Ennakoi

Valjasta AI testaukseen

Mitä tarkoittaa ennakoiva analytiikka?

DevOpsin lähtökohtana on kaiken automatisointi ja mittaaminen, jotta ominaisuuksia ja korjauksia voidaan tuottaa nopeammin. Tämä on hyvä pohja arvoa tuottavan toiminnan mittaamiseen. Julkaisujen tahti osoittaa, kuinka nopeasti ohjelmistoversioita pystytään viemään tuotantoon. Lead time -mittarit antavat tärkeää tietoa kyvystä muuntaa vaatimukset koodiksi ja julkaista ne käyttäjille. Valitettavasti pelkän nopeuden tarkkailu ei riitä. On helppoa tuottaa jotain nopeasti, mutta paljon vaikeampaa tehdä se myös laadukkaasti. Tästä syystä DevOps tiimien täytyy ottaa laadun mittaus mukaan ja sijoittaa integraatioiden, testauksen ja käyttöönoton automaatioon. Näin saadaan jatkuvaa palautetta toimivuuden ja teknologian laadusta.

Mistä sitten tietää, että laatu on huomioitu? Qentinel Pacen laatua ennakoiva analytiikka DevOpsille hyödyntää useista lähteistä kerättyä tietoa ja käyttää tätä koko ohjelmiston kehityskaaren mallintamiseen.

 

Lataa tuotekuvaus

1

Kuinka se toimii?

2

Mitä datan lähteitä voidaan hyödyntää?

3

Kuinka hyödyntää tuloksia?

Arvonluontimalli antaa mittareille merkityksen

DevOps nopeuttaa arvontuottamista antamalla tiimeille mahdollisuuden julkaista ohjelmistoja jatkuvasti ilman laadun vaarantamista. ”Kaiken” mittaaminen on yksi DevOpsin lähtökohdista, mutta mittarien täytyy olla käytännöllisiä ja toimeenpantavia. Arvonluontimalli tarjoaa tähän ratkaisun. Sen avulla osoitetaan kausaliteetit mittareiden välillä ja yhdistetään ne leading indikaattoreiksi DevOpsin tavoitteisiin.

Mittarit voidaan järjestää puu-rakenteeseen, ja laskea indeksejä osoittamaan tärkeimpien painopistealueiden tilan. DevOps-arvonluontimallia voidaan hyödyntää myös ennakoivan analytiikan kehittämiseen. Tämä lähestymistapa, Quality Intelligence® DevOpsille, auttaa DevOps-tiimejä tekemään tietoon perustuvia julkaisupäätöksiä ja löytämään oikeat vivut, joiden avulla parantaa tuottavuutta.

Lue lisää whitepaperista How DevOps Creates Value and How to Measure It.

Quality intelligence® DevOpsille on sisäänrakennettu ominaisuus Qentinel Pacessa ja valmiina keräämään dataa monista yleisistä työkaluista kuten:

  • Qentinel Pacen itsensä tuottama data testiautomaatiosta
  • Code Quality -työkalut
  • Application life-cycle management (ALM) -työkalut kuten Jira, Azure DevOps ja Git
  • Tuki- ja ongelmanhallintatyökalut  (issue management) kuten ZenDesk
  • Käytännössä mitkä tahansa työkalut, jotka tuottavat API:tä vaaditulle mittaus datalle. Lisäksi on mahdollista määritellä manuaalisia datalähteitä

Ennakoiva analytiikka DevOpsille vastaa kaikkiin toiminnallisiin kysymyksiin laadusta ja nopeudesta:

  • Päätös julkaisusta: onko julkaistava ohjelmisto yhtä hyvä kuin tällä hetkellä tuotannossa oleva?
  • Toimenpiteiden priorisointi käyttökatkojen välttämiseksi
  • Parannustoimenpiteet hyvän käyttökokemuksen säilyttämiseksi
  • Mahdollistaa proaktiivisen valmistautumisen digitaalisten palveluiden toimivuudessa tai suorituksessa esiin tuleviin ongelmiin
  • Oikeiden prioriteettien löytäminen – mihin on keskityttävä, kun tuottavuutta halutaan parantaa?
  • Toimittajan ohjelmiston laadun arviointi – paraneeko laatu?

Tekoäly hyödyntää kerättyä dataa laadun ennustamisessa

Katso video, jossa AI Architect Henri Terho kertoo DevOpsin ennkoivasta analytiikasta.

Katso video
Ota yhteyttä