업무를 하다 보면 성과를 정량적으로 측정하는 방법에 대해 고민하게 된다. 업무 효율이 향상되더라도 이를 명확한 지표로 나타내기는 쉽지 않다. 이러한 고민 속에서 DORA라는 방법론을 통해 업무를 측정할 수 있다는 것을 알게 되었다. 실제로 측정과 기록, 관리가 필요한 일이라 실무에 적용하기는 쉽지 않지만, 업무를 바라보는 관점을 이해하는 것은 중요하다고 생각한다. 이에 DORA 메트릭스에 대해 조사하고 정리해보았다.
DORA(DevOps Research and Assessment) 메트릭스는 DevOps 팀의 성과와 효율성을 평가하는 4가지 핵심 지표이다. 이 지표들을 통해 소프트웨어 제공 프로세스의 품질을 객관적으로 측정할 수 있다.
핵심 메트릭스
1. 배포 빈도 (Deployment Frequency)
- 프로덕션 환경에 코드를 성공적으로 배포하는 빈도를 측정함
- 최고 수준의 팀은 하루에도 여러 번 배포가 가능함
- 낮은 수준의 팀은 한 달에 한 번 정도 배포함
2. 변경 리드 타임 (Lead Time for Changes)
- 코드 커밋부터 프로덕션 배포까지 걸리는 시간을 측정함
- 최고 수준의 팀은 하루 이내 완료함
- 평균적인 팀은 약 일주일 소요됨
3. 변경 실패율 (Change Failure Rate)
- 프로덕션 변경이 실패나 장애로 이어지는 비율임
- 자동화가 잘 된 팀일수록 실패율이 낮음
- 최고 수준의 팀은 15% 미만의 실패율 유지함
4. 장애 복구 시간 (Mean Time to Recovery)
- 서비스 장애 발생 후 복구까지 걸리는 시간임
- 최고 수준의 팀은 1시간 이내 복구함
- 낮은 수준의 팀은 복구에 수주가 소요됨
성과 수준 분류
DORA 메트릭스는 팀의 성과를 다음 4단계로 분류한다:
엘리트 (Elite)
- 가장 높은 성과를 보이는 팀임
- 지속적인 배포와 빠른 복구 시간 달성함
고성과 (High)
- 엘리트에 근접한 성과를 보임
- 안정적인 배포와 효율적인 프로세스 보유함
중간 (Medium)
- 업계 평균 수준의 성과를 보임
- 개선의 여지가 있는 영역 존재함
저성과 (Low)
- 개선이 필요한 상태임
- 수동 프로세스가 많고 복구 시간이 긴 특징이 있음
DORA 메트릭스의 이점
이러한 메트릭스를 활용하면 다음과 같은 이점이 있다:
- 팀의 현재 성숙도 평가 가능함
- 최적화가 필요한 영역 파악 가능함
- 작업 우선순위 설정 가능함
- 투명성 확보 가능함
- 현실적인 작업 일정 수립 가능함
균형잡힌 접근
DORA 메트릭스는 속도(배포 빈도, 리드 타임)와 안정성(변경 실패율, 복구 시간) 두 가지 측면을 모두 측정한다. 한 지표의 개선은 일반적으로 다른 지표의 개선과도 연관되어 있어서, 소프트웨어 제공 성과를 균형있게 측정할 수 있다.
결론
DORA 메트릭스는 DevOps 팀의 성과를 객관적으로 측정하고 개선하는데 매우 유용한 도구이다. 이러한 지표들을 통해 팀은 자신들의 현재 위치를 파악하고, 더 나은 성과를 위한 구체적인 목표를 설정할 수 있다.
References
- [1] https://www.jit.io/resources/devsecops/dora-metrics-delivery-vs-security
- [2] https://aws.amazon.com/fr/blogs/devops/balance-deployment-speed-and-stability-with-dora-metrics/
- [3] https://www.infoq.com/articles/dora-metrics-anti-patterns/
- [4] https://www.sennder.com/tech/implementing-dora4-with-serverless-technology-at-sennder-part-one
- [5] https://www.getport.io/blog/building-an-internal-developer-portal-for-a-serverless-architecture
- [6] https://www.tyrell.co/2023/12/the-future-is-serverless-path-to-high.html
- [7] https://www.vessia.net/books/software-architecture-patterns-for-serverless-systems