Application Lifecycle Intelligence

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Application Lifecycle Intelligence 1

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3 Develop Build Test Deploy Release

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4 Sammelbegriff für den IT-gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die IT-gestützte Analyse und Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen, neues Wissen zu generieren. Bei diesem neu gewonnenen Wissen soll es sich um relevantes, handlungsorientiertes Wissen handeln, welches Managemententscheidungen zur Steuerung des Unternehmens unterstützt. Definition Business Intelligence (Gabler Online)

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5 A quantitative measure of the degree to which a system, component, or process possesses a given attribute. Definition Metrik (IEEE Standard 610.12 / 1990)

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6 (1) A quantitative measure of the degree to which an item possesses a given quality attribute. (2) A function whose inputs are software data and whose output is a single numerical value that can be interpreted as the degree to which the software possesses a given quality attribute. Definition Qualitätsmetrik (IEEE 610.12 /1990)

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Key Performance Indicators (KPIs) 7

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Agilität und Messbarkeit 8

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„gut“ 9

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10 Entwickler: gut == gut durchdachte und entwickelte Softwarelösung PO: gut == alle Features wurden ausgeliefert PM: gut == genau in der Zeit und im Budget sprachliche Herausforderungen

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11 Working software is the primary measure of progress. Any measurement you’re currently using has to be cheap. Measure only what matters.

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12 vs.

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13 Projektverfolgungssystem Versionskontrollsystem CI -/CT-System Deployment Applikationsmonitoring

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14 Projektverfolgungssystem • Wie ist die aktuelle Entwicklungsgeschwindigkeit?

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15 Versionskontrollsystem • Wie gut arbeitet das Team zusammen?

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16 CI -/CT-System • Wie lange benötigen wir, dass etwas wie erwartet funktioniert?

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17 Deployment • Wie schnell bekommt der Kunde die gewünschten Anpassungen?

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18 Applikationsmonitoring • Wie ist die Performance unser Applikation? • Wie viele Kunden benutzen unser System?

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19 Projektverfolgungssystem + Versionskontrollsystem • Wie gut ist die Umsetzung der Anforderungen?

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20 Applikationsmonitoring + Versionskontrollsystem • Wird das entwickelte System immer besser?

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21 Projektverfolgungssystem + Applikationsmonitoring • Werden überhaupt die richtigen Anforderungen des bzw. der Kunden bedient?

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Wie kommen wir an die Daten? 23

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Was liefern die einzelnen Systeme? 24

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25 Projektverfolgungssystem • Was? • Wann? • Wer? • Rohdaten anreichern • DoD klar definiert Versionskontrollsystem • Wer verändert den Sourcecode? • Wer unterstützt hier wen? • das Verhältnis von Pull Requests, Commits und Kommentaren

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26 CI/CD • Wie diszipliniert arbeitet das Team? • Wie häufig wird ausgeliefert? • Wie ist das Verhältnis von erfolgreichen und fehlgeschlagenen Bauvorgängen? Applikationsmonitoring • Statistiken zum Zustand des Servers zeigen wie gut eine Anwendung gebaut ist • willkürliche Werte und semantisches Logging dienen dazu, zu erfahren, wie eine Applikation wirklich genutzt • à Netflix Servo oder StatsD

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27 Durchlaufzeit (Lead Time) • Zeitpunkt „Aufgabe begonnen“ – Zeitpunkt „Aufgabe beendet“ Zykluszeit (Cycle Time / Turnaround Time) • Zeitpunkt „Aufgabe im Development begonnen“ – Zeitpunkt „Aufgabe beendet“ Rückfälligskeitsquote • Rückläufige Aufgaben / (Fortlaufende Aufgaben + Rückläufige Aufgaben) Verhältnis Kommentare zu Commits • Code Reviews / (Merged Pull Requests + Commits) Mittlere Reparaturdauer • Zeitpunkt "Problem repariert" - Zeitpunkt "Problem entdeckt" Einfache Metriken

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28 Kontinuierliche Releasequalitätsbewertung • = Veränderte Zeilen Sourcecode + Gesundheitsfaktor der Schätzungen + Rückfälligkeitsquote + Entgangene Fehler Komplexe Metriken - Ein Beispiel

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29 Sammlung der Daten Analyse der Daten Annahme Wiederholung

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30 Metriken für das Team Metriken für den Projektmanager Metriken für C-Level

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Visualisierung der Daten mit einem Dashboard 31

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Was ist eigentlich R? 33

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36 Client Server Request Response

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Ein Blick auf die Web application 38 Quellen befinden sich unter https://gitlab.com/danielkocot/applicationlifeycleintelligence