Descubre cómo las métricas DORA pueden transformar el desarrollo de software en tu organización. Impulsa  tu aporte de valor mediante la tecnología  junto con Abstracta.

La necesidad de medir y optimizar cada etapa del proceso de entrega es crucial para mantener la competitividad y la calidad de las organizaciones. ¿Por qué? La respuesta es simple: desde los equipos de tecnología,  es crucial poder mostar el valor que entregamos a la organizacion. 

Aquí es donde entran las métricas DORA, un conjunto de indicadores diseñados para medir la velocidad y estabilidad de un sistema, con el objetivo de emprender nuevas acciones que nos ayuden a maximizar su eficiencia y calidad.

En Abstracta, estamos impulsando la adopción de estas métricas en nuestros clientes para fomentar una cultura DevOps sólida, respaldada por un enfoque de datos que nos permite mejorar de forma continua y lograr una verdadera sinergia entre desarrollo y operaciones.

Las métricas DORA son fundamentales en esta misión: al medir la velocidad y estabilidad del software, podemos contar con una visión cuantificable que nos ayuda a tomar mejores decisiones. 

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¿Qué son las métricas DORA?

Las métricas DORA (DevOps Research and Assessment) son un conjunto de indicadores que ayudan a las organizaciones a medir el rendimiento en la construcción del software en términos de velocidad y estabilidad. 

Estas métricas facilitan la evaluación de la eficiencia operativa, identifican áreas de mejora y permiten tomar decisiones basadas en datos, en busca de aumentar tanto la velocidad de entrega como la calidad de los productos.

Categorías principales de las métricas DORA

Las métricas DORA se dividen en dos categorías que, en conjunto, permiten una evaluación integral del proceso DevOps:

Velocidad

Las métricas de velocidad miden la rapidez con la que un equipo puede entregar cambios en el sistema.

• Plazo para los cambios (Lead Time for Changes): Tiempo desde el commit (acto de registrar oficialmente un cambio en el código dentro de un sistema de control de versiones) hasta el despliegue en producción. Es crucial para evaluar la rapidez de respuesta ante nuevas necesidades.
• Frecuencia de despliegue (Deployment Frequency): Este indicador refleja la agilidad del equipo y su capacidad de mantener un flujo constante de actualizaciones en producción.

Estabilidad

Aquí se analiza cómo los cambios afectan la continuidad del servicio.

• Tiempo medio de restauración (Mean Time to Restore, MTTR): Tiempo medio para restaurar el servicio tras una interrupción. Este indicador es fundamental para evaluar la resiliencia del sistema.
• Cambio de tasa de fallas (Change Failure Rate): Porcentaje de cambios en producción que resultan en una falla. Refleja la calidad del proceso de entrega y la efectividad de las pruebas previas.

Herramientas recomendadas para capturar métricas DORA

Para medir cada métrica DORA, en Abstracta te recomendamos herramientas específicas que facilitan una captura precisa y confiable de datos:

Herramientas para medir la velocidad en DevOps

Plazo para los cambios

• Herramientas:: Git, Jenkins, Redmine.
• Medición: Registrar el tiempo transcurrido desde el commit hasta el despliegue.
• Consejo: Revisar periódicamente los puntos de medición y ajustarlos.

Frecuencia de despliegue

• Herramientas: Jenkins, DevOps, GitLab, Docker, Nexus.
• Medición: Contabilizar el número de despliegues realizados en un periodo definido.
• Consejo: Monitorear esta métrica continuamente y ajustar la frecuencia según los objetivos del negocio y la capacidad del equipo.

Herramientas para medir la estabilidad en DevOps

La estabilidad es crítica en DevOps. Por ello, para optimizar esta dimensión utilizamos herramientas específicas para cada métrica relacionada con la resiliencia del sistema.

Tiempo medio de restauración 

El MTTR mide el tiempo que lleva restaurar el sistema tras una falla, y su reducción es clave para la estabilidad del servicio.

