Softwarekwaliteit is meer dan functionaliteit. Non-functionele aspecten als performance, betrouwbaarheid en security zijn cruciaal — en precies daar zet AI-assisted development de druk: DORA's rapport van 2025 koppelt hogere AI-adoptie aan hogere delivery-instabiliteit, en Faros AI mat productie-incidenten per pull request verdrievoudigen terwijl de AI-output groeide. Met DORA-metrics, SRE Error Budgets en Sprint Insights zien teams of de code die sneller shipt ook in productie standhoudt.
DORA Metrics
De DORA-metrics (DevOps Research and Assessment) zijn de industriestandaard en bieden een waardevol kader om productiviteit te meten en goed presterende teams te herkennen, zonder de kwaliteit van je software delivery uit het oog te verliezen.
Wat zijn de DORA Metrics?
Deployment Frequency (DF)
Hoe vaak software succesvol naar productie wordt uitgerold. Door de deployfrequentie te meten, meet je de cadans van het uitrolwerk.
Lead Time for Changes (LT)
De tijd tussen het committen van een codewijziging en het moment dat die uitrolbaar is. Deze metric is bepalend voor het inzicht in de doorstroom van werk.
Mean Time to Recovery (MTTR)
Meet de tijd tussen een verstoring door een deployment of systeemstoring en het volledige herstel.
Change Failure Rate (CFR)
Geeft aan hoe vaak wijzigingen of hotfixes van een team tot storingen leiden. Deze metric laat zien welke defecten er tijdens het ontwikkelen ontstaan.
Met DORA-metrics meet je de productiviteit van teams aan de hand van kwantitatieve indicatoren als Deployment Frequency en Lead Time for Changes. Daarmee kunnen organisaties productiviteitsniveaus volgen en vergelijken, knelpunten opsporen en verbetering aanjagen. Daarnaast dekken DORA-metrics de kwaliteitskant af via Mean Time to Recover en Change Failure Rate, zodat winst in productiviteit niet ten koste gaat van de kwaliteit van je software. Juist door die kwaliteitsmetrics mee te nemen herken je de teams die structureel waarde leveren én de lat hoog houden.
Error Budgets
Het proces van Error Budgets inrichten geeft je teams meer autonomie in beslissingen over featureontwikkeling en kwaliteit. Een Error Budget legt een duidelijke grens vast voor het aantal fouten of verstoringen dat in productie acceptabel is. Met dat kader kunnen teams zelf bepalen of ze vol op nieuwe features kunnen inzetten, of dat kwaliteit eerst aandacht nodig heeft. Zo houden ze de balans tussen vernieuwen en kwaliteit bewaken, met de ruimte om onderbouwde keuzes te maken en hun inspanningen goed te prioriteren.
Sprint Insights
Met Sprint Insights van Agile Analytics, aangedreven door Large Language Models en GPT, krijgen teams waardevol inzicht in het onderscheid tussen featureontwikkeling en onderhoud/non-featurewerk. Dat vergroot de autonomie van het team, doordat objectief meetbaar wordt hoeveel tijd naar welk type werk gaat. Dankzij geavanceerde taalverwerking analyseert en categoriseert de tool taken, zodat teams zien waar hun tijd naartoe gaat en op basis van data kunnen beslissen. Met die kennis kunnen teams effectief prioriteren, hun capaciteit beter verdelen en de balans bewaken tussen nieuwe features en onderhoud — wat uiteindelijk de productiviteit en de oplevering ten goede komt.
Geef je software delivery een boost!
Heldere en eerlijke performancedata over je softwareontwikkelteam
Geautomatiseerd beheren en meten van non-functionele kwaliteitsmetrics als performance, security en betrouwbaarheid
Maak Agile teams gelukkiger en vergroot tegelijk betrokkenheid en motivatie