Ускоряйся! Наука DevOps - страница 5

Они подразделяются на пять категорий:

● непрерывная доставка;

● архитектура;

● продукт и процесс;

● бережливое управление и мониторинг;

● культурные возможности.

1. Контроль версий: Глава 4.

2. Автоматизация развертывания: Глава 4.

3. Непрерывная интеграция: Глава 4.

4. Магистральная разработка: Глава 4.

5. Автоматизация тестирования: Глава 4.

6. Управление тестовыми данными: Глава 4.

7. «Сдвиг влево»[2] по безопасности: Глава 6.

8. Непрерывная доставка (НД): Глава 4.

9. Слабосвязанная архитектура: Глава 5.

10. Уполномоченные команды: Глава 5.

11. Обратная связь от клиентов: Глава 8.

12. Поток создания ценности: Глава 8.

13. Работа небольшими партиями: Глава 8.

14. Командные эксперименты: Глава 8.

15. Процесс утверждения изменений: Глава 7.

16. Мониторинг: Глава 7.

17. Упреждающее уведомление: Глава 13.

18. Пределы НЗП (незавершенного производства): Глава 7.

19. Визуализация: Глава 7.

20. Организационная культура Веструма: Глава 3.

21. Поддерживающее обучение: Глава 10.

22. Взаимодействие между командами: Главы 3 и 5.

23. Удовлетворенность работой: Глава 10.

24. Трансформационное лидерство: Глава 11.

В конце 2013 года мы приступили к четырехлетнему научному путешествию, чтобы исследовать, какие возможности и методы важны для ускорения разработки и доставки программного обеспечения и, в свою очередь, какие из них представляют ценность для компаний. Их результативность проявляется в прибыльности компании, ее производительности и доле рынка. Мы видим аналогичный эффект и в некоммерческих результатах, в частности, когда речь идет об удовлетворении клиента.

Это исследование отвечает на потребность, которую в настоящее время не закрывает рынок. Используя строгие методы исследования, которые традиционно встречаются только в академических кругах, и делая их доступными для отрасли, мы преследуем цель продвинуть на новый уровень состояние разработки и доставки программного обеспечения. Помогая отрасли выявлять и понимать возможности, которые на самом деле приводят к повышению эффективности статистически значимым образом, мы выходим за пределы одного эпизода. Основываясь на опыте одной или нескольких команд, мы можем помочь всей отрасли улучшиться.

Для проведения исследований, представленных в этой книге (в дополнение к тем, над которыми мы работаем до сих пор), мы используем перекрестные межгрупповые исследования. Те же методы используются в медицинских исследованиях (например, для изучения взаимосвязи между потреблением пива и ожирением, Бобак и соавторы, 2003), исследованиях рабочей среды (например, для изучения взаимосвязи между рабочей средой и сердечно-сосудистыми заболеваниями, Джонсон и Холл, 1988) и исследованиях памяти (например, для изучения различий в процессах развития и снижения памяти, Алловэй и Алловэй, 2013). Поскольку мы хотим по-настоящему изучить отрасль и понять, что приводит к значительному улучшению программного обеспечения и организационной эффективности, мы используем строгие методы построения научных исследований и публикуем большую часть нашей работы в академических журналах. Дополнительную информацию о методах нашего исследования вы найдете в Части II «Исследование».

В рамках исследования мы собрали по нашим опросникам более 23 000 ответов со всего мира. Мы получили обратную связь от более чем 2000 уникальных организаций, от небольших стартапов с количеством сотрудников до пяти человек до крупных предприятий со штатом более 10 000 человек. Мы собрали данные от маленьких стартапов и передовых интернет-компаний, а также организаций, работающих в строго регулируемых отраслях, таких как финансы, здравоохранение и государственные структуры. Наши данные и анализ включают программное обеспечение, разработанное на совершенно новых платформах, так называемых