• Herramientas: PagerDuty (Zabbix), Prometheus, Grafana, ELK, Glowroot.
• ¿Cómo medirlo? Calcular el tiempo desde que se detecta una interrupción hasta que se restaura el servicio
• Tip: Implementar alertas proactivas y llevar un registro detallado de incidentes para detectar patrones y áreas de mejora.  En este punto, es fundamental que el servicio esté disponible y que el usuario pueda operar sin interrupciones.

Cambio de tasa de fallos

Para reducir la tasa de fallos en producción, es importante identificar los puntos débiles del proceso de despliegue y aplicar mejoras.

• Herramientas: Redmine, XWiki, Jenkins.
• ¿Cómo medirlo? Calcular el porcentaje de despliegues fallidos respecto al total.
• Tip: Analizar las causas de cada fallo para implementar estrategias de mitigación y mejoras en los procesos de QA.

Proceso para implementar métricas DORA en DevOps

En Abstracta, hemos diseñado un proceso en cuatro pasos que permite implementar las métricas DORA de manera eficiente y alineada con los objetivos de cada equipo.

Paso 1: Evaluación inicial

Iniciamos con la selección de un proyecto piloto. Esto nos permite analizar el estado actual y definir los valores base para cada métrica.

• Análisis de herramientas y procesos: Evaluamos las herramientas existentes y su adecuación al proyecto.
• Chequeo inicial: Realizamos un chequeo rápido en el sitio oficial de Dora. 
• Definición de métricas base: Establecemos valores iniciales para plazo de cambios, frecuencia de implantación, MTTR y tasa de fallos en los cambios.

Paso 2: Implementación de herramientas

Seleccionamos e integramos las herramientas necesarias para empezar a capturar datos precisos.

• Elección de herramientas: Escogemos las herramientas que mejor se adapten a las necesidades del equipo. Algunas posibilidades son Zabbix, DevLake, DataDog  y documentación DORA.
• Configuración: Configuramos cada herramienta para capturar los datos en tiempo real.

Paso 3: Monitorización y ajuste

Establecemos un sistema de monitoreo constante y revisamos los datos regularmente para detectar áreas de mejora.

• Monitoreo continuo: Configuramos sistemas de monitoreo para cada métrica.
• Revisión periódica: Realizamos revisiones mensuales para ajustar y optimizar el proceso.

Paso 4: Optimización

Utilizamos los datos recopilados para realizar análisis detallados y establecer mejoras.

• Análisis de patrones: Identificamos patrones en los datos para mejorar los procesos.
• Implementación de mejoras: Realizamos ajustes en función de los datos analizados para optimizar los resultados.

Priorización de métricas DORA en Abstracta

Para obtener resultados significativos rápidamente, priorizamos las métricas de velocidad en la fase inicial, dado que suelen tener un impacto inmediato y tangible. Luego, pasamos a las métricas de estabilidad, con el objetivo de lograr la entrega continua y resiliente del software.

Este enfoque escalonado ayuda a que nuestros equipos puedan mantener un flujo constante de cambios antes de enfocar esfuerzos en mejorar la resiliencia.

En Abstracta sabemos que medir las métricas DORA nos permite lograr respuestas más proactivas ante los cambios del mercado. Por ello, mientras impulsamos su adopción, hacemos especial foco en la  inteligencia artificial. Al automatizar tareas complejas y analizar patrones que ayudan a nuestros equipos y clientes a anticipar problemas y tomar decisiones estratégicas en DevOps, la IA complementa las métricas DORA. 

De esta forma, logramos una  sinergia entre velocidad, estabilidad y tecnología avanzada.

