Apa itu DevOps?

  • 3 menit

Penggabungan "Dev" dan "Ops" mengacu pada menggantikan tim Pengembangan dan Operasi yang terpisah. Ide tersebut adalah untuk membuat tim multidisiplin yang bekerja sama dengan praktik bersama, alat yang digunakan bersama, dan tanggung jawab bersama untuk hasil. Praktik DevOps penting termasuk perencanaan yang tangkas, integrasi berkelanjutan, pengiriman berkelanjutan, dan pemantauan aplikasi yang komprehensif. DevOps adalah perjalanan peningkatan berkelanjutan, bukan tujuan.

Nilai bisnis DevOps

Organisasi yang menerapkan praktik DevOps biasanya melihat peningkatan terukur di seluruh metrik operasional utama:

  • Frekuensi penyebaran: Meningkat dari rilis yang jarang terjadi menjadi penyebaran reguler dan dapat diprediksi
  • Waktu tunggu: Berkurang dari siklus pengembangan yang diperpanjang menjadi jangka waktu pengiriman yang lebih pendek
  • Waktu rata-rata untuk pemulihan (MTTR): Resolusi insiden dan pemulihan sistem yang lebih cepat
  • Tingkat kegagalan perubahan: Lebih sedikit masalah produksi karena pengujian dan otomatisasi yang ditingkatkan

Manfaat yang diharapkan meliputi:

  • Mempercepat waktu peluncuran fitur baru ke pasar
  • Penurunan insiden terkait penyebaran
  • Peningkatan produktivitas dan kepuasan pengembang
  • Menurunkan biaya operasional melalui otomatisasi

Diagram memperlihatkan siklus DevOps dengan fase rencana, build, integrasikan, sebarkan, operasikan, dan umpan balik dalam perulangan berkelanjutan.

Memahami dan menghitung waktu siklus Anda

Mari kita mulai dengan konsep mendasar tentang pengembangan perangkat lunak menggunakan perulangan OODA (Observe, Orient, Decide, Act). Awalnya dirancang untuk menghindari pilot pesawat tempur ditembak jatuh dari langit, lingkaran OODA adalah kerangka kerja yang sangat baik untuk mengungguli pesaing Anda dalam dunia bisnis.

Perulangan OODA dalam Praktik:

  • Amati: Memantau metrik bisnis, tren pasar, perilaku pengguna, dan data telemetri
  • Orient: Menganalisis opsi untuk apa yang dapat Anda berikan, mungkin melalui eksperimen
  • Memutuskan: Menentukan apa yang harus diusahakan berdasarkan data dan prioritas bisnis
  • Act: Memberikan perangkat lunak yang berfungsi kepada pengguna nyata dan mengumpulkan umpan balik

Latihan Perhitungan Waktu Siklus: Pikirkan tentang proses pengembangan Anda saat ini. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk pergi dari:

  • Komit kode → penyebaran produksi?
  • Permintaan fitur → Umpan balik Pelanggan?
  • Laporan bug → Perbaikan langsung di lingkungan produksi?

Contoh: Jika diperlukan waktu 2 minggu untuk menyebarkan perubahan konfigurasi satu baris, waktu siklus Anda adalah 2 minggu. Ini menjadi batasan kecepatan Anda.

Diagram memperlihatkan siklus perulangan OODA dengan fase Observe, Orient, Decide, dan Act yang terhubung dalam pola melingkar, menekankan perulangan berkelanjutan.

Menjadi terinformasi data, bukan digerakkan data

Sebaiknya memanfaatkan data untuk memandu keputusan dalam siklus berikutnya, tetapi hindari mengalami kelumpuhan analisis. Pengalaman dari banyak organisasi menunjukkan bahwa penyebaran sering memiliki hasil yang bervariasi:

  • Beberapa penyebaran akan memiliki hasil bisnis negatif
  • Beberapa implementasi akan memberikan hasil positif
  • Beberapa penyebaran tidak akan membuat perbedaan yang terukur

Prinsip utama: Gagal cepat pada inisiatif yang tidak memajukan bisnis dan menggandakan hasil yang mendukung tujuan bisnis. Pendekatan ini sering disebut "berubah arah atau bertahan."

Aplikasi Praktis:

  • Menyiapkan pengujian A/B untuk fitur baru
  • Menentukan metrik keberhasilan sebelum penyebaran
  • Menetapkan prosedur putar kembali untuk eksperimen yang gagal
  • Membuat perulangan umpan balik untuk mengukur dampak dengan cepat

Berusaha untuk pembelajaran yang divalidasi

Seberapa cepat Anda dapat gagal dengan cepat atau berinvestasi lebih besar tergantung pada waktu siklus Anda - yaitu berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan umpan balik tersebut. Umpan balik yang Anda kumpulkan dengan setiap siklus harus:

  • Faktual: Berdasarkan perilaku pengguna nyata dan metrik sistem
  • Dapat ditindaklanjuti: Mengarahkan kepada langkah-langkah dan keputusan yang jelas berikutnya
  • Tepat waktu: Tersedia cukup cepat untuk memengaruhi iterasi berikutnya

Pendekatan berbasis bukti ini disebut pembelajaran tervalidasi - membuat keputusan berdasarkan bukti empiris daripada asumsi atau pendapat.

Contoh Metrik untuk Pembelajaran Tervalidasi:

  • Tingkat keterlibatan pengguna dan adopsi fitur
  • Performa sistem dan tingkat kesalahan
  • Skor kepuasan pelanggan dan tiket dukungan
  • KPI Bisnis (pendapatan, tingkat konversi, retensi)

Diagram yang mengilustrasikan siklus pembelajaran yang divalidasi menunjukkan hasil yang baik, acuh tak acuh, dan buruk dengan perulangan umpan balik untuk peningkatan berkelanjutan.

Mempersingkat waktu siklus Anda

Saat Anda mengadopsi praktik DevOps:

  • Anda mempersingkat waktu siklus Anda dengan bekerja dalam batch yang lebih kecil.
  • Menggunakan lebih banyak otomatisasi.
  • Memperkuat proses rilis Anda.
  • Meningkatkan telemetri Anda.
  • Melakukan penyebaran lebih sering.

Diagram pembelajaran tervalidasi versus frekuensi penyebaran. Siklus yang baik, acuh tak acuh, dan buruk.

Mengoptimalkan pembelajaran yang divalidasi

Semakin sering Anda menyebarkan, semakin banyak Anda dapat bereksperimen. Semakin banyak kesempatan yang Anda miliki untuk melakukan pivot atau bertahan dan mendapatkan pembelajaran tervalidasi di setiap siklus. Peningkatan dalam pembelajaran yang divalidasi ini adalah nilai dari perbaikan. Anggap saja sebagai jumlah kemajuan yang Anda capai dan kegagalan yang Anda hindari.

Diagram pembelajaran tervalidasi versus frekuensi penyebaran. Siklus yang baik, acuh tak acuh, dan buruk. Nilai metrik peningkatan.