通过 DevOps 最佳实践的经典案例,我们不难看出,DevOps 加速了软件产品的集成和 部署,实现了端到端的持续交付,以流程驱动的方式打通端到端的交付通道。作者认为, 在 DevOps 的最佳实践中,度量环节有一个难点需要消除,即交付全链路数据还采取断点 的、无序的、度量性较差的传统方式,缺乏配套的全链路数据采集、管理、汇聚和输出, 导致 DevOps 价值交付过程中的管控和交付后评价缺乏科学、客观的可度量数据与度量体 系,进而流程驱动在积累一段时间后不能快速推进至流程和数据双驱动的模式。
建立健全的度量体系在 DevOps 最佳实践中具有普遍性,有助于价值交付在更大范围 内通过数据的能力输出实现效率提升、质量保证、成本集约、业务创新和客户满意。更大 范围地进行 DevOps 最佳实践,有助于提升组织级的质量和效率。
根据《中国 DevOps 现状调查报告(2020)》中的内容,DevOps 数据体系包含 3 个方 面,分别为数据归集、数据应用和数据开放,DevOps 数据输出能力包含 5 个方面,分别为 数据服务产品化、数据服务平台化、数据使用场景化、数据管理精益化和数据运营体系化。
资料来源于《DevOps权威指南:IT效能“新基建”》
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