリングチームが行っている開発作業が、全体的なビジネス目標に可能な限り整合しているかどうかを確認することです。開発とビジネス目標が一致している企業は、より高品質なソフトウェアをより早く提供することができます。なぜでしょうか?それは、ビジネスの主な優先事項が明確だからです。個々のコントリビュータは、一日に何度も「すべきか、すべきでないか」の決断を迫られることはありません。

多くの企業は、エンジニアリングチームがどのような開発ツールやプラクティスを使用するかを強制しなくなっています。開発組織が毎日使いたいツールを選べば、より幸せで生産性の高いものになるという願いが込められています。これは必ずしも真実ではありませんが、ビジネスにとっては真の課題となります。実際にどのような作業が行われているかを可視化することは、すでに非常に困難な問題です。また、それぞれが独自のプロセスやツールを使用している何百もの開発チームのデータを集計しようとすると、さらに困難な手作業になってしまいます。

データ駆動型のDevOpsは、ビジネスの連携にこれまでにない機能を提供します。バリューストリームを流れる作業を可視化することで、開発マネージャ、プロダクトオーナー、リリースエンジニア、エグゼクティブなど、誰もがそれを見る必要がある人は誰でも、現在何に取り組んでいるのかを知ることができます。進行中の作業とまだ開発されていない作業(バックログ)の両方を検索して、実際のビジネス価値がどこにあるのかを明確にレポートすることができることを想像してみてください。

私の経験では、開発チームは正しいことをしたいと思っています。開発チームは、価値を提供してくれる機能に集中したいと考えています。多くの場合、最高の貢献者はいくつかの方向に引っ張られ、顧客を喜ばせ、真のビジネス価値を提供することに最も近い仕事から遠ざかってしまうことがあります。このような仕事は、時には無計画であるために、さらに困難を伴うこともあります。無計画な仕事は生産性を窒息させ、ビジネス価値を期限内に提供する組織の能力に大きな負担をかけることになります。

無計画な仕事

無計画な仕事を完全に払拭することはできませんが、それを管理できるかどうかは非常に重要です。計画外の仕事には多くの課題があります。

  • それは計画された優先順位のある仕事から焦点を奪う
  • 完成までの労力は不明
  • 成功の明確な定義がないことが多い
  • それは「スコープ・クリープ」の扉を開く。

企業は、計画していないことに対して、どのようにリソースと時間を配分しているのでしょうか?さらに重要なのは、どのようにして計画外の仕事を積極的に減らしていくかということです。その答えは、お察しの通り、私たちが毎日使用しているツールのデータの中にある。計画された作業を追跡するためにコードのコミットや作業項目を追跡するのと同じように、サポートツールや作業項目管理ツールからのデータを使用して、計画外の作業とそれがビジネス価値を提供する能力に与える影響を可視化することができます。

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組織の最高の貢献者は、通常、予定外の作業に最も苦しんでいる人たちです。彼らは最も知識が豊富で、重要なサポート問題を支援するのに最も適していると考えられており、困難なシナリオでクライアントを支援した経験が最も豊富です。トップパフォーマーだけに頼ることの問題点は、同じ貢献者であっても、価値の高い非常に重要なビジネス上の成果物の大半を担っている可能性が高いということです。そのため、もしあなたのデフォルトの動きが、火事を消すために常に最も熟練した従業員を連れてくることであるならば、計画された仕事は苦戦を強いられることになります。

このような状況を改善するには、個々の貢献者がどの帯域幅を持っているかを可視化することで、余分なキャパシティを確保することができます。これにより、チームが一時的にフォーカスをシフトしている間に、ビジネス価値を牽引している余分な計画的な仕事を引き受けてくれる個人を特定することで、他のチームメンバーがそれぞれの役割で成長する機会を提供します。

計画外の仕事は予期せぬことであり、困難であり、主要なビジネスの専門家から労力を奪い、おそらく何よりも組織の文化を損なってしまう。計画外労働は、持続不可能な労働慣行と不健全な文化につながる可能性があります。計画外労働を根絶することはできませんが、データを利用してその影響を軽減し、組織の文化と生産価値を維持することはできます。

