Im Zuge dessen, dass CIOs immer stärker die Notwendigkeit erkennen, sowohl die Kosten als auch die Leistungsfähigkeit zu kennen, die hinter ihren Programmen zur Anwendungsentwicklung stehen, rückt die Wertstromanalyse immer stärker in den Mittelpunkt des Interesses.
GitLab sieht Wertstromanalysen (value stream analytics) in Deutschland und Europa im Jahr 2022 im Aufwind. Nach der Umstellung auf hybride Arbeitsformen versuchen Unternehmen die Kosten für die Behebung von technologischen Problemen besser zu steuern. Ferner gilt es, DevOps-Pfade zu entwickeln, um die Einführung, Systematisierung und Skalierung zukunftsweisender Technologien wie KI, ML und 5G zu unterstützen.
Während die meisten Unternehmen ihre Anwendungen schnell in die Cloud verlagert haben, um einen hybriden Betrieb zu ermöglichen, hatte die Abhängigkeit von Microservices und beschleunigten Software-Pipelines ー bereits vor der Pandemie ー dazu geführt, dass die Kosten für IT-Management ein ständiges Problem bleiben: So ergab eine Umfrage der Software AG unter mehr als 700 leitenden IT-Führungskräften in Großbritannien, Deutschland, Frankreich und den USA, dass 78 % ihre technischen Schulden im Jahr 2021 erhöht haben. 52% der Befragten gaben in einer Studie der Enterprise Strategy Group an, ihr wichtigstes Ziel bei der digitalen Transformation sei es, “operativ effizienter zu werden”. Die globale DevSecOps-Umfrage 2021 von GitLab ergab außerdem, dass für Developer die Entwicklungskosten an erster Stelle der Prioritätenliste stehen (43 %), gefolgt von der Arbeitsbelastung (34 %) und der Produkt-Roadmap (31 %).
Die Daten zeigen, dass die IT-Kosten auch deshalb steigen, weil wichtige Aufgaben, wie die Änderungen an Software-Produktionsumgebungen oder die Ermöglichung effektiver DevSecOps über Lieferketten hinweg komplexe Projekt-Tool-Integrationen sind. Für viele IT-Teams in Unternehmen handelt es sich dabei um umfangreiche Aufgaben, die noch nicht abgeschlossen sind und weitere Investitionen erfordern.
Gleichzeitig benötigen CIOs, die in hybride Modelle investiert haben, klarere Nachweise dafür, dass sie bei der Einrichtung durchgängiger hybrider Prozesse erfolgreich waren. Dies ist nicht nur nötig, um die nächste Phase and Verbesserungen angehen können, sondern auch, um der Leitungsebene den Business Case für weitere Digitalisierung- und Automatisierung-Projekte zu vermitteln.
Laut GitLab werden sich CIOs aller Voraussicht nach von der Verwendung von Insellösungen in Bezug auf die verschiedenen Phasen ihrer Software-Pipelines abwenden. Grund dafür ist die Tatsache, das sie eine Verbesserung belegen, müssen. Gleichzeitig werden sie zunehmend End-to-End-Strategien für DevOps und DevSecOps einführen. Analysten sprechen davon, dass 60% der Unternehmen bis 2024 auf Plattformen umgestiegen sein werden, um die Anwendungsbereitstellung zu optimieren. Im Vergleich dazu waren es 2021 20%.
GitLab berichtet, dass europäische Unternehmen in den letzten Jahren unterschiedlich auf diesen Bedarf an weiterer Integration und Vereinfachung reagiert haben, da sich die Unternehmen in verschiedenen Stadien der Einführung von DevOps befinden. Lösungsansätze umfassen:
- Viele Unternehmen unterhalten fragmentierte DevOps-Setups und verwenden ein bevorzugtes Tool für jede Phase des Software-Lebenszyklus. Diese Strategien ermöglichen zwar die Zusammenarbeit von Teams in derselben Funktion, aber nicht über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Infolgedessen liefern diese Implementierungen keine ausreichenden Daten für Unternehmen, die tiefere Einblicke in die Produktionszyklen wünschen.
- Andere Unternehmen integrieren ihre eigenen DevOps-Insellösungen entweder als “DIY DevOps” oder als selbst entwickelte Toolchains. Sie haben aber immer noch Schwierigkeiten, die erforderlichen Metriken zu liefern oder stellen sogar fest, dass sie damit eine größere Komplexität in die bestehenden Arbeitsabläufe einführen. Dies wiederum verlangsamt ihre Entwicklungsprozesse und führt zu zusätzlichen Gesamtkosten.
- Auch begrüßen weitere Unternehmen das allmähliche Aufkommen von DevOps-Plattformen, bei denen die Pipelines in einer einzigen Anwendung ausgeführt werden. Sie decken alle Phