Boek een demo

Features

Prijzen

Contact

Blog

Login

logo_agile_analytics 5 (1).png

Logo Agile Analytics

Subscribe

Subscribe to Agile Analytics' newsletter

Hoe Google Succesvol Software Ontwikkelt: Belangrijke Lessen Uit 'Software Engineering at Google'

Softwareontwikkeling is meer dan alleen code schrijven. Bij grote techbedrijven zoals Google gaat het om het bouwen van een cultuur, processen en tools die teams in staat stellen om schaalbaar, efficiënt en betrouwbaar software te leveren. 

Softwareontwikkeling is meer dan alleen code schrijven. Bij grote techbedrijven zoals Google gaat het om het bouwen van een cultuur, processen en tools die teams in staat stellen om schaalbaar, efficiënt en betrouwbaar software te leveren. In het boek *"Software Engineering at Google: Lessons Learned from Programming Over Time"*, delen experts van Google hun best practices en inzichten over hoe je softwareontwikkeling op schaal kunt beheren. Hier zijn enkele van de belangrijkste lessen uit het boek die je kunt toepassen op je eigen organisatie.

1. Software Engineering is niet hetzelfde als Programmeren

Een kernboodschap uit het boek is dat software engineering verder gaat dan enkel code schrijven. Het gaat om het bouwen van systemen die bestand zijn tegen verandering en schaal. Een goed voorbeeld is "Hyrum's Law", dat stelt dat wanneer een API door veel gebruikers wordt gebruikt, elke waarneembare gedragsverandering uiteindelijk door iemand wordt gezien, zelfs de kleinste details. Dit benadrukt de noodzaak van robuuste code en goede documentatie.

Google benadrukt sterk het belang van teamwork. Dit betekent dat het delen van kennis essentieel is voor succes, en dat teams open en transparant moeten samenwerken. Het boek wijst ook op het gevaar van de "Genius Myth" — het idee dat geweldige software alleen voortkomt uit het werk van briljante individuen — en benadrukt dat het echte succes voortkomt uit collectieve inspanning.

Een belangrijke focus ligt op kennisdeling door middel van documentatie. Google maakt gebruik van standaarden zoals 'Readability' (gestandaardiseerde codebeoordeling) om te waarborgen dat de kwaliteit van de code consistent blijft. Regelmatige trainingen en platforms voor vragen en antwoorden worden ingezet om het leerproces te ondersteunen.

Leiderschap binnen engineeringteams wordt gepositioneerd als een dienstverlenende rol. Managers en tech leads moeten obstakels verwijderen en hun team ondersteunen. Het boek geeft veel voorbeelden van hoe leidinggevenden kunnen helpen bij het opschalen van teams en processen om efficiëntie en productiviteit te waarborgen.

Google gebruikt een breed scala aan metrieken om de productiviteit van engineeringteams te meten, waaronder Lead Time for Changes, Code Churn, en Service Level Indicators. Deze metrieken helpen bij het identificeren van inefficiënties en zorgen ervoor dat de focus blijft liggen op het leveren van waarde.

Automatisering staat centraal in het Google-ecosysteem, vooral als het gaat om het bouwen en testen van software. Continuous Integration (CI) en Continuous Delivery (CD) zijn diep geïntegreerd in de dagelijkse workflow. Testen op verschillende niveaus, van unittests tot grootschalige systeemtesten, zorgen ervoor dat software op hoge snelheid en met minimale fouten kan worden geleverd.

Conclusie: Waarom Dit Voor Jouw Organisatie Belangrijk Is

Het toepassen van de principes en processen die Google gebruikt, kan je eigen organisatie helpen om software van hogere kwaliteit te ontwikkelen, efficiënter te werken, en beter voorbereid te zijn op schaalvergroting. Of je nu een klein bedrijf hebt dat net begint of een grotere organisatie die streeft naar groei, deze lessen zijn van onschatbare waarde.

Wil je meer leren over de principes en processen die Google gebruikt om hun engineeringteams succesvol te maken? Ontvang een gratis stappenplan waarin we de belangrijkste lessen uit het boek vertalen naar concrete acties die je kunt implementeren in jouw organisatie. [Klik hier voor meer informatie en om het stappenplan te downloaden](https://www.agileanalytics.nl/contact)!

Het geheime ingrediënt van de Agile Teams van Praxis.nl 

De transformatieve reis van Praxis.nl , onderdeel van de Maxeda DIY-groep begon in 2018. Tussen 2018 en 2021 onderging Praxis.nl  een Agile- en Cloud-transformatie, waarbij de online digitale teams volledig werden vernieuwd. 

De transformatieve reis van [Praxis.nl](https://www.praxis.nl/), onderdeel van de Maxeda DIY-groep begon in 2018. Tussen 2018 en 2021 onderging [Praxis.nl](https://www.praxis.nl/) een Agile- en Cloud-transformatie, waarbij de online digitale teams volledig werden vernieuwd. Maxeda DIY Group is een grote doe-het-zelfketen in de BeNeLux en heeft twee bekende merken: Brico voor België en Praxis voor Nederland. Deze reis bestond uit twee belangrijke fasen, elk van twee jaar, die resulteerden in een metamorfose die de digitale infrastructuur en operationele slagkracht van [Praxis.nl](https://www.praxis.nl/) aanzienlijk verbeterden.

Fase 1: Transformatie naar Cloud-gebaseerde Infrastructuur (2018-2019)

In de eerste fase stapte [Praxis.nl](https://www.praxis.nl/) over van een traditionele server-gebaseerde infrastructuur naar een dynamische, cloud-gebaseerde container-architectuur. Deze verschuiving stelde [Praxis.nl](https://www.praxis.nl/) in staat om exponentieel op te schalen, vooral tijdens piekperiodes zoals de drukke paasperiode of warme dagen waarop klanten massaal airconditioners, ventilatoren en tuinaccessoires aanschaffen. Tegelijkertijd vernieuwde [Praxis.nl](https://www.praxis.nl/) zijn Agile-processen, waardoor teams werden versterkt met de nodige vaardigheden, autonomie en cohesie om het veranderende digitale landschap behendig en efficiënt te navigeren.

Deelname aan Launch Darkly's Conferentie in Oakland, CA

n april 2019 were Arjan Franzen (Development Lead van Maxeda DIY) uitgenodigd om te spreken op de jaarlijkse Trajectory-conferentie. De Trajectory Conference richt zich op softwareontwikkelingsprofessionals met de nadruk op feature management, CI/CD, DevOps en best practices in software engineering.

Fase 2: Autonome Teams met DevOps en SRE (2020-2021)

De volgende en laatste fase was gericht op het ontwikkelen van hoogpresterende Agile Teams, door de introductie van DevOps-principes en een cultuur gebaseerd op het motto 'you build it, you run it'. Door DevOps naadloos te integreren in de dagelijkse operaties, verhoogde [Praxis.nl](https://www.praxis.nl/) de autonomie en prestaties van de teams. Daarnaast werden principles uit Site Reliability Engineering (SRE) gebruikt en  Service Level Objectives (SLO's) met Error Budgets geintroduceerd. Deze strategische combinatie, aangevuld met Sprint Insights, stelde teams in staat om hun inspanningen duurzaam te verdelen en een evenwicht te vinden tussen featureontwikkeling, onderhoud en refactoring-initiatieven.

Centraal in de transformatieve reis van [Praxis.nl](https://www.praxis.nl/) stond Agile Analytics dat de principes en rapportages leverde die cruciaal waren om strategische doelstellingen te bereiken. Agile Analytics vormde de basis voor de nieuwe besluitvorming, waardoor [Praxis.nl](https://www.praxis.nl/) kon vernieuwen en de uitdagingen aan kan die horen bij de jaren 20 van de 21e eeuw!

Team-gebaseerde rapportage met Agile Analytics 

Onze nieuwste functie, "Teams Reporting", is er! Hiermee krijg je in één oogopslag alle belangrijke metrieken te zien voor elk team! 

*“Als iedereen verantwoordelijk is, is niemand verantwoordelijk”*
    
     
Deze uitspraak laat zien dat als KPI’s of Service Levels op te hoog niveau gemeten worden er onmogelijk draagvlak of verwantwoordelijkheid gekweekt kan worden. Agile Teams hebben verantwoordelijkheid en autonomie, dus belangrijke metrieken moeten gemeten worden per team.
    
     
Elke Agile implementatie laat zien dat zodra teams specifiek verantwoordelijk gemaakt worden voor een aantal services in productie, voor een aantal projecten in Jira en voor een aantal Git repositories er sneller  verbeteringen worden doorgevoerd. De teamprestaties (en de service levels) schieten direct omhoog! 
    
     
De uitspraak van Werner Vogels (CTO Amazon) uit 2001 “you build it, you run it” heeft zich inmiddels  bewezen. DevOps is gebaseerd op deze filosofie en Teams gebaseerde rapportage van Agile Analytics is de manier om te zien hoe de vlag er voor staat bij een team.

Teams Reporting bevat alle statistieken van Agile Analytics die per team worden gerapporteerd:

Waarom is het meten van teamgebaseerde prestaties belangrijk?

Het meten van teamgebaseerde prestaties is om verschillende redenen belangrijk: 
     
      
1. **Knelpunten opsporen:** we kunnen inefficiënties snel identificeren en aanpakken door prestaties te volgen.

2. **Gemeenschappelijke doelen:** dit zorgt ervoor dat alle teamleden naar dezelfde doelen toewerken, waardoor de focus, cohesie en autonomie worden verbeterd.

3. **Continue verbetering:** regelmatige metingen zorgen voor voortdurende beoordeling en verfijning van processen, wat leidt tot resultaten van hogere kwaliteit.


Klaar om te zien welk verschil Agile Analytics voor uw team kan maken? Meld u nu aan voor een gratis proefperiode of neem contact op met onze experts en ervaar de kracht van Teams Reporting uit de eerste hand. Onze experts staan ​​klaar om u te helpen alles in te stellen en het maximale uit uw proefperiode te halen. Mis deze kans niet om de prestaties van uw team te revolutioneren met geavanceerde statistieken en inzichten.

New European Cybersecurity Regulations are coming! Increased Accountability for Corporate Leadership

Recent legal developments in Europe in the Cyber security field are set to impact businesses throughout Europe, particularly those involved in software development. With stricter regulations on the horizon, The NIS2 Directive is the EU-wide legislation on cybersecurity (The EU cybersecurity rules introduced in 2016 were updated by the NIS2 Directive).

Recent legal developments in Europe in the Cyber security field are set to impact businesses throughout Europe, particularly those involved in software development. With stricter regulations on the horizon, The NIS2 Directive is the EU-wide legislation on cybersecurity (The EU cybersecurity rules introduced in 2016 were updated by the NIS2 Directive). It provides legal measures to boost the overall level of cybersecurity in the EU. Companies must reassess and enhance their cybersecurity measures to comply with the impending changes.

Increased Accountability for Corporate Leadership

One key aspect of the new European policy is the heightened accountability placed on corporate leadership. Under the new regulations, company executives will be **explicitly** responsible for their organisation’s cybersecurity policies. Failure to fulfil these duties could result in personal liability, including potential temporary suspension from their positions.

Historically, many executives have delegated cybersecurity matters to IT departments, with their involvement limited to budget approvals. However, the upcoming regulations demand a more proactive role from them. They are now required to approve cybersecurity measures, oversee their implementation, and ensure the security of their direct suppliers.

Implications for Software Development Operations

Now that companies are digitally interconnected, a weak backdoor at a small supplier can affect the entire chain. The new regulations, therefore, compel large companies to take more responsibility for their suppliers. They must assist them, for example, by sharing their knowledge.

The rules will be enacted in the Netherlands in 2025 and in other EU countries. These regulatory changes necessitate organisations to complete their comprehensive review of procedures and enhance the security of software development operations. Developers must integrate cybersecurity considerations into every stage of the software development lifecycle, from design to deployment. This includes implementing robust authentication mechanisms, encryption protocols, and secure coding practices to mitigate cyber risks effectively.

Furthermore, software development companies must extend their cybersecurity efforts to encompass their supply chain. Collaborating with suppliers to enhance their security posture is essential in safeguarding the ecosystem against potential threats. For instance, make sure all your hosting providers and cloud providers have the necessary certifications in the cybersecurity field.

While the new regulations present challenges, they also create opportunities for innovation and growth within the software development industry. Companies proactively investing in cybersecurity measures can gain a competitive edge by demonstrating their commitment to data protection and risk mitigation. Additionally, the demand for cybersecurity professionals will likely surge, creating opportunities for skilled individuals in the job market.

The impending European cybersecurity regulations NIS2 underscore the critical importance of robust cybersecurity practices in software development operations. By proactively enhancing security measures and aligning with regulatory requirements, companies can mitigate risks, protect sensitive data, and ensure their corporate leadership is safe from personal liability because of security issues.

Introducing Agile Analytics by ZEN Software, your go-to solution for enhancing code security. Start your journey towards robust cybersecurity practices with Agile Analytics Leaks, a feature designed to fortify your code's defences. This tool seamlessly identifies leaked keys within your codebase, proactively mitigating the risk of unauthorized access and potential data breaches. By integrating Agile Analytics Leaks into your development workflow, you strengthen your software against evolving cyber threats. Embrace this opportunity to safeguard your digital assets effectively while experiencing the efficiency and reliability of the Analytics App.

Sign up now for a **60-day free trial** and discover the transformative capabilities of Agile Analytics firsthand.

 

Traditionele Analytics of Agile Analytics: welke past het beste bij jou?

In dit artikel verkennen we de belangrijkste verschillen tussen Agile Analytics en Traditionele Analytics. Zo krijg je een overzicht en kun je beter bepalen welke vorm van analytics het beste bij jou past.

Alle organisaties doen aan analytics om inzichten uit hun gegevens te verkrijgen. Sommige organisaties nemen zelfs de meeste beslissingen op basis van deze inzichten. Zijn er verschillende manieren waarop we analytics kunnen toepassen? We hebben twee prominente benaderingen gevonden: Agile Analytics en Traditionele Analytics. Elk van deze twee heeft zijn eigen principes, praktijken en voordelen. In dit artikel verkennen we de belangrijkste verschillen tussen Agile Analytics en Traditionele Analytics. Hierdoor krijg je een overzicht en kun je beter kiezen welke vorm van analytics bij je past.

Zoals de naam al doet vermoeden, bestaat deze vorm van analyse al sinds Big Gates modellenwerk aan het dien was op zijn bureau en Microsoft nog een coole startup was.

**Sequentieel proces:**

Traditionele Analytics volgt meestal een sequentieel, waterval-achtig proces. Het omvat verschillende fasen zoals gegevens verzamelen, opschonen, transformeren, analyseren en rapporteren. Elke fase wordt afgerond voor de volgende, wat vaak resulteert in lange projecttijden.

**Uitgebreide planning:**

Bij de traditionele aanpak wordt er vooraf uitgebreid gepland om de vereisten en het bereik te definiëren. Veranderingen in de scope van het project zijn vaak moeilijk aan te passen als het project eenmaal loopt.

**Vaste scope en deliverables:**

 Projecten worden gepland met een vaste scope en deliverables, waardoor het een uitdaging is om zich aan te passen aan veranderende bedrijfsbehoeften of om veranderingen op te nemen tijdens het project.

**Uitgebreide documentatie:**

 Documentatie is een belangrijk aspect van traditionele analytics. In elke fase wordt gedetailleerde documentatie gemaakt om een volledig inzicht te geven in het hele proces.

**Lange ontwikkelingscycli:**

De nadruk op grondige planning en documentatie leidt vaak tot langere ontwikkelingscycli en inzichten worden aan het einde van het project geleverd.

Sinds het begin van de jaren 2010 werd verwacht dat alles 'agile' zou worden. Maar is agile echt beter? Nou, dat hangt ervan af, maar voor analytics is het zinvol om een meer 'agile' benadering te hanteren.

**Interactief en incrementeel:**

Agile Analytics vindt inspiratie in de principes van Agile softwareontwikkeling en volgt een iteratieve en incrementele aanpak. Het project wordt opgedeeld in  iteraties of sprints, waarbij elke fase een productincrement oplevert dat kan worden uitgebracht.

**Adaptieve planning:**

Agile Analytics omarmt adaptieve planning, waardoor teams kunnen inspelen op veranderende eisen en prioriteiten. De planning is doorlopend en flexibel, zodat aanpassingen mogelijk zijn op basis van voortdurende feedback.

**Omarmt verandering:**

Een van de kernprincipes van Agile is het vermogen om zich aan te passen aan verandering. Agile Analytics erkent dat vereisten evolueren gedurende het project, en het past veranderingen toe om ervoor te zorgen dat het eindproduct voldoet aan de behoeften van het bedrijf.

**Samenwerking en communicatie:**

Agile legt een sterke nadruk op samenwerking en communicatie binnen cross-functionele teams. Regelmatige bijeenkomsten, zoals dagelijkse stand-ups, zorgen voor constante communicatie en coördinatie tussen teamleden.

**Vroege en continue levering:**

Agile Analytics streeft naar een vroege en continue levering van inzichten. Hierdoor kunnen belanghebbenden tijdens het project incrementeel waarde toevoegen in plaats van te wachten op een allesomvattende oplossing aan het einde van het project.

Agile Software Development en Agile Analytics gaan hand in hand en delen de principes van flexibiliteit en samenwerking. Het afstemmen van analytics op een Agile mindset is cruciaal om de volgende redenen:

1. **Snelle aanpassing:** Agile ontwikkeling gaat gepaard met frequente wijzigingen in vereisten. Agile Analytics is flexibel en past zich snel aan aan veranderende projectbehoeften.
2. **Frequente releases:** Agile ontwikkeling werkt met korte cycli. Agile Analytics zorgt voor snelle inzichten om de snelle release cadans van Agile teams te ondersteunen.
3. **Samenwerking bij besluitvorming:** Agile bevordert samenwerking in teams. Agile Analytics betrekt belanghebbenden, zodat inzichten op één lijn liggen met bedrijfsdoelen.
4. **Gebruikersgerichte focus:** Agile benadrukt het leveren van waarde aan gebruikers. Agile Analytics biedt snelle feedback over gebruikersgedrag, waardoor gebruikersgerichte oplossingen worden verbeterd.

Samengevat bevordert het afstemmen van analytics op een Agile mindset, samenwerking, flexibiliteit en voortdurende verbetering, wat zorgt voor tijdige en relevante inzichten voor Agile ontwikkelteams. Deze geïntegreerde aanpak ondersteunt datagestuurde besluitvorming en draagt bij aan het algehele projectsucces.

De volgende stap is het inzetten van een Analytics-platform op basis van dezelfde principes voor je softwareontwikkeling. Met Agile Analytics meet je kritieke statistieken zoals de balans tussen functies en niet-functies, de uitrolfrequentie en SRE-Error Budgets en bewaak je de DORA-metrics en Error Budgets.

Meten van "Error Budgets" in Agile Analytics

Krijg ongeëvenaard inzicht in jouw sprintprestaties. Mis deze kans niet om je te bevrijden van traditionele beperkingen en je organisatie naar nieuwe hoogten te brengen.

Wij kunnen je ondersteunen met een DevOps Assessment, Continuous Delivery conversie, een Lean Software Development transformatie of een SRE-implementatie. Begin vandaag nog aan jou Agile Analytics reis!

Wat DORA-gegevens kunnen onthullen over de prestaties van uw team

Heb je je ooit afgevraagd hoe snel je code gaat van "Ik heb een idee" naar **"Boem, het is live"**? Dat is waar *Doorlooptijd voor wijzigingen* om de hoek komt kijken – het is als de snelheidsmeter van je code. Wil je ontdekken of je codeaanpassingen zo snel gaan als de Flash, of ga je liever een rustig wandelingetje maken? In de wereld van coderen is het vinden van het juiste ritme essentieel!

DORA meetgegevens en doorlooptijd verandering

Doorlooptijd voor wijzigingen is één van de DORA-statistieken. Het meet de tijd die een codewijziging nodig heeft om van de eerste commit naar de implementatie en het draaien in een productieomgeving te gaan. Deze metriek kwantificeert in wezen de snelheid en efficiëntie van je ontwikkelpijplijn en biedt waardevolle inzichten in de effectiviteit van de workflows van je team.

De belangrijkste onderdelen van **doorlooptijd voor wijzigingen** zijn:
- **Commit-to-Deploy**: Dit is de tijd die verstrijkt vanaf het moment dat een ontwikkelaar een codewijziging committeert aan het versiebeheersysteem tot het moment dat deze succesvol wordt uitgerold in een productieomgeving.
- **Review- en goedkeuringstijd**: Doorlooptijd voor wijzigingen omvat de tijd die besteed wordt aan code review en het verkrijgen van noodzakelijke goedkeuringen voordat een wijziging wordt samengevoegd in de hoofdcodebase.
- **Bouw- en testtijd**: Dit omvat de tijd die nodig is om de codewijziging te bouwen en te testen om ervoor te zorgen dat de wijziging voldoet aan de kwaliteitsnormen en geen regressies introduceert.
- **Uitroltijd**: Dit is de tijd die nodig is om de codewijziging in de productieomgeving te implementeren, zodat deze beschikbaar is voor eindgebruikers."Review en goedkeuringstijd**: Doorlooptijd voor wijzigingen omvat de tijd die besteed wordt aan code review en het verkrijgen van noodzakelijke goedkeuringen voordat een wijziging wordt samengevoegd in de hoofdcodebase.
- **Bouw- en testtijd**: Dit omvat de tijd die nodig is om de codewijziging te bouwen en te testen om ervoor te zorgen dat deze voldoet aan de kwaliteitsnormen en geen regressies introduceert.
- **Uitroltijd**: Dit is de tijd die nodig is om de codewijziging in de productieomgeving te implementeren, zodat deze beschikbaar is voor eindgebruikers.


Wat zegt de doorlooptijd voor wijzigingen over de prestaties van je team?

**Korte doorlooptijden:**
Teams met korte doorlooptijden tonen een hoge efficiëntie in hun ontwikkelprocessen. Als bijvoorbeeld een codewijziging binnen enkele uren naadloos van ontwikkeling naar implementatie gaat, duidt dit op een geoptimaliseerde pijplijn.

**Mogelijke knelpunten:**
Daarentegen kunnen langere doorlooptijden wijzen op knelpunten in verschillende stadia van de ontwikkelingslevenscyclus. Een vertraging in code review of testen kan bijvoorbeeld de doorlooptijd verlengen en gebieden markeren die aandacht en verbetering behoeven.

**Korte doorlooptijden:**
Een korte doorlooptijd voor wijzigingen weerspiegelt de flexibiliteit van het team en het vermogen om in te spelen op veranderende eisen. Stel dat een team in staat is om door gebruikers gevraagde functies te implementeren binnen een kort tijdsbestek. In dat geval suggereert het aanpassingsvermogen en de capaciteit om snel aan de vraag van de markt te voldoen.

**Lange doorlooptijden:**
Lange doorlooptijden kunnen het vermogen van een team om snel te reageren belemmeren. Als bijvoorbeeld een concurrent een nieuwe functie introduceert, kan een team met lange doorlooptijden moeite hebben om het tempo bij te houden, wat zijn concurrentievermogen op de markt kan aantasten.

**Knelpunten bij code-review:**
Als doorlooptijden voornamelijk langer worden door langdurige code-reviewprocessen, moet het team wellicht zijn reviewmechanismen evalueren en optimaliseren. Dit kan het implementeren van tools voor geautomatiseerde code review omvatten of het vaststellen van duidelijkere richtlijnen voor efficiëntere reviews.

