CI/CD および自動デプロイメントを測定するためのメトリクスには次のものが含まれます: ビルド時間: アプリケーションのビルドとデプロイにかかる時間 デプロイ頻度: 特定の期間内にアプリケーションがデプロイされる回数 デプロイメントの失敗率: 失敗したデプロイメントの数デプロイメントの総数に対する割合 変更失敗率: デプロイメントの総数に対する、失敗またはエラーが発生したデプロイメントの数の割合 コード カバレッジ: 自動テストで実行されたコードの割合 平均失敗までの時間:障害の発生から解決までの平均時間 リードタイム: コードの送信から運用環境へのデプロイまでの平均所要時間
PHP CI/CD および自動デプロイメントのメトリクス
継続的インテグレーション (CI) と継続的デリバリー (CD)これは、チームがソフトウェアをより迅速かつ確実に提供できるようにする、現代のソフトウェア開発に不可欠なプラクティスです。 CI/CD および自動デプロイメントプロセスの効率と有効性を測定することが重要です。以下にいくつかの主要な指標を示します:
ビルド時間: ビルド時間は、アプリケーションをビルドしてテストまたはデプロイするのにかかる時間を測定します。本番環境。ビルド時間が短いほど、プロセスがより効率的であることを示します。
デプロイメント頻度: デプロイメント頻度は、特定の期間内にチームがアプリケーションをデプロイした回数を測定します。導入頻度が高いほど、更新頻度が高く、新機能や修正を市場に出すまでの時間が短縮されます。
展開失敗率: 展開失敗率は、展開の総数と比較した、展開中に失敗した展開の数を測定します。デプロイメントの失敗率が低いほど、プロセスがより安定し、デプロイメントの成功率が向上していることを示します。
変更失敗率: 変更失敗率は、デプロイメントの合計数と比較して、アプリケーションの失敗またはエラーが発生したデプロイメントの数を測定します。変更失敗率が低いということは、変更プロセスの品質と自動テストの有効性を示しています。
コード カバレッジ: コード カバレッジは、自動テストを通じて実行されるコード ベース内のコードの割合を測定します。コード カバレッジが高いということは、より広範囲のコード ベースがテストされたことを意味し、コードの品質と信頼性が向上します。
平均障害時間 (MTTR): 平均障害時間は、障害の発生から解決されるまでの平均時間を測定します。 MTTR が低いほど、問題をより迅速に解決し、ダウンタイムと顧客への影響を最小限に抑えることができることを示します。
リードタイム (LTT): リードタイムは、コードの送信からデプロイメント、本番環境までにかかる平均時間を測定します。 LTT が短いほど、開発と展開のサイクルが速くなり、新機能や修正の市場投入までの時間が短縮されることを示します。
実際のケース:
Java アプリケーションに CI/CD パイプラインを実装したソフトウェア会社を考えてみましょう:
これらの指標を定期的に監視および分析することで、企業はプロセスのボトルネックを特定し、改善を行うことができます。たとえば、変更失敗率が高い場合は、自動テストに改善が必要であることを示している可能性があり、LTT が長い場合は、ビルドまたは展開プロセスを最適化できる可能性があることを示している可能性があります。
これらの指標を追跡することで、チームは CI/CD および自動化されたデプロイメント プロセスを継続的に監視し、情報に基づいた意思決定を行って効率、品質、信頼性を向上させることができます。
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