品質とセキュリティの取り組みを検証する

セキュリティと品質への取り組みが枯れてしまったり、早期に失敗したり、実を結ばなかったりするのを防ぐにはどうすればよいのでしょうか。個々のチームやビジネスユニットにとってはそれほど大変な作業ではないかもしれませんが、組織全体で管理することは非常に大きな作業です。

先に述べたように、多くの企業が生産性の向上を期待して、開発組織に自分たちが最も使いやすいと感じるツールを選択させています。これにはいくつかの利点がある一方で、全く新しい課題も発生します。組織は、何十ものツールセットと何十年もの技術にまたがるセキュリティと品質の取り組みをどのようにして追跡し、実施することになるのでしょうか?組織のすべてのアプリケーションとチーム全体の品質とセキュリティの結果を集約することで、企業はどの取り組みが健全で、どの取り組みにさらなる育成が必要なのかを見極めることができます。

リスクを軽減する自動化されたガバナンス

組織は、特定のリリースの「準備ができているかどうか」を計画し、検証するための会議にかなりの時間を費やしています。リリースエンジニアと変更諮問委員会 (CAB) のメンバーは、健全な量のチェックとバランスを提供していますが、これは大部分が長く、手動で行われるプロセスです。10年にわたる DevOps のベストプラクティスから何かを学んだとすれば、長くて手間のかかる手動の作業は、自動化されることを切望しているだけだということです。経験上、手動プロセスはエラーが発生しやすいことがわかっています。

品質とセキュリティのメトリクスの可視性を提供することは、最初のステップに過ぎません。次のステップは、ビジネスと顧客を保護するためにデータを使用することです。そのための最良の方法は、バリューストリームから送られてくるライブデータの定常的な流れを管理し、特定のビルド、デプロイメント、リリース、コンポーネント、機能、またはビジネスイニシアチブのセットがテストおよびスキャンされたかどうかに基づいて、インテリジェントな決定を下すことができるインテリジェントなゲーティングメカニズムを設定することです。

最高情報セキュリティ責任者 (CISO) は、組織内のすべてのバリューストリームを簡単に見ることができ、誰が会社で実施されているベストセキュリティプラクティスに従っているかを知ることができるので、コスト削減につながることを考えてみてください。また、リリースエンジニアが顧客に悪影響を及ぼす可能性のある品質リスクを簡単に特定できるようになれば、リリースエンジニアにとってのメリットを考えてみてください。

リスクを軽減し、セキュリティと品質を一貫して向上させる最善の方法は、これらを常にビジネスの優先事項とすることです。バリューストリームマネジメントは、お客様がこれらの取り組みを日々のタスクの最前線に置いておくことができるように支援します。

ベストプラクティスの特定

ベストプラクティスを見極めることは、重要なスキルです。ベストプラクティスは、問題を解決するための最も効果的な方法を伝えるのに役立ちます。組織のバリューストリーム全体のすべてのデータを見ることで、企業は単なる推測ではなく、何が本当にベストプラクティスなのかを特定し始めることができます。チームリーダーやその他の利害関係者は、パフォーマンスに関する重要な質問に答える機会を得ることができます。なぜ、あるバリューストリームの品質とセキュリティ(またはその他の技術的な側面)が他のバリューストリームよりも優れているのか?トレーニングの不足が原因なのか?適切なツールを使用していないのか?これらの質問に答えて質問することで、組織は社内で機能していることの根本原因を突き止め、それを組織全体で再現し、改善が必要なことは何かを迅速に対処することができるようになります。

データを使用してベストプラクティスを特定することのもう一つの大きな利点は、どのバリューストリームが高いパフォーマンスを発揮しているかが非常に明確になることです。高いパフォーマンスを発揮しているチームは、適切に定義されたDevOpsのベストプラクティスの結果である。組織内で高いパフォーマンスを発揮しているチームが特定されたら、そのチームの仕事を称えることは文化的にも重要です。彼らの努力は高く評価され、拍手喝采され、他のチームのベンチマークとして活用されるべきです。 データドリブンDevOps ebookデータドリブンDevOps eBookを入手する

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このブログについて

HCL Japan の Software 部門の複数担当者で HCL Software 全般について記しています。