**Uitdagingen op het gebied van testen en implementeren:**
Als de test- of implementatietijden aanzienlijk bijdragen aan de doorlooptijd, is het wellicht noodzakelijk om te investeren in geautomatiseerde testprocedures of het verfijnen van implementatiescripts voor snellere en betrouwbaardere releases.

**Reductiedoelen bepalen:**
Door doorlooptijden regelmatig te monitoren, kunnen teams doelen stellen om de doorlooptijden te verkorten. Als bijvoorbeeld de gemiddelde doorlooptijd voor wijzigingen momenteel twee dagen is, kan het team streven naar een vermindering van deze doorlooptijd tot één dag in de komende sprints.

**Integratieve procesverfijning:**
Teams kunnen inzichten in doorlooptijden gebruiken om hun processen iteratief te verfijnen. Als uit een retrospectieve analyse blijkt dat de doorlooptijden zijn toegenomen na een bepaalde procesverandering, kan het team de verandering terugdraaien of aanpassen en de impact observeren.

De doorlooptijd voor wijzigingen-metriek is een veelzijdig hulpmiddel voor teams om hun ontwikkelpraktijken te beoordelen en te verbeteren. Met behulp van DORA-metrics kunnen teams verbeterpunten identificeren, een cultuur van samenwerking en voortdurende verbetering bevorderen en uiteindelijk efficiëntere software van hogere kwaliteit leveren.

Voor teams die de kracht van DORA-metrics willen benutten, staat ons geweldige platform, Agile Analytics, klaar om te helpen! Deze app ontsluit een schat aan inzichten en biedt een **eenvoudig in te stellen en gebruiksvriendelijk hulpmiddel voor het meten van productiviteit en het optimaliseren van ontwikkelprocessen**.

Nieuwsgierig naar de transformerende impact? **Maak gebruik van onze gratis proefversie van 60 dagen of plan een demo met ons getalenteerde team van Agile Coaches.** Ervaar zelf hoe Agile Analytics uw team naar meer efficiëntie en succes kan leiden.

Wat zijn Service Level Objectives (SLO's) en waarom zou ik ze meten?

Heb je je ooit afgevraagd waarom sommige softwaretoepassingen beter presteren dan andere? Het antwoord is eenvoudig: ze hebben goed gedefinieerde Service Level Objectives (SLO's).

SLO's zijn een kritisch onderdeel van Site Reliability Engineering (SRE) en definiëren het doelniveau van servicekwaliteit dat een systeem zou moeten bieden. In deze verklaring zal ik uitleggen wat SLO's zijn, waarom ze belangrijk zijn en voorbeelden geven van veelvoorkomende SLO's.

Service Level Objectives, afgekort als SLO's, zijn **specifieke, meetbare doelen** die softwareontwikkelingsteams helpen ervoor te zorgen dat hun systemen correct en efficiënt functioneren. Het primaire doel van SLO's is het vaststellen van een drempelwaarde voor de acceptabele servicekwaliteit van een systeem, meestal uitgedrukt als een percentage van de uptime of responstijd. Door de prestaties van een systeem te meten aan de hand van SLO's, kunnen teams bepalen of hun systemen de beoogde serviceniveaus halen of verbeterd moeten worden.

Verschillende soorten SLO's kunnen worden gedefinieerd op basis van verschillende aspecten van serviceprestaties. Hier zijn enkele veelvoorkomende types:

**Beschikbaarheid SLO's**:
- *Definitie:* Meten het percentage van de tijd dat een service beschikbaar en operationeel is.
- *Voorbeeld:* Een beschikbaarheid van 99,9% betekent dat de dienst maximaal 8,76 uur per jaar niet beschikbaar mag zijn.

**Latency SLO's**:
- *Definitie:* Richten zich op de tijd die een service nodig heeft om te reageren op een verzoek of om een specifieke actie uit te voeren.
- *Voorbeeld:* Een latentie SLO zou kunnen specificeren dat 95% van de verzoeken verwerkt moeten worden in minder dan 100 milliseconden.

**Doorvoer SLO's**:
- *Definitie:* Meten het aantal operaties dat een service kan afhandelen binnen een gespecificeerd tijdsbestek.
- *Voorbeeld:* Ervoor zorgen dat een webservice 1000 verzoeken per seconde kan afhandelen zonder dat de prestaties verslechteren.

**Foutenpercentage SLO's**:
- *Definitie:* Richten zich op het percentage verzoeken dat resulteert in fouten of mislukkingen.
- *Voorbeeld:* Het foutpercentage onder 0,5% houden geeft een hoog betrouwbaarheidsniveau aan.

Twee van de meest voorkomende SLO's zijn beschikbaarheid en latentie. Laten we ze nader bekijken en configureren in Agile Analytics.

Met Agile Analytics kunt u eenvoudig Service Level Objectives voor uw diensten instellen, beheren en waarschuwen wanneer een SLO zijn doel voorbij schiet of wanneer het bijbehorende foutbudget op is.

Een Beschikbaarheid SLO bepaalt het minimaal aanvaardbare niveau van uptime voor een service gedurende een specifieke periode. Bijvoorbeeld, een e-commerce website kan een beschikbaarheids-SLA van 99,9% hebben, wat betekent dat de website elke maand minstens 99,9% van de tijd beschikbaar moet zijn. Deze SLO's zijn van essentieel belang om te waarborgen dat klanten toegang hebben tot de service wanneer ze die nodig hebben en kunnen teams helpen bij het prioriteren van inspanningen om de uptime te verbeteren.

Het is eenvoudig om het volgen van een SLO voor beschikbaarheid in Agile Analytics in te stellen

bijhouden beschikbaarheid SLO in Agile Analytics

Gebruikelijke filters om beschikbaarheid te meten (goed-slecht verhouding):

Een Latency SLO definieert de maximaal aanvaardbare reactietijd voor een dienst. Een bankapplicatie kan bijvoorbeeld een Latency SLO van 500 ms hebben, wat betekent dat de applicatie binnen 500 ms of minder moet reageren op verzoeken van gebruikers. Latency SLO's zijn essentieel om ervoor te zorgen dat diensten snel reageren, wat de gebruikerservaring en tevredenheid kan verbeteren.

Setting up a Latency SLO in Agile Analytics is super easy

Hier is een gebruikelijke Latency SLO (Distribution cut) opstelling in Agile Analytics:

**Threshold bucket:** 19
**Good Below Threshold:** True

"Meten is weten" - Nederlands spreekwoord.

Uiteindelijk is het glashelder dat SLO's een cruciaal onderdeel zijn van het in de lucht houden van je softwareservices. Met beschikbaarheid en latentie als toppers, kun je snel meten hoeveel tijd je service op de bank doorbrengt en hoe snel hij in actie komt als iemand hem nodig heeft. Met Agile Analytics kun je SLO's sneller bijhouden dan Usain Bolt op de 100 meter sprint, krijg je direct inzicht in wat er aan de hand is en transformeer je je diensten in een lean, mean performance machine. Dus, waar wacht je nog op? **Probeer [de 60-dagen gratis proefversie van Agile Analytics](https://www.agileanalytics.cloud/start-free-trial) en breng uw softwarediensten vandaag nog in topvorm!**

Machine-learningalgoritmen gebruiken om prestaties te meten

Zoals het gezegde luidt: "You can't manage what you can't measure". Dit geldt vooral voor softwareontwikkeling, waar het succes van een project afhangt van de prestaties van het ontwikkelteam. Maar wees niet bang! Machine learning is er om te helpen.

Zoals het gezegde luidt: 'You can't manage what you can't measure'. Dit geldt vooral voor softwareontwikkeling, waar het succes van een project afhangt van de prestaties van het ontwikkelteam. Maar wees niet bang! Machine learning staat klaar om te helpen. Dankzij krachtige algoritmes en het vermogen om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken, kan machine learning een veel nauwkeuriger beeld geven van de prestaties van je team. Dus pak een kop koffie en laten we ons verdiepen in de vier manieren waarop machine learning kan helpen om de prestaties van je softwareontwikkelingsteam te meten.

Voorspellende analyse is een tak van data-analyse die machine learning en statistische algoritmen gebruikt om gegevens uit het verleden te analyseren en toekomstige uitkomsten te voorspellen. Het omvat het gebruik van gegevens, statistische algoritmen en machine-learningtechnieken om de waarschijnlijkheid van toekomstige uitkomsten te identificeren op basis van historische gegevenspatronen.

Voorspellende analyses kunnen ook worden toegepast in softwareontwikkelingsteams om projectresultaten te voorspellen, potentiële risico's te identificeren en teamprestaties te optimaliseren. Hier zijn enkele voorbeelden van hoe predictive analytics specifiek kan worden gebruikt in softwareontwikkelingsteams:

1. **Voorspellen van de voltooiingstijd van projecten:** Door projectgegevens uit het verleden te analyseren, kunnen machine learning-algoritmen voorspellen hoeveel tijd nodig is om toekomstige projecten af te ronden. Dit helpt softwareontwikkelingsteams bij het verbeteren van hun projectplanning en het efficiënter toewijzen van resources.
2. **Identificeren van potentiële risico's:** Door historische gegevens te analyseren en patronen te identificeren, kunnen machine learning-algoritmen potentiële risico's in een project voorspellen. Dit stelt ontwikkelteams in staat proactieve maatregelen te nemen om die risico's te beperken en projectvertragingen of -mislukkingen te voorkomen.
3. **Verbeteren van de softwarekwaliteit:** Machine learning-algoritmen kunnen historische gegevens over de kwaliteit van code, testdekking en defectpercentages analyseren om de kwaliteit van toekomstige codewijzigingen te voorspellen. Dit helpt ontwikkelteams potentiële kwaliteitsproblemen te identificeren voordat ze zich voordoen en de algehele kwaliteit van hun software te verbeteren.
4. **Voorspellen van teamprestaties:** Door historische teamgegevens te analyseren, kunnen machine learning-algoritmen teamprestaties voorspellen, verbeterpunten identificeren en coaching of training voor teamleden aanbevelen. Dit helpt ontwikkelteams hun prestaties te optimaliseren en betere resultaten te behalen.

DORA-kenmerken gebruiken voor prestatievoorspellingen

Voorspellende analyses en machine learning kunnen softwareontwikkelingsteams helpen bij het nemen van beter geïnformeerde beslissingen, het optimaliseren van hun prestaties en het verbeteren van de kwaliteit van hun software. Nu gegevens steeds belangrijker worden in de context van softwareontwikkeling, is de verwachting dat het gebruik van predictive analytics nog verder zal toenemen.

Bij tijdregistratie worden machine learning-algoritmen ingezet om de tijd bij te houden die aan elke taak of functie wordt besteed. Deze informatie is waardevol om gebieden te identificeren waar het team mogelijk te veel tijd besteedt, waardoor organisaties middelen efficiënter kunnen toewijzen.

1. **Tijdsinschatting:** Machine learning-algoritmen analyseren historische gegevens van vergelijkbare projecten om de benodigde tijd voor specifieke taken in te schatten. Dit helpt ontwikkelteams bij het maken van nauwkeurigere projectplanningen en het efficiënter toewijzen van middelen.
2. **Tijdtoewijzing:** Machine learning-algoritmen analyseren gegevens over tijdregistratie om vast te stellen waar teamleden de meeste tijd besteden. Deze informatie helpt ontwikkelteams bij het identificeren van gebieden waar meer resources nodig zijn en bij het effectiever toewijzen van resources.
3. **Productiviteitsmonitoring:** Machine learning-algoritmen analyseren time-trackinggegevens om de productiviteit van individuele teamleden te monitoren. Deze informatie ondersteunt ontwikkelteams bij het bepalen waar teamleden extra coaching of training nodig hebben om hun prestaties te verbeteren.
4. **Taakprioritering:** Machine learning-algoritmen analyseren time-trackinggegevens om vast te stellen welke taken de meeste tijd kosten om te voltooien. Deze informatie helpt ontwikkelteams bij het prioriteren van hun werk en het maken van aanpassingen om ervoor te zorgen dat de belangrijkste taken als eerste worden voltooid.
5. **Resource planning:** Machine learning-algoritmen analyseren time-trackinggegevens om vast te stellen welke teamleden de meeste tijd nodig hebben om hun taken uit te voeren.

met machine learning verbeterde tijdregistratie in Agile Analytics

Machine learning-algoritmen voor tijdregistratie kunnen waardevolle inzichten verschaffen in teamprestaties en ontwikkelingsteams helpen datagestuurde beslissingen te nemen om hun productiviteit te verbeteren en projectdeadlines te halen.