Informe DORA 2024 e impacto de la IA 

La adopción de la inteligencia artificial (IA) en DevOps está transformando la forma en que se implementan y monitorean las métricas DORA. Según el informe DORA 2024, más del 75% de las personas encuestadas para el reporte, entre quienes se encuentran profesionales con roles de desarrollo, ingeniería de DevOps y liderazgo en TI, utilizan herramientas de IA en tareas diarias como:

• Escribir código
• Resumir información
• Explicar código desconocido
• Optimizar código
• Documentar código
• Escribir pruebas
• Depurar código
• Realizar análisis de datos

Otro dato destacable es que un aumento del 25% en la adopción de IA se asocia con mejoras del 7.5% en la calidad de la documentación, 3.4% en la calidad del código y 3.1% en la velocidad de revisión de código. Sin embargo, este incremento también se correlaciona con una disminución estimada del 1.5% en el rendimiento de entrega y una reducción del 7.2% en la estabilidad de la entrega.

¿Por qué son importantes estos resultados? 

Estos números no solo hablan del futuro, sino de los desafíos que ya están surgiendo. Conocer tanto los beneficios como los impactos negativos de la IA en DevOps permite a las organizaciones tomar decisiones más equilibradas, planificar estrategias que mitiguen riesgos y mantener la ventaja competitiva mientras aprovechamos al máximo los beneficios que esta tecnología ofrece para transformar el desarrollo de software.

Las métricas DORA son, en este contexto, una herramienta poderosa para equipos de desarrollo y áreas de control de calidad (QA) que buscan optimizar su trabajo y demostrar su valor en la organización.

Cómo mejorar las métricas DORA

Las métricas DORA son una excelente manera de entender cómo estamos entregando valor a nuestros usuarios, pero no nos dicen cómo podemos mejorarlas. Aquí es donde entra en juego la metodología de entrega continua de Abstracta, la cual nos ofrece una guía clara para mejorar tanto la velocidad como la estabilidad de nuestras entregas tecnológicas.

Aunque al principio pueda no parecer intuitivo, en la práctica se puede lograr una alta velocidad y gran estabilidad al generar automatizaciones en todas las partes del proceso. Este enfoque no solo optimiza el flujo de trabajo, sino que también minimiza los errores humanos y mejora la eficiencia general.

La clave está en adoptar un modelo de testing continuo, que permite identificar y resolver problemas rápidamente, antes de que lleguen a afectar al usuario final. Al automatizar pruebas y despliegues, podemos lograr que cada cambio en el código se verifique de manera exhaustiva y se implemente sin interrupciones.

A su vez, la entrega continua fomenta una cultura de mejora constante y colaboración entre equipos, lo que resulta en un producto final de mayor calidad y en una experiencia de usuario más satisfactoria. En Abstracta, hemos visto cómo este enfoque no solo mejora nuestras métricas DORA, sino que también impulsa la innovación y la agilidad en nuestros proyectos.

En pocas palabras

Las métricas DORA permiten que las organizaciones tengan una visión clara y cuantificable de su rendimiento en DevOps. En Abstracta, nuestro enfoque es adaptar estas métricas a las necesidades específicas de cada equipo. Prestamos especial atención al uso creciente de la IA para mejorar la eficiencia y la calidad del software entregado, mediante decisiones respaldadas en datos.

Con los resultados al alcance, es posible mejorar estas métricas mediante la optimización de prácticas de entrega continua y automatización. Este enfoque acelera la entrega de valor y posibilita mayor estabilidad y calidad en nuestros productos tecnológicos.

Cómo podemos ayudarte

Con más de 16 años de experiencia y presencia global, Abstracta es una empresa líder en soluciones tecnológicas, especializada en servicios de pruebas de software y desarrollo de software impulsado por IA.

En Abstracta, implementamos las métricas DORA adaptadas a las necesidades específicas de tu equipo y proyectos. Nuestro enfoque abarca desde la configuración de herramientas hasta la optimización continua, con foco en que cada métrica aporte valor tangible a tu negocio. Además, integramos inteligencia artificial y prácticas avanzadas de DevOps, con el fin de crear un entorno ágil y eficiente. 

Creemos que construir vínculos sólidos nos impulsa a avanzar y a mejorar el software que desarrollamos. Es por eso que hemos forjado alianzas estratégicas con líderes de la industria tales como  Microsoft, Datadog, Tricentis y Perforce, e incorporamos tecnologías de vanguardia como parte de nuestros servicios.

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