ヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるか

2.6K Views

April 18, 22

#開発迅速性 #サービス品質 #DevOps #DORAモデル #開発習慣

スライド概要

Test Engineers Meetup

近年のソフトウエア開発では、ビジネス変化への対応がスピーディーであることが求められます。いかに迅速にかつサービスの品質を落とさずにお客様へ新しい価値を提供できるかが重要です。このプレゼンテーションでは、開発迅速性とサービスの品質の計測と可視化、そして、2つの要素をバランスよく改善するべく自分たちが取り組んでいることを事例として紹介します。

Yahoo!デベロッパーネットワーク

@ydnjp

スライド一覧

2023年10月からSpeaker Deckに移行しました。最新情報はこちらをご覧ください。 https://speakerdeck.com/lycorptech_jp

またはPlayer版

埋め込む »CMSなどでJSが使えない場合

（ダウンロード不可）

関連スライド

深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで

Yahoo!デベロッパーネットワーク 159.9K

ゼロから始める転移学習

Yahoo!デベロッパーネットワーク 85.4K

ヤフーにおける WebAuthn と Passkey の UX の紹介と考察 #idcon #fidcon

idcon fidcon

Yahoo!デベロッパーネットワーク 72.6K

OpenID Connectとネイティブアプリを取り巻く仕様と動向 Yahoo! JAPANの取り組み #openid #openid_tokyo

openid openid_tokyo

Yahoo!デベロッパーネットワーク 57.4K

運用業務とスクラムは本当に組み合わせにくいのか︖運用業務が大半を占めるプロダクト開発での試行錯誤

devsumi

Yahoo!デベロッパーネットワーク 34.8K

ヤフーのオンプレ機械学習基盤AIPFについて #ml_kubernetes

ml_kubernetes

Yahoo!デベロッパーネットワーク 28.9K

各ページのテキスト

公開このセッションについて近年のソフトウエア開発では、ビジネス変化への対応がスピーディーであることが求められます。いかに迅速にかつサービスの品質を落とさずにお客様へ新しい価値を提供できるかが重要です。このプレゼンテーションでは、開発迅速性とサービスの品質の計測と可視化、そして、2つの要素をバランスよく改善するべく⾃分たちが取り組んでいることを事例として紹介します。 ©2022 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

公開 1.⾃⼰紹介と取り組みの背景⾃⼰紹介 • 名前 : 安永華七⼦ • 経歴 : 2004年 Yahoo! JAPAN⼊社 • 2004年サービス開発運⽤ • Yahoo! BEAUTY / Yahoo!チケット / Yahoo! BB / Yahoo!プレミアム • 2015年プラットフォーム開発推進 • 全社Jenkins / Screwdriver / Splunk / 統合Console / 社内技術ドキュメント / 社内 Community⽴ち上げ / 社内技術カンファレンス • 2020年技術⽀援 • 開発⽣産性可視化PFシステム開発および分析 • 趣味 : 最近は健康のために散歩しています。歩数計アプリで仮想通貨を貯めることにはまっています。 ©2022 Yahoo Japan Corporation All rights reserved. 4

公開 2.開発迅速性とサービス品質について数値的にわかるようにする開発迅速性とサービス品質を数値化する開発迅速性サービスの品質メトリクス計測内容 Change Lead Time 開発が始まってから、本番にデプロイされるまでの時間 Deploy Frequency 本番にデプロイされる頻度 MTTR 発⽣した事故の平均修復時間 Change Failure Rate 本番にデプロイされていたもののうちシステム事故が発⽣した割合【表1 . 開発迅速性とサービス品質指標】出典 DORA's research program,「LeanとDevOpsの科学」（書籍） ©2022 Yahoo Japan Corporation All rights reserved. 8

https://www.devops-research.com/research.html

公開 2.開発迅速性とサービス品質について数値的にわかるようにするサービスの品質開発迅速性開発迅速性とサービス品質をクラスタ分け Low Medium High Elite Change Lead Time 1ヶ⽉以上 1週間超〜 1ヶ⽉未満１⽇〜 1週間未満１⽇未満 Deploy Frequency 1ヶ⽉超〜半年に1回１週間超〜 1ヶ⽉に1回 1⽇〜１週間に1回オンデマンド (１⽇複数回) MTTR 1週間以上 1⽇〜１週間未満 1⽇未満１時間未満 Change Failure Rate 45%超 30%超〜45% 15%超〜30% 0〜15% 【表2 . クラスタ分類における指標基準】出典 DORA's research program,「LeanとDevOpsの科学」（書籍） ©2022 Yahoo Japan Corporation All rights reserved. 9

https://www.devops-research.com/research.html

10.

公開 2.開発迅速性とサービス品質について数値的にわかるようにする開発迅速性とサービス品質をクラスタ分けをプロットする高迅速性と品質の両⽅がサービスの品質 High&Eliteパフォーマ迅速性と品質のどちらか、または両⽅が Mediumパフォーマ迅速性と品質のどちらか、または両⽅が Lowパフォーマ低低開発迅速性高出典 DORA's research program,「LeanとDevOpsの科学」（書籍）【図1 . 4Metricsクラスタ分類】 ※調査対象 371プロダクト（421システム）結果 (2020年10月〜12月)の状況 ※Eliteクラスは対象が少なかったので、今回はHighパフォーマとして分析しています。 ©2022 Yahoo Japan Corporation All rights reserved. 10

https://www.devops-research.com/research.html

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

公開 4.改善のためのアクションを開発現場で実践する Highパフォーマのプロダクトと開発習慣を⽐較する⾃⾝のプロダクトの Status を知る ! 開発迅速性サービスの品質 Deploy Frequency Change Lead Time Change Failure Rate MTTR 総合評価 0.66 回 / ⽉ (Low) 213.05 H (Medium) 0% (High) 0H (High) Low 【表3 . 改善プロダクトの4Metrics】(調査期間3ヶ⽉値) 写真︓アフロ ©2022 Yahoo Japan Corporation All rights reserved. 17

18.

公開 4.改善のためのアクションを開発現場で実践する Highパフォーマのプロダクトと開発習慣を⽐較するマスターベース開発⾃⾝のプロダクトのアーティファクト管理疎結合化 x 開発習慣を知る ! テストデータ管理⾃⾝のプロダクトデプロイ⾃動化テスト⾃動化【図 2. 上位プロダクト⽐較】写真︓アフロ ©2022 Yahoo Japan Corporation All rights reserved. 18

19.

公開 4.改善のためのアクションを開発現場で実践する Highパフォーマのプロダクトと開発習慣を⽐較する Highパフォーマとマスターベース開発⾃⾝のプロダクトのアーティファクト管理疎結合化 x 開発習慣の違いを議論 ! テストデータ管理 Highパフォーマンスクラス⾃⾝のプロダクトデプロイ⾃動化テスト⾃動化【図 2. 上位プロダクト⽐較】写真︓アフロ ©2022 Yahoo Japan Corporation All rights reserved. 19

20.

公開 4.改善のためのアクションを開発現場で実践する Highパフォーマのプロダクトと開発習慣を⽐較する通常業務と並⾏しながら改善︕ ü（アーティファクト管理）全環境で同⼀のパッケージ・イメージ・構成管理を利⽤している。 ü（デプロイ⾃動化）全環境でデプロイ⼿順が同じである。デプロイは⾃動化されている。 ©2022 Yahoo Japan Corporation All rights reserved. 20

21.

22.

23.

24.