Machine learning-algoritmen voor resource-toewijzing kunnen waardevolle inzichten verschaffen in hoe ontwikkelteams resources effectiever kunnen toewijzen om de projectresultaten te verbeteren. Naarmate softwareontwikkelingsprojecten steeds complexer worden, zal resource-toewijzing waarschijnlijk nog belangrijker worden voor het succes van het project, en het gebruik van machine learning-algoritmen voor resource-toewijzing zal waarschijnlijk steeds gebruikelijker worden.

Sentimentanalyse is een krachtige toepassing van machine learning waarmee softwareontwikkelingsteams feedback van klanten kunnen analyseren, patronen en inzichten kunnen identificeren en de kwaliteit van hun software kunnen verbeteren.

Hier volgen enkele voorbeelden van hoe sentimentanalyse specifiek kan worden gebruikt in softwareontwikkelingsteams:

1. **Feedback van klanten analyseren:** Door feedback van klanten via sociale media, e-mail en andere kanalen te analyseren, kunnen algoritmen voor machinaal leren veelvoorkomende problemen en klachten identificeren. Dit kan ontwikkelteams helpen om verbeterpunten te identificeren en hun werk dienovereenkomstig te prioriteren.
2. **Gebruikerservaringsproblemen identificeren:** Machine learning-algoritmen kunnen gebruikersfeedback analyseren om patronen te identificeren in de manier waarop gebruikers met de software omgaan. Dit kan ontwikkelteams helpen om gebieden te identificeren waar de gebruikerservaring kan worden verbeterd en dienovereenkomstig aanpassingen door te voeren.
3. **Het monitoren van softwarebeoordelingen:** Machine learning-algoritmen kunnen online softwarebeoordelingen monitoren om veelvoorkomende klachten en problemen te identificeren. Dit kan ontwikkelteams helpen om prioriteiten te stellen en hun software te verbeteren op basis van feedback van klanten.
4. **Ondersteuningstickets analyseren:** Machine learning-algoritmen kunnen ondersteuningstickets analyseren om veelvoorkomende problemen en de frequentie ervan te identificeren. Dit kan ontwikkelteams helpen om prioriteiten te stellen en verbeteringen in hun software aan te brengen om het aantal supporttickets na verloop van tijd te verminderen.
5. **Het identificeren van sentiment in codebeoordelingen:** Machine learning-algoritmen kunnen codebeoordelingen analyseren om sentiment en de algemene toon van opmerkingen te identificeren. Dit kan ontwikkelteams helpen om gebieden te identificeren waar teamleden extra coaching of training nodig hebben en om de algehele kwaliteit van hun code te verbeteren.

Sentimentanalyse op basis van machine learning kan softwareontwikkelingsteams helpen om hun klanten beter te begrijpen, de gebieden te herkennen waar verbeteringen nodig zijn en goed geïnformeerde beslissingen te nemen op basis van gegevens om de algemene kwaliteit van hun software te verbeteren.

Kortom, met machine learning kun je afscheid nemen van subjectieve prestatie-evaluaties en hallo zeggen tegen accurate gegevensgestuurde inzichten. Het is alsof je een team hebt van hoogopgeleide analisten die onvermoeibaar op de achtergrond werken, behalve dat ze geen koffiepauzes of dutjes doen. Door algoritmen voor machinaal leren te gebruiken, kun je de prestaties van je team optimaliseren, weloverwogen beslissingen nemen en softwareproducten van hoge kwaliteit afleveren**. Dus waar wacht je nog op? Omarm de kracht van machine learning en til de prestaties van je softwareontwikkelingsteam naar nieuwe hoogten!

Van rijkdom naar armoede: Hoe gelekte privésleutels leidden tot de verdwijning van Code Spaces

In de wereld van softwareontwikkeling vormen beveiligingslekken een voortdurende bedreiging. In juni 2014 werd een bedrijf het slachtoffer van een kwaadaardige cyberaanval die uiteindelijk tot de ondergang leidde. Dit waarschuwende verhaal herinnert ons eraan hoe belangrijk het is om gevoelige informatie te beschermen en benadrukt de noodzaak van Agile Analytics om dergelijke risico's te beperken.

In de wereld van softwareontwikkeling vormen beveiligingslekken een voortdurende bedreiging. In juni 2014 werd een bedrijf het slachtoffer van een kwaadaardige cyberaanval die uiteindelijk tot de ondergang leidde. Dit schrikwekkende verhaal herinnert ons eraan hoe belangrijk het is om gevoelige informatie te beschermen en benadrukt de noodzaak van Agile Analytics om dergelijke risico's te beperken. Laten we eens dieper ingaan op het huiveringwekkende verhaal van Code Spaces en de catastrofale gevolgen waarmee ze werden geconfronteerd.

Het begon allemaal toen Code Spaces, een gerenommeerd platform voor het hosten van code en samenwerking, onder vuur lag. Een DDoS-aanval (Distributed Denial of Service) bestormde hun verdediging. De daders zagen een kans om gebruik te maken van een kwetsbaarheid en lanceerden een grootschalige aanval op de infrastructuur van Code Spaces. De aanvallers hadden maar één motief: chaos. Echter, ze wisten niet hoe verwoestend hun acties zouden zijn.

In een poging om de controle terug te krijgen en de aanval af te slaan, werd het cloudteam van Code Spaces geconfronteerd met een harde realiteit: hun AWS-beheerconsole was gecompromitteerd. De aanvallers infiltreerden in het hart van hun systeem en kregen ongeautoriseerde toegang. De gevolgen waren ernstig: de aanvallers begonnen kritieke gegevens te verwijderen. Een kwaadaardige kracht die Code Spaces al snel op de knieën zou dwingen.

Terwijl de aanvallers hun greep op Code Spaces verstevigden, lieten ze een stortvloed van vernietiging los. Waardevolle klantgegevens en talloze klantprojecten verdwenen in het niets. De verwoesting was absoluut. De aanvallers leken vastbesloten om elk spoor van het bestaan van Code Spaces uit te wissen en lieten een troosteloos landschap van verschroeide aarde achter.

Geconfronteerd met zo'n catastrofale inbreuk vocht het veerkrachtige team van Code Spaces terug. Ze probeerden de controle over de gegevens terug te krijgen en redden wat ze konden uit back-ups. Maar de omvang van de schade bleek onoverkomelijk omdat alle back-ups door de aanvallers waren beschadigd of gewist. Doordat ze geen adequate back-ups en herstelmechanismen hadden geïmplementeerd, waren ze hulpeloos.

Nu hun reputatie is aangetast en het vertrouwen van hun klanten is geschaad, stond Code Spaces voor een moeilijke beslissing. Hun eens zo levendige platform, een bloeiend samenwerkingscentrum, kon niet langer de betrouwbaarheid en veiligheid bieden die hun klanten verdienden. In een hartverscheurende aankondiging nam Code Spaces afscheid van hun gebruikers en erkenden ze de onmogelijkheid om opnieuw op te bouwen wat verloren was gegaan.

Organisaties moeten proactieve maatregelen nemen om hun software en gevoelige informatie te beschermen tegen op de loer liggende bedreigingen en potentiële verwoesting. [Agile Analytics](https://www.agileanalytics.cloud/nl) is een formidabele SaaS-oplossing om de risico's van gelekte privésleutels, realtime DORA-metingen en eenvoudig beheer van foutbudgetten te beperken. Door gebruik te maken van geavanceerde Cloud SaaS-technologie kunt u uw software scannen, kwetsbaarheden identificeren en snel actie ondernemen om uw organisatie te beschermen tegen mogelijke sabotage. Wacht niet tot het noodlot toeslaat - omarm vandaag nog de kracht van Agile Analytics.

Code Spaces herinnert ons aan de gevaren van beveiligingsrisico's. Jaren van hard werk en innovatie werden in één klap tenietgedaan door kwaadwillendheid. Maar uit de as van dit waarschuwende verhaal rijst een kans voor verandering. Door scanning en Agile Analytics te omarmen, kunnen organisaties hun verdediging versterken en de veiligheid van hun infrastructuur waarborgen. Laat uw organisatie niet het volgende slachtoffer worden - neem het heft in handen en bescherm wat belangrijk is.

Geen handmatig gedoe meer! Automatiseer uw niet-functionele metingen voor maximale efficiëntie!

Softwarekwaliteit gaat verder dan functionaliteit. Niet-functionele aspecten zoals **prestaties**, **betrouwbaarheid** en **veiligheid** zijn cruciaal. Ons Agile Analytics SaaS-platform biedt een uitgebreide oplossing om deze dimensies effectief te beheren en te meten. Door gebruik te maken van DORA-metrics en SRE Error Budgets kunnen teams de inzet, betrouwbaarheid en beveiliging optimaliseren, terwijl ook de softwarevoorraad wordt bewaakt en gelekte privésleutels worden opgespoord.

Softwarekwaliteit gaat verder dan functionaliteit. Niet-functionele aspecten zoals prestaties, betrouwbaarheid en veiligheid zijn cruciaal. Ons Agile Analytics SaaS-platform biedt een uitgebreide oplossing om deze dimensies effectief te beheren en te meten. Door gebruik te maken van DORA-metrics en SRE Error Budgets kunnen teams de inzet, betrouwbaarheid en beveiliging optimaliseren, terwijl ook de softwarevoorraad wordt bewaakt en gelekte privésleutels worden opgespoord.

**1. [DORA-metingen](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#dorametrics)**: Meet de uitrolfrequentie en Mean Time Between Failure (MTTR). Agile Analytics SaaS integreert DORA Metrics en biedt inzicht in de uitrolfrequentie en Mean Time Between Failure (MTTR). Deze meetgegevens optimaliseren de wendbaarheid, aanpasbaarheid en hersteltijd van software en maken gegevensgestuurde beslissingen voor continue verbetering mogelijk.

**2. [SRE-foutenbudgetten](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#errorbudgets)**: Verbetering van betrouwbaarheid

Het platform introduceert [SRE Error Budgets](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#errorbudgets), waarmee acceptabele foutpercentages worden gedefinieerd en de betrouwbaarheid van de software wordt gekwantificeerd. Het bewaken van foutbudgetten maakt proactieve aanpassingen in de planning en toewijzing van middelen mogelijk om de betrouwbaarheid te handhaven en de tevredenheid van de eindgebruiker te verbeteren.

**3. Kwantificeer [softwarevoorraad](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#softwarestock) en detecteer [gelekte privésleutels](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#leakedprivatekeys)**.

Agile Analytics SaaS introduceert innovatieve meetmethoden om de [softwarevoorraad](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#softwarestock) te meten en [gelekte privésleutels](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#leakedprivatekeys) te detecteren. Het kwantificeren van de [softwarevoorraad](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#softwarestock) verbetert de efficiëntie van de workflow, terwijl het detecteren van [gelekte privésleutels](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#leakedprivatekeys) gevoelige gegevens beschermt en inbreuken op de beveiliging voorkomt.

