Детальная информация

Целью работы является внедрение системы метрик для оценки эффективности DevOps-команды ООО «ГК «ИННОТЕХ», обеспечивающей объективный анализ результатов деятельности и поддержку управленческих решений по повышению результативности работы команды. Объектом работы выступает DevOps-команда, работающая в двух информационных системах компании ООО «ГК «ИННОТЕХ». В работе проведён анализ текущих процессов и организации работы DevOps-команды, рассмотрены существующие подходы и метрики оценки эффективности ИТ- и DevOps-команд, выявлены ограничения их применения в условиях банковской инфраструктуры и гибридной модели Run/Change. На основании анализа разработана система метрик, включающая показатели уровней RUN, CHANGE и DevOps. Для расчёта интегральной эффективности использованы нормализация показателей, весовые коэффициенты и метод квалиметрической свёртки. Разработанная система метрик апробирована на фактических данных девяти спринтов DevOps-команды. В результате рассчитана интегральная оценка эффективности, проведён анализ динамики показателей и выполнено сопоставление расчётной оценки с экспертной оценкой руководителя команды. Практическая значимость работы заключается во внедрении системы метрик, позволяющей регулярно оценивать эффективность DevOps-команды, выявлять проблемные зоны, снижать субъективность оценки и повышать обоснованность управленческих решений.

The aim of the work is to implement a metrics system for evaluating the efficiency of the DevOps team at Innotech Group, providing an objective analysis of performance results and supporting management decisions aimed at improving team effectiveness. The object of the study is the DevOps team working with two information systems at Innotech Group. The work analyzes the current processes and organization of the DevOps team, reviews existing approaches and metrics for evaluating the efficiency of IT and DevOps teams, and identifies limitations of their application in the context of banking infrastructure and the hybrid Run/Change model. Based on the analysis, a metrics system was developed, including RUN, CHANGE and DevOps-level indicators. Indicator normalization, weighting coefficients and the qualimetric convolution method were used to calculate the integral efficiency score. The developed metrics system was tested on actual data from nine DevOps team sprints. As a result, the integral efficiency score was calculated, the dynamics of indicators were analyzed, and the calculated assessment was compared with the team leader’s expert assessment. The practical significance of the work lies in the implementation of a metrics system that makes it possible to regularly evaluate the efficiency of the DevOps team, identify problem areas, reduce assessment subjectivity and improve the validity of management decisions.