Om uit te blinken in het digitale landschap moet softwarekwaliteit prioriteit geven aan niet-functionele aspecten. Het Agile Analytics SaaS-platform stelt teams in staat om de inzet, betrouwbaarheid, beveiliging en efficiëntie van de workflow te optimaliseren. Door gebruik te maken van **[DORA Metrics](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#dorametrics)** en SRE **[Error Budgets](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#errorbudgets)**, kunnen organisaties **data-gedreven beslissingen** nemen voor **continue verbetering**. Daarnaast zorgt het monitoren van [softwarevoorraad](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#softwarestock) en het detecteren van [gelekte privésleutels](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#leakedprivatekeys) voor **verhoogde productiviteit** en **veiligheid**. Met Agile Analytics SaaS automatiseert u uw niet-functionele kwaliteitsbeheer en maximaliseert u het opleveringsvermogen van uw team!

Ik ben klaar om niet-functioneel kwaliteitsbeheer te superchargen

Autonomie omarmen met Agile Analytics: “You build it, you run it”

In 2006 introduceerde Werner Vogels, de CTO van Amazon, de inmiddels beroemde mantra "You build it, you run it", die sindsdien een leidend principe is geworden voor veel organisaties. Deze filosofie moedigt teams aan om eigenaar te worden van de producten die ze ontwikkelen en bevordert een gevoel van autonomie en verantwoordelijkheid.

In 2006 introduceerde Werner Vogels, de CTO van Amazon, de inmiddels beroemde mantra "You build it, you run it", die sindsdien een leidend principe is geworden voor veel organisaties. Deze filosofie moedigt teams aan om eigenaar te worden van de producten die ze ontwikkelen en bevordert een gevoel van autonomie en verantwoordelijkheid. Door deze mentaliteit te omarmen, gekoppeld aan de Error Budget-aanpak van Agile Analytics, kunnen organisaties het potentieel ontsluiten voor stabielere systemen, betrokken teams en, uiteindelijk, lagere bedrijfskosten.

Autonomy and the "You build it, you run it" approach

De essentie van de "You build it, you run it" benadering is om teams end-to-end eigenaar te laten zijn van de producten of diensten die ze maken. Traditioneel waren ontwikkelteams verantwoordelijk voor het bouwen van software, terwijl afzonderlijke operationele teams zich bezighielden met het onderhouden en uitvoeren ervan. Deze silo aanpak leidde vaak tot miscommunicatie, vertraagde processen en belemmerde de algehele efficiëntie.

Door teams de autonomie te geven om hun producten te bouwen en te beheren, bevorderen organisaties een cultuur van eigenaarschap, samenwerking en voortdurende verbetering. Als teams direct verantwoordelijk zijn voor hun creaties, worden ze vanzelf gestimuleerd om werk van hoge kwaliteit te leveren, prioriteit te geven aan stabiliteit en snel te reageren op problemen. Deze autonomie bevordert snellere iteratiecycli, stelt teams in staat om in realtime beslissingen te nemen en stelt ze in staat om een diepgaand begrip te ontwikkelen van de systemen die ze bouwen.

Introducing Agile Analytics' Error Budget

Om de behoefte aan de ontwikkeling van nieuwe functies in evenwicht te brengen met het onderhoudswerk, kunnen organisaties het Error Budget-raamwerk van Agile Analytics implementeren. Het concept van een Error Budget draait om het definiëren van een aanvaardbaar niveau van systeemfouten of serviceverstoringen binnen een bepaald tijdsbestek. Dit budget fungeert als een leidraad waarmee teams kunnen bepalen hoeveel tijd ze kunnen besteden aan de ontwikkeling van nieuwe functies zonder de stabiliteit van het systeem in gevaar te brengen.

Door een Foutenbudget op te stellen, erkennen organisaties dat perfectie niet het doel is, maar eerder het bereiken van een balans tussen innovatie en onderhoud. Het stelt realistische verwachtingen voor teams en geeft ze de flexibiliteit om te beslissen hoe ze hun tijd en moeite willen indelen. Met de autonomie om hun Foutenbegroting te beheren, kunnen teams weloverwogen beslissingen nemen, zich aanpassen aan veranderende omstandigheden en corrigerende maatregelen nemen wanneer dat nodig is.

Voordelen van meer autonomie:

1. **Verbeterde systeemstabiliteit**: Wanneer teams end-to-end eigenaar zijn, raken ze zeer vertrouwd met de systemen die ze bouwen en kunnen ze potentiële problemen proactief aanpakken. Dit leidt tot een grotere stabiliteit van het systeem, minder downtime en een grotere klanttevredenheid.
2. **Betrokken en mondige teams**: Autonomie bevordert het gevoel van doelgerichtheid en eigenaarschap onder teamleden. Wanneer ze controle hebben over hun werk en verantwoordelijk zijn voor het succes ervan, zijn ze meer betrokken, gemotiveerd en in staat om te innoveren en samen te werken.
3. **Snellere besluitvorming en iteratiecycli**: Autonomie stelt teams in staat om real-time beslissingen te nemen, waardoor tijdrovende goedkeuringen en afhankelijkheden overbodig worden. Deze flexibiliteit maakt snellere iteratiecycli mogelijk, een snellere reactie op de behoeften van de klant en de mogelijkheid om zich snel aan te passen aan de eisen van de markt.
4. **Lagere bedrijfskosten**: Door teams meer mogelijkheden te geven en besluitvormingsprocessen te stroomlijnen, kunnen organisaties de overheadkosten verlagen die gepaard gaan met onnodige bureaucratie. Bovendien helpt de toegenomen aandacht voor de stabiliteit van het systeem om dure downtime en daaruit voortvloeiende ontevredenheid bij klanten te minimaliseren.

Neem contact op met Agile Analytics om de optimalisatie van uw softwareoperatie te starten. Door te kiezen voor de "You build it, you run it"-aanpak en gebruik te maken van ons Error Budget-framework, kunnen organisaties het volledige potentieel van autonome teams benutten. Doordat ze eigenaar zijn van hun producten, kunnen teams met beslissingsbevoegdheid de stabiliteit van het systeem verbeteren, weloverwogen beslissingen nemen en een gunstige balans vinden tussen feature-ontwikkeling en onderhoudstaken. Deze autonomie bevordert niet alleen een cultuur van innovatie en samenwerking, maar leidt ook tot aanzienlijke kostenbesparingen op de lange termijn.

Meer functies duurzaam geleverd krijgen: net zo eenvoudig als verbinding maken met Jira

Softwareontwikkelaars vinden de ontwikkeling van nieuwe functies vaak het leukste aspect van hun werk. Ze kunnen er hun creativiteit in kwijt, interessante problemen oplossen en tastbare resultaten afleveren. Bovendien is de primaire focus van de producteigenaar van het team meestal gericht op het toevoegen van nieuwe functies aan het product, omdat ze geloven dat dit is wat klanten willen en wat inkomsten zal genereren.

Softwareontwikkelaars vinden de ontwikkeling van nieuwe functies vaak het leukste aspect van hun werk. Ze kunnen er hun creativiteit in kwijt, interessante problemen oplossen en tastbare resultaten afleveren. Bovendien is de primaire focus van de producteigenaar van het team meestal gericht op het toevoegen van nieuwe functies aan het product, omdat ze geloven dat dit is wat klanten willen en wat inkomsten zal genereren. In deze context geven ontwikkelaars vaak voorrang aan het ontwikkelen van features boven andere aspecten, zoals het oplossen van bugs of het optimaliseren van code, want "we worden betaald voor features, niet voor bugs". Gelukkig is er nu een oplossing beschikbaar die net zo eenvoudig is als een verbinding met Jira: Agile Analytics Sprint Insights!

Deze focus op de ontwikkeling van nieuwe functies kan op de lange termijn echter nadelige gevolgen hebben. Software die voortdurend nieuwe functies toevoegt zonder de nodige aandacht voor kwaliteit en stabiliteit kan traag, onstabiel en onveilig worden. Het verwaarlozen van het oplossen van bugs en het opbouwen van een technische schuld kan leiden tot een verslechterende codebase en toenemende complexiteit, waardoor het na verloop van tijd moeilijk wordt om de software te onderhouden en te verbeteren. Bovendien kunnen kwetsbaarheden in de beveiliging ontstaan door overhaaste ontwikkeling, gebrek aan goede tests of onvoldoende aandacht voor potentiële risico's.

Om deze problemen aan te pakken, is het van cruciaal belang om een balans te bewaren tussen feature-ontwikkeling en niet-feature-werk. Inzicht in het belang van het toewijzen van tijd en middelen voor het oplossen van fouten, codeoptimalisatie en beveiligingsverbeteringen is essentieel voor het bouwen van een duurzaam en robuust softwareproduct.

De kracht van AI en grote taalmodellen benutten

Agile Analytics maakt gebruik van de kracht van GPT en Large Language Models om onderscheid te maken tussen feature werk en niet-feature werk door de inhoud en structuur van werkitems of tickets te analyseren. Door de tekstuele informatie in deze items te verwerken, kan het model de werkcategorie bepalen die het beste overeenkomt met elk item.

Het onderliggende taalmodel, zoals GPT, is getraind op een enorme hoeveelheid tekstgegevens en heeft geleerd om de context en betekenis van woorden en zinnen te begrijpen. Toegepast op Agile Analytics kan het model de beschrijvingen, titels en andere relevante informatie in de werkitems interpreteren. Door deze tekst te analyseren, kan het model patronen, trefwoorden of specifieke taal identificeren die aangeven of het werkitem feature-ontwikkeling vertegenwoordigt of niet-feature-werk, zoals bug fixing of code refactoring.

Agile Analytics Sprint Insights breidt deze mogelijkheid verder uit door teams in staat te stellen het model te trainen en de prestaties ervan te verfijnen.

Net zo eenvoudig als verbinding maken met Jira 

Je teams meer mogelijkheden geven is net zo eenvoudig als [start je gratis proefperiode](https://www.agileanalytics.cloud/start-free-trial) en ga naar 'instellingen', 'Sprint inzichten' en druk op de **'Verbinden met Jira'** knop. Teams kunnen vandaag nog inzicht krijgen in de balans tussen feature en non-feature werk! 

Om teams inzicht te geven in de werking van hun software, biedt Agile Analytics een oplossing die DORA Metrics, Sprint Insights, Error Budgets, Software Stock en gelekte privésleutels meet.

Ons geweldige platform biedt waardevolle analyses die kunnen worden gebruikt tijdens Sprint Review sessies of als tweewekelijks sprintrapport, zodat het team de stabiliteit en duurzaamheid van hun software kan beoordelen. **Laat ons uw softwareoperatie superchargen!**

Stop met gissen, begin met meten in uw Quality Gate Meetings

Kwaliteitspoorten dienen als controlepunten of mijlpalen binnen de levenscyclus van softwareontwikkeling om ervoor te zorgen dat aan specifieke kwaliteitscriteria wordt voldaan voordat wordt doorgegaan naar de volgende fase. Maar al te vaak zien we dat, terwijl het proces wordt geïmplementeerd, de gegevens die op tafel worden 'gebracht' niet empirisch zijn. We zien veel HiPPO-gedrag (Highest Paid Person's Opinion) tijdens deze vergaderingen. Wij denken dat we daar een oplossing voor hebben!

Kwaliteitspoorten dienen als controlepunten of mijlpalen binnen de levenscyclus van softwareontwikkeling om ervoor te zorgen dat aan specifieke kwaliteitscriteria wordt voldaan voordat wordt doorgegaan naar de volgende fase. Maar al te vaak zien we dat het proces wel wordt geïmplementeerd, maar dat de gegevens die op tafel komen **niet empirisch** zijn. We zien veel HiPPO-gedrag (Highest Paid Person's Opinion) in deze vergaderingen. **Wij denken dat we daar een oplossing voor hebben! Stop met raden; begin met meten!**

Met behulp van Agile Analytics' [Sprint Insights](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#sprintinsights), aangedreven door Large Language Models en GPT, kunnen teams waardevolle inzichten krijgen in het **onderscheid tussen feature-ontwikkeling en onderhoud/niet-feature-werk**. Deze mogelijkheid vergroot de autonomie van het team door objectieve metingen van de tijd die aan elk type werk is toegewezen. Door gebruik te maken van geavanceerde natuurlijke taalverwerking kan de tool taken analyseren en categoriseren, waardoor teams begrijpen hoe hun tijd wordt toegewezen en gegevensgestuurde beslissingen kunnen nemen. Deze kennis stelt teams in staat om effectief prioriteiten te stellen, de toewijzing van middelen te optimaliseren en te zorgen voor een evenwichtige focus op zowel functieontwikkeling als onderhoud, waardoor uiteindelijk de productiviteit en opleveringsresultaten verbeteren.

Het meten van het aantal openstaande wijzigingen in bronbeheer, vaak aangeduid als **['Software Stock'](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#softwarestock)**, is cruciaal om inzicht te krijgen in de hoeveelheid geaccumuleerde wijzigingen en dient als waardevolle kwaliteitsmetriek. 

Het meten van het aantal openstaande wijzigingen in bronbeheer, of de Software Stock, biedt waardevolle inzichten in de hoeveelheid hangende wijzigingen en dient als kwaliteitsmaatstaf. Door de voorraad in de gaten te houden en de juiste actie te ondernemen, zoals het aanpassen van planningen of het toewijzen van middelen, kan het ontwikkelteam het risico** op instabiele omstandigheden tijdens de release van de software naar de productie minimaliseren.

Het zoeken naar privésleutels in je interne broncontrolesysteem is cruciaal om ervoor te zorgen dat ongeautoriseerde toegang tot beschermde cloudbronnen binnen je organisatie wordt voorkomen. Het per ongeluk committen van een private key naar de centrale repository kan gemakkelijk voorkomen, en zelfs als de sleutel verwijderd is uit de laatste commit, kan deze nog steeds bestaan in oudere revisies. Door gebruik te maken van de [Leaks Finder](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#leakedprivatekeys) van Agile Analytics, kun je de aanwezigheid van deze sleutels in eerdere versies detecteren en de juiste maatregelen nemen om je cloudbronnen te beveiligen. Dit wordt een essentiële beveiligingscompliance-metriek, die ervoor zorgt dat gevoelige informatie niet onbedoeld wordt blootgesteld en **de gegevens en systemen van uw organisatie beschermt**.

Het instellen van het proces van [Error Budgets](https://www.agileanalytics.cloud/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#errorbudgets) geeft uw teams **meer autonomie** bij het nemen van beslissingen over functieontwikkeling en kwaliteitsaspecten. [Error Budgets](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#errorbudgets) bieden een gedefinieerde drempel van aanvaardbare fouten of problemen in productie. Door dit raamwerk te hanteren, kunnen teams bepalen of ze zich kunnen richten op het ontwikkelen van features of dat ze aandacht moeten besteden aan kwaliteitsaspecten. Deze aanpak stelt teams in staat om een balans te vinden tussen innovatie en het handhaven van hoge kwaliteitsnormen, waardoor ze de flexibiliteit hebben om weloverwogen keuzes te maken en hun inspanningen effectief te prioriteren.

De industriestandaard DORA (DevOps Research and Assessment) metrics bieden een waardevol raamwerk voor het meten van productiviteit en het identificeren van goed presterende teams, terwijl ook rekening wordt gehouden met de kwaliteitsaspecten van software delivery. [DORA-metingen](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#dorametrics) omvatten vier belangrijke metingen: Deployment Frequency, Lead Time for Changes, Mean Time to Recover en Change Failure Rate.

[DORA metrics](https://www.agileanalytics.cloud/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#dorametrics) maken het mogelijk om de productiviteit van teams te meten aan de hand van kwantitatieve indicatoren zoals Deployment Frequency en Lead Time for Changes. Deze meetgegevens stellen organisaties in staat om **productiviteitsniveaus te volgen en te vergelijken, knelpunten te identificeren en verbeteringsinspanningen aan te sturen**. Daarnaast bevatten [DORA metrics](https://www.agileanalytics.cloud/nl/manage-non-functional-quality-management-metrics-performance-reliability-security#dorametrics) kwaliteitsaspecten door middel van Mean Time to Recover en Change Failure Rate, om ervoor te zorgen dat de productiviteit toeneemt zonder de kwaliteit van de software aan te tasten. Door deze kwaliteitsmaatstaven op te nemen, kunnen organisaties goed presterende teams identificeren die consistent waarde leveren en tegelijkertijd hoge kwaliteitsnormen handhaven.

Bij ZEN Software staan we klaar om je te helpen met Agile Analytics, een uitgebreid product dat gedetailleerde rapporten levert voor Quality Gate meetings en het Quality Gate proces. Door gebruik te maken van echte productiegegevens geven we uw softwareoperatie een superboost en maken we effectief kwaliteitsmanagement in softwareontwikkeling mogelijk. Neem contact met ons op om te leren hoe we de kwaliteit van uw software kunnen verbeteren en uw projecten tot een succes kunnen maken.

Een schuldloos postmortaal proces opzetten in 7 stappen

Een post-mortem is een retrospectieve analyse van een incident of storing in een softwaresysteem. Een post-mortem heeft als doel de hoofdoorzaak van het probleem te identificeren, de reactie op het incident te evalueren en een plan te ontwikkelen om soortgelijke incidenten in de toekomst te voorkomen door het softwaresysteem of de processen te verbeteren.

aEen post-mortem is een retrospectieve analyse van een **incident of storing in een softwaresysteem**. Een post-mortem heeft als doel **de hoofdoorzaak van het probleem te identificeren**, de reactie op het incident te evalueren en een plan te ontwikkelen om soortgelijke incidenten in de toekomst te voorkomen door **verbeteringen aan te brengen in het softwaresysteem of de processen**.

Post-mortems moeten zo snel mogelijk na het oplossen van het incident worden gehouden, terwijl de details van de gebeurtenis nog vers in het geheugen liggen van de betrokken teamleden. Bij de analyse moeten verschillende belanghebbenden worden betrokken, waaronder ontwikkelaars, operationeel personeel en bedrijfsleiders.

Post-mortems zijn om verschillende redenen cruciaal voor het verbeteren van de betrouwbaarheid van softwaresystemen:
1. **Postmortems helpen bij het identificeren van de hoofdoorzaak van een probleem**: Door het analyseren van het incident kan het team de hoofdoorzaak van het probleem identificeren, die te wijten kan zijn aan een bug in de code, een verkeerde configuratie van het systeem of een storing van een service van een derde partij. Zodra de hoofdoorzaak is geïdentificeerd, kan het team een plan ontwikkelen om deze aan te pakken.
2. **Postmortems maken continue verbetering mogelijk**: Door incidenten te analyseren en plannen te ontwikkelen om soortgelijke incidenten te voorkomen, kan het team de betrouwbaarheid van het systeem continu verbeteren. Dit helpt om ervoor te zorgen dat het systeem beter bestand is tegen toekomstige storingen en dat de uitvaltijd tot een minimum wordt beperkt.
3. **Postmortems bevorderen samenwerking**: Post-mortems vereisen input van meerdere belanghebbenden, waaronder ontwikkelaars, operationeel personeel en bedrijfsleiders. Dit stimuleert samenwerking en communicatie tussen teams, wat leidt tot een beter begrip van het systeem en zijn afhankelijkheden.
4. **Post-mortems bevorderen een cultuur van verantwoordelijkheid**: Door het uitvoeren van post-mortems neemt het team verantwoordelijkheid voor het probleem en verplicht het zich om het systeem te verbeteren. Dit bevordert een cultuur van verantwoordelijkheid en moedigt teamleden aan om verantwoordelijkheid te nemen voor de betrouwbaarheid van het systeem.

Hoe implementeer je een post-mortemproces?

Om het SRE-concept van een schuldloze postmortem te implementeren, kun je de volgende stappen volgen:
1. **Sticht een cultuur van schuldloosheid**: Het is essentieel om een blame-free omgeving te creëren waar teamleden openlijk problemen kunnen bespreken zonder angst om gestraft te worden. Moedig teamleden aan om verantwoordelijkheid te nemen voor hun fouten en hun ervaringen te delen, zodat iedereen ervan kan leren.
2. **Bepaal de reikwijdte en het doel van de postmortem**: Bepaal wat je wilt bereiken met de postmortem. Bepaal de reikwijdte van het onderzoek, zoals de tijdlijn van het incident, de betrokken systemen en processen en de impact van het incident op het bedrijf.
3. **Verzamel gegevens en bewijs**: Verzamel alle relevante gegevens en bewijzen, zoals logboeken, statistieken en incidentrapporten. Gebruik deze om een tijdlijn van het incident te maken en de hoofdoorzaak te identificeren.
4. **Analyseer de gegevens en identificeer de hoofdoorzaak**: Voer een gedetailleerde analyse uit om de hoofdoorzaak van het incident te identificeren. Hierbij moeten de bijdragende factoren worden geïdentificeerd, zoals verkeerd geconfigureerde systemen, onvoldoende monitoring of menselijke fouten.
5. **Ontwikkel een herstelplan**: Ontwikkel op basis van de analyse een herstelplan dat de hoofdoorzaak van het incident aanpakt. Dit plan moet gericht zijn op het voorkomen van soortgelijke incidenten in de toekomst.
6. **Mededelen van de bevindingen en het herstelplan**: Deel de bevindingen van het onderzoek en het herstelplan met alle relevante belanghebbenden. Dit moeten zowel technische als niet-technische teamleden zijn.
7. **Opvolgen van het saneringsplan**: Monitor de implementatie van het saneringsplan en volg de voortgang in de loop van de tijd. Zo kunt u eventuele nieuwe problemen identificeren en ervoor zorgen dat het plan effectief is.

Alvorens met de autopsie te beginnen, is het cruciaal om ervoor te zorgen dat aan de volgende voorwaarden is voldaan:

1. **Leadership buy-in**: Het topmanagement moet het post-mortem proces ondersteunen en teams aanmoedigen om deel te nemen.
2. **Team buy-in**: Teamleden moeten de voordelen van het post-mortem proces begrijpen en bereid zijn om deel te nemen.
3. **Resources**: Er moeten voldoende middelen worden toegewezen om het postmortemproces te ondersteunen, zoals hulpmiddelen, technici die zijn opgeleid om de hulpmiddelen te gebruiken en tijd reserveren voor het uitproberen van postmortems.

Om Operations-teams te overtuigen om na elke productie-uitval een post-mortem uit te voeren, kun je de volgende voordelen benadrukken:

1. **Leren van fouten**: Post mortems helpen teams bij het identificeren en leren van hun fouten, waardoor ze hun processen en systemen kunnen verbeteren.
2. **Toekomstige incidenten** voorkomen: Door de hoofdoorzaak van een incident te identificeren en aan te pakken, kunnen teams soortgelijke incidenten in de toekomst voorkomen.
3. **Teambuilding**: Postmortems stimuleren samenwerking en communicatie tussen verschillende teams, waardoor de teamcohesie en -effectiviteit verbeteren.

Om ontwikkelaars over te halen om mee te doen aan deze post-mortems, kun je benadrukken dat:
1. Ontwikkelaars spelen een cruciale rol in het waarborgen van de stabiliteit en betrouwbaarheid van het systeem.
2. Post-mortems bieden ontwikkelaars de mogelijkheid om te leren van incidenten en hun code te verbeteren.
3. Ontwikkelaars kunnen bijdragen aan het saneringsplan door verbeteringen aan de code of architectuur voor te stellen.

Post-mortems zijn een cruciaal hulpmiddel om de betrouwbaarheid van softwaresystemen te verbeteren. Door incidenten te analyseren, de hoofdoorzaak van problemen te identificeren en plannen te ontwikkelen om soortgelijke incidenten in de toekomst te voorkomen, kunnen teams de betrouwbaarheid en veerkracht van het systeem continu verbeteren. Door een schuldvrije cultuur te creëren, de reikwijdte en het doel van de post-mortem te definiëren en de voordelen van het proces aan alle belanghebbenden te communiceren, kunt u het SRE-concept (Site Reliability Engineering) van een schuldloze post-mortem met succes implementeren.

Hoe de productiviteit van softwareontwikkeling meten

Naarmate de software-ontwikkelingsindustrie groeit, wordt het steeds belangrijker om de effectiviteit van je team en de software die ze produceren te meten. Dit is waar Agile Analytics om de hoek komt kijken, met waardevolle inzichten in de productiviteit van softwareontwikkeling.
Het meten van productiviteit kan een uitdaging zijn, maar het is cruciaal om ervoor te zorgen dat je team effectief werkt en software van hoge kwaliteit aflevert.

Naarmate de software-ontwikkelingsindustrie groeit, wordt het steeds belangrijker om de effectiviteit van je team en de software die ze produceren te meten. Dit is waar Agile Analytics om de hoek komt kijken, met waardevolle inzichten in de productiviteit van softwareontwikkeling.

Het meten van productiviteit kan een uitdaging zijn, maar het is cruciaal om ervoor te zorgen dat je team effectief werkt en software van hoge kwaliteit aflevert. DevOps-metrics zoals doorlooptijd voor wijzigingen en foutbudgetten zijn belangrijke indicatoren voor de productiviteit van softwareontwikkeling. Doorlooptijd voor wijzigingen meet hoe lang het duurt om code van idee tot productie te krijgen, terwijl foutbudgetten het aantal fouten in je software bijhouden en hoeveel risico ze vormen.

aIn de Agile methodologie zijn sprints afgebakende periodes waarin het team aan specifieke taken werkt. Sprintinzichten verwijzen naar de gegevens en statistieken die tijdens een sprint worden verzameld en die het team helpen om de voortgang te analyseren en verbeterpunten te identificeren. Door Sprintinzichten zoals snelheid, burn-downgrafiek, cyclustijd en doorlooptijd te meten, kunnen analyseteams hun productiviteit bijhouden en hun workflow optimaliseren voor betere resultaten.

Sprint Insights van Agile Analytics is een tool die deep learning-technologie gebruikt om de productiviteit te meten door miljoenen tickets uit openbare bronnen te analyseren. Deze geavanceerde technologie maakt het mogelijk om automatisch te bepalen of een ticket onderhouds- of verbeteringswerk is en registreert de hoeveelheid tijd die aan beide is besteed.

Machine learning wordt ook steeds belangrijker bij softwareontwikkeling. We vertrouwen op Machine Learning, Taalmodellen zoals chatGPT en OpenAI's GPT zelf voor het leveren van geweldige functies zoals Sprint Insights. Door gegevens te analyseren en patronen te identificeren, kan machine learning helpen om de productiviteit van softwareontwikkeling en functieontwikkeling te verbeteren.

De voordelen van het gebruik van Sprint Insights om productiviteit te meten zijn aanzienlijk. Door nauwkeurig bij te houden hoeveel tijd er wordt besteed aan onderhoud versus verbeteringswerk, kunnen organisaties gebieden identificeren waar hun resources onderbenut worden. Deze informatie kan vervolgens worden gebruikt om personeel in te zetten op gebieden waar hun vaardigheden het meest nodig zijn of om procesverbeteringen door te voeren die de effectiviteit verhogen.

DORA-metrics zijn een ander waardevol hulpmiddel om de effectiviteit van je softwareontwikkelingsproces te meten. De DORA-metriek (DevOps Research and Assessment) meet de prestaties van softwareteams op vier belangrijke gebieden: uitrolfrequentie, doorlooptijd voor wijzigingen, tijd om de service te herstellen en faalpercentage van wijzigingen. Door deze metriek te meten kun je inzicht krijgen in gebieden waar je team zich kan verbeteren.

De Agile methodologie biedt aanzienlijke voordelen voor analyseteams die hun effectiviteit willen meten en hun workflow willen optimaliseren. Door gebruik te maken van Sprint Insights om de productiviteit te meten, de voortgang van softwareontwikkeling te volgen en de samenwerking met DevOps Metrics te verbeteren, kunnen analyseteams hun volledige potentieel benutten en waardevolle inzichten leveren aan bedrijven.

Samengevat is het meten van de effectiviteit van je softwareontwikkelingsteam cruciaal om ervoor te zorgen dat je software van hoge kwaliteit is en efficiënt wordt opgeleverd. Het gebruik van Agile Analytics, DevOps-metrics, DORA-metrics, samenwerking en machine learning kan helpen om de productiviteit te meten en het softwareontwikkelingsproces te verbeteren.

Wat is agile?

Agile, Scrum en Kanban zijn populaire methodologieën voor softwareontwikkeling en projectmanagement. Elke aanpak heeft unieke kenmerken, maar ze hebben allemaal een gemeenschappelijk doel: het ontwikkelingsproces efficiënter en effectiever maken.

Agile methodologie is een flexibele en iteratieve benadering van softwareontwikkeling. Het legt de nadruk op samenwerking, voortdurende verbetering en klanttevredenheid. Het Agile Manifesto stelt dat werkende software belangrijker is dan uitgebreide documentatie en dat reageren op verandering waardevoller is dan [het volgen van een plan](https://agilemanifesto.org/).

Scrum is een framework binnen de Agile methodologie. Het legt de nadruk op teamwerk, verantwoordelijkheid en regelmatige voortgangscontroles. Een organisatie die Scrum toepast, kent de volgende rollen: een Product Owner, een Scrum Master en een lid van het Development Team. Teams zijn autonoom en bestaan uit 7 leden (5 min, 9 max). De teams werken in tijdsgebonden iteraties die **sprints** worden genoemd, met als doel om aan het einde van elke sprint een product op te leveren dat kan worden uitgeleverd. De scrum master bewaakt het proces en de Product Owner beslist wat er in een sprint gaat en begeleidt de teams bij het implementeren van zijn/haar productvisie.

Kanban is een ander framework binnen de Agile methodologie en komt voort uit Lean en het Toyota Productiesysteem (TPS). Het legt de nadruk op visualisatie, workflowoptimalisatie en continue levering. Kanban-teams gebruiken een bord met kolommen die verschillende werkfasen voorstellen. Elke taak wordt voorgesteld door een kaart die van de ene kolom naar de volgende beweegt naarmate de taak vordert in de workflow. in plaats van sprint retrospectives zoals de 'scrum-folk' heeft: Kanban-teams gebruiken Kaizen ('Goede Verandering' uit het Japans) sessies om na te denken over en verbeteringen aan te brengen in het proces en de resultaten.

Agile Analytics is een platform voor het optimaliseren van softwareontwikkeling. Het platform stelt teams in staat om inzicht te krijgen in hun gehele pijplijn en integreert met alle gebruikte tools in plaats van beperkt te zijn tot Jira of Git. Agile Analytics integreert verschillende systemen zoals je projectmanagementsysteem (Jira, Azure DevOps), monitoringsystemen (AWS CloudWatch, GCP Cloud Monitor, Azure Monitor), communicatiesystemen voor samenwerking (Slack, Teams of Discord) en continuous delivery (zoals Github, Gitlab of Bit Bucket). Met behulp van dit platform kunnen teams beter geïnformeerde beslissingen nemen en gegevensgestuurd worden! We laten je graag zien hoe we je software kunnen [superchargen](https://www.agileanalytics.cloud/request-demo)!

Concluderend zijn Agile, Scrum en Kanban populaire methodologieën die worden gebruikt bij softwareontwikkeling en projectmanagement. Agile is een flexibele en iteratieve benadering van softwareontwikkeling, Scrum is een raamwerk binnen de Agile-methodologie dat de nadruk legt op teamwerk en verantwoordelijkheid, en Kanban is een ander raamwerk binnen de Agile-methodologie dat de nadruk legt op visualisatie en optimalisatie van de workflow. Deze methodes kunnen afzonderlijk of samen worden gebruikt, afhankelijk van de behoeften van het project. Wanneer de teams agile werken, verandert het meten van belangrijke statistieken zoals productiviteit, onze [volgende artikel laat zien hoe je inzicht kunt krijgen in belangrijke statistieken in een agile softwareontwikkelomgeving](https://www.agileanalytics.cloud/blog/2023/4/how-to-measure-software-development-productivity)

Hoe je de effectiviteit van een DevOps-team kan meten

Vraagt u zich wel eens af of uw softwareontwikkelingsteam wel zo efficiënt mogelijk werkt? Het meten van productiviteit bij softwareontwikkeling kan ontmoedigend zijn, maar het is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat je team optimaal werkt. Gelukkig kunnen we je helpen. We gaan in op concrete manieren om de productiviteit van softwareontwikkeling te meten en op de verschillende meetmethoden en tools die daarvoor kunnen worden gebruikt.

"productiviteitsschilderij voor ontwikkeling" gegenereerd door DALLE-2

Vraagt u zich wel eens af of uw softwareontwikkelingsteam wel zo efficiënt mogelijk werkt? Het meten van productiviteit bij softwareontwikkeling kan ontmoedigend zijn, maar het is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat je team optimaal werkt. Gelukkig kunnen we je helpen. We verkennen concrete manieren om de productiviteit van softwareontwikkeling te meten en de verschillende meetmethoden en tools die daarvoor kunnen worden gebruikt. Bereid je voor op een duik in de wereld van Agile en SCRUM methodologieën, DORA statistieken ontwikkeld door Google, Git samenvoegen en branchen, machine learning en project management tools zoals JIRA. En alsof dat nog niet genoeg is, laten we je kennismaken met Agile Analytics - een revolutionaire softwaretool die al deze metrics combineert in één overzichtelijk dashboard waarmee organisaties datagestuurde beslissingen kunnen nemen en hun softwareontwikkelingsprocessen kunnen optimaliseren. Mis deze baanbrekende informatie niet!

Agile en SCRUM methodologieën worden veel gebruikt bij softwareontwikkeling en leggen de nadruk op voortdurende verbetering en klanttevredenheid. Organisaties kunnen metrieken zoals snelheid, burn-downgrafieken en cyclustijd gebruiken om de productiviteit van softwareontwikkeling met behulp van Agile en SCRUM te meten. Velocity is de snelheid waarmee het team user stories of taken afrondt en wordt gemeten in story points of uren. Burn-down grafieken tonen de voortgang van het team in de loop van de tijd en de cyclustijd meet de tijd die nodig is om een user story of taak van begin tot eind af te ronden.

De DevOps Research and Assessment (of DORA) organisatie is een onderzoeksorganisatie gesteund door Google die organisaties helpt hun softwareontwikkelings- en leveringsprocessen te verbeteren. Het onderzoek van DORA heeft vier belangrijke maatstaven geïdentificeerd die organisaties kunnen gebruiken om de productiviteit van softwareontwikkeling te meten: **lead time**, **deployment frequency**, **mean time to recover** (MTTR) en **change failure rate** (CFR). Doorlooptijd meet de tijd die nodig is om van code committed te komen tot code die succesvol is ingezet. Deployment frequentie meet hoe vaak code wordt uitgerold naar productie. MTTR meet de tijd die nodig is om de service te herstellen als er een storing optreedt, en CFR meet het percentage wijzigingen dat resulteert in een storing.

DORA metrics geleverd door Agile Analytics

Merging en branching zijn kritieke aspecten van softwareontwikkeling, en Git (van Linux-bedenker Linus Torvalds) is het populairste versiebeheersysteem dat samenvoeging en branching ondersteunt. Organisaties kunnen de productiviteit van softwareontwikkeling meten door de frequentie van samenvoegen en de leeftijd van vertakkingen te meten. Merge frequentie meet hoe vaak code wijzigingen worden samengevoegd, en branch leeftijd meet hoe lang branches open blijven voordat ze worden samengevoegd of gesloten. Naast deze basisgegevens: Agile Analytics ondersteunt het meten van 'software stock': dit zijn de wijzigingen en hun risicocategorie die nog 'in progress' zijn en nog moeten worden opgeleverd. Net als 'gewone' voorraad kan softwarevoorraad kostbaar zijn als het niet wordt beheerd. Agile Analytics biedt realtime inzicht in de huidige staat van uw softwarevoorraad!

Machine learning is een technologie die de toekomst van veel industrieën al vormgeeft. ML kan uw organisaties helpen hun softwareontwikkelingsproductiviteit te optimaliseren. Door gegevens over softwareontwikkeling te analyseren, kunnen algoritmen voor machinaal leren patronen identificeren en voorspellingen doen over de resultaten van softwareontwikkeling. Zo kunnen algoritmen voor machinaal leren bijvoorbeeld voorspellen welke softwareontwikkelingstaken waarschijnlijk langer zullen duren om te voltooien of waarvan de kans op mislukking groter is.

In dit voorbeeld gebruikt Agile Analytics machine learning om te bepalen of een ticket het label Feature of Non-feature krijgt.

Sprint insights provided by Agile Analytics

Project management tools zoals JIRA kunnen organisaties ook helpen om de productiviteit van hun softwareontwikkeling te meten en te optimaliseren. JIRA biedt een reeks meetgegevens, zoals burndown grafieken, snelheid en cyclustijd, waarmee teams hun voortgang kunnen controleren en verbeterpunten kunnen identificeren.

Het meten van de productiviteit van softwareontwikkeling is essentieel voor het optimaliseren van softwareontwikkeling. Organisaties kunnen gebruik maken van een reeks metrics en tools zoals Agile, SCRUM, DORA, Metrics, DevOps, Merging, Branching, GIT, Machine Learning, Project Management en JIRA om hun softwareontwikkelingsproductiviteit te meten en te optimaliseren. Door deze metrics en tools te gebruiken, kunnen organisaties verbeterpunten identificeren en hun softwareontwikkelingsprocessen voortdurend verbeteren.

Agile Analytics is een softwaretool die al deze metrics combineert in één overzichtelijk dashboard om organisaties te helpen hun datagerelateerde uitdagingen aan te pakken. Door gebruik te maken van Agile Analytics kunnen organisaties hun vermogen om datagestuurde beslissingen te nemen verbeteren, hun wendbaarheid vergroten en hun softwareontwikkelingsproces optimaliseren.

Over het geheel genomen is Agile Analytics een krachtige aanpak die organisaties kan helpen hun softwareontwikkelingsproces te optimaliseren en hun datagerelateerde besluitvorming te verbeteren door deze methodologie te omarmen.

Om meer te weten te komen over hoe Agile Analytics werkt, bekijk onze uitlegvideo hieronder.

How ChatGPT can enhance your software development team performance

Software development can be tough. With tight deadlines, many lines of code to write, and countless bugs to fix, it can feel like a never-ending uphill battle. But thankfully, ChatGPT is coming to the rescue to level up your team’s performance. Luckily ChatGPT is a much better coder than a poet.

Software development can be tough. With tight deadlines, many lines of code to write, and countless bugs to fix, it can feel like a never-ending uphill battle. But thankfully, ChatGPT is coming to the rescue to level up your team’s performance. Luckily ChatGPT is a much better coder than a poet.

ChatGPT is designed to generate natural language responses to user inputs, making it a very valuable tool in a wide range of applications, from language translation to chatbots. Now, let's dive into how your software development team can use ChatGPT to boost performance.

Collaboration is key to the success of any software development team. ChatGPT can be used to enhance collaboration by facilitating communication between team members.  ChatGPT allows team members to communicate effectively, provide real-time feedback on task progress, and collaborate on code and documentation. 

Using our AnalyticsBot as part of your Slack workspace, your teams can now employ chatGPT to suggest implementations or to help out with coding problems. Take this example, for instance:

By mentioning AnalyticsBot, Paul now has a solve for his coding problem.

ChatGPT can be used to improve code quality by analyzing code and identifying areas for improvement. 

ChatGPT can help you improve your code quality by providing a second set of eyes on your code, a.k.a code review. By submitting your code to ChatGPT, the language model can analyze the code and provide suggestions for improvements. For example, it can recommend better variable names, suggest ways to optimize code, or identify potential security vulnerabilities. 

It can also contribute to code refactoring by suggesting improvements to code snippets. ChatGPT can suggest ways to remove duplicate code, recommend better variable or function names, or identify areas where the code can be simplified.

ChatGPT can assist in staying up-to-date with the latest best practices in software development as well. By analyzing your code and comparing it to industry standards, ChatGPT can identify areas where your code can be improved to align with best practices. It can recommend the use of design patterns, suggest the use of automated testing, or highlight areas where code comments could be added etc.

With its ability to estimate project completion times and improve collaboration, ChatGPT is like the sidekick that helps developers become the superhero they always should have been. But like any good sidekick, ChatGPT comes with its quirks and unique personality. Sometimes it may be wrong or give an estimation that's a little off. So we have to be aware of it and not rely on AI completely.

This is where us mere mortals come in; Based on years of experience and with the right robotic tools, ZEN Software’s Agile Analytics and services will supercharge your software operation.

**Want to increase your software development team's productivity? Try Agile Analytics today with our 60-day free trial and watch your performance soar.**

 

What is Agile Analytics?

Agile Analytics is our amazing platform for optimizing software operations. The platform allows teams to gain insights into their entire pipeline and integrates against all the tools used rather than being limited to Jira or Git. Agile Analytics integrates various systems like your project management system (Jira, Azure DevOps), monitoring systems (AWS CloudWatch, GCP Cloud Monitor, Azure Monitor),  collaborative communication systems (Slack, Teams or Discord), and continuous delivery (like Github, Gitlab or Bit Bucket). 

Agile Analytics is our amazing platform for optimizing software operations. The platform allows teams to gain insights into their entire pipeline and integrates against all the tools used rather than being limited to Jira or Git. Agile Analytics integrates various systems like your project management system (Jira, Azure DevOps), monitoring systems (AWS CloudWatch, GCP Cloud Monitor, Azure Monitor),  collaborative communication systems (Slack, Teams or Discord), and continuous delivery (like Github, Gitlab or Bit Bucket). Using this platform, teams can make more informed decisions and become data-driven!

How to measure productivity metrics of software teams

Understanding team performance is crucial for professionals in the tech industry, regardless of their role. It can be challenging to get a clear view of how teams are performing, but with the right tools and strategies, professionals can take their team's performance to the next level and achieve business goals more effectively. Practical tips include increasing team autonomy, balancing maintenance and feature work, and getting a grip on software development stock.

Assessing software development progress and its impact on production can be difficult, but there are tools and metrics available to gain a better understanding of team performance. Manually reviewing backlog items can provide insight, but automation is necessary for regular analysis. Objective metrics like Error Budgets can signal when to shift focus. The right metrics need to be identified to measure productivity accurately, such as DevOps DORA Metrics. Team culture is also important to consider, with tools like Kudos to gauge overall morale. Agile Analytics provides features to optimize workflows, measure team productivity using DORA metrics, and ensure a safe, fun, and engaging work environment.

['Error Budgets'](https://www.agileanalytics.cloud/features#errorbudgets) are a way to measure and manage the allowable amount of errors or downtime in a system or service. It involves setting a threshold for acceptable errors, and the remaining budget is used for making improvements or implementing preventative measures. This approach helps teams prioritize their efforts and resources to minimize the impact of errors and keep the system or service running smoothly.

Using Error Budgets, teams can automatically monitor their performance and receive alerts when their service level drops too low. This feature increases team autonomy and provides valuable insights into the quality of their service delivery.

- Monitors if your service level is inside or outside of 'budget'
- Improves the autonomy of your agile team
- Delivers actionable data about how you’re managing production

[Sprint Insights](https://www.agileanalytics.cloud/features#sprintinsights) is a feature that uses deep learning technology to determine whether a ticket represents **maintenance** or **feature work** and how much time is spent on each. This feature provides users with greater insight into their team's sprints, allowing them to make more data-driven decisions and focus on the areas that matter most. By analyzing millions of tickets from public sources, Sprint Insights provides accurate and comprehensive information, making it a valuable tool for teams looking to improve their productivity and efficiency.

- Creates insights in feature development balance
- Uses AI and machine learning to analyze your tickets
- Automatically registers the time spent on feature & non-feature work

[The Stocks](https://www.agileanalytics.cloud/features#stock) feature helps users manage their software development backlog, also known as their software stock. The Stocks feature in software development helps manage the backlog by tracking deployment cadence and identifying waste. It provides insights into the amount of work waiting to be released and helps identify bottlenecks and inefficiencies. This tool is helpful for improving the software delivery process, optimizing resources, and reducing costs associated with a high backlog. It shows unexecuted development changes, the productivity of the team, and relevant data about software stock and waste.

[The DORA metrics](https://www.agileanalytics.cloud/manage-devops-using-dora-metrics) are a set of performance metrics developed by Google's DevOps Research and Assessment team to help software development teams measure and improve their performance. These metrics are based on six years of research and are predictive of software delivery operational performance. The DORA metrics provide insights into successful deployments, end-to-end monitoring of feature realization, lead time for delivering value, service level, change failure rate, and operational productivity metrics. Teams can track these metrics continuously and automatically using the Agile Analytics platform. The DORA metrics feature is a valuable tool for any software development team looking to improve their performance and deliver better software faster. It provides clear and fair performance data, streamlines development processes, and creates happier developers while increasing engagement and motivation.

The Lost API Key feature in Agile Analytics is designed to help users scan their Git repositories for any lost API or private keys. If a lost key is found, users can quickly identify what happened, block the lost key, and resolve the incident, ensuring the safety and security of their systems.

This feature is particularly valuable for teams working on large software development projects where many keys may be in use, making it difficult to keep track of them all. By using Agile Analytics, users can quickly scan their repositories and identify any lost keys, preventing potential security breaches and ensuring the smooth operation of their systems.

- Get a clear insight into your teams’ software waste
- Figure out where software stock is created
- Automatically scan your Git repositories on ‘lost’ keys
- Easily mark the key and solve the incident

The Lost API Key feature is an important tool for teams looking to ensure the safety and security of their systems, particularly in high-risk environments where sensitive data may be at risk. With Agile Analytics, users can quickly identify and resolve incidents related to lost API or private keys, making it easier to maintain the integrity of their systems and safeguard their data.

The hour registration feature in the Agile Analytics platform allows users to quickly and easily register the number of hours worked. The platform also includes an inferred hours feature that suggests the number of hours worked based on the user's input. This all-in-one platform feature can help users keep track of their work hours accurately and efficiently.

The feature allows users to reward their team members with Kudos and celebrate their personal and team achievements. It also provides leaderboards to keep track of scores and encourage friendly competition. Overall, the feature promotes a fun and positive team dynamic and encourages collaboration and recognition among team members.

- Celebrate team achievements together.
- Reward each other with Kudos
- Have a little fun and recognize each other! (:balloon: , :star:, :+1:)

Are you tired of guesswork and unproductive software development cycles? Look no further than Agile Analytics! By integrating with all existing support tools, our platform provides critical insights into the health of your software operations and where to improve. With features like Error Budget, teams will know exactly when to push forward on feature development or break a sprint. Our Deep Learning-powered dashboards empower software teams with the right metrics to become high-performing, all while reducing defects in production and cutting feature delivery time. 

**Say goodbye to unproductive cycles and hello to Agile Analytics!**

Visit our [website](https://www.agileanalytics.cloud/) or contact us at <hello@agileanalytics.cloud> to learn more.

Agile doesn't work...

> Agile doesn't work...

I hear it more and more.
When I use root cause analysis to find out what the problem is, it's usually due to a combination of:

1. An Agile implementation that's not very agile.
2. No metrics in place to measure success or improvements.

Recent Blogs

Sneller en vaker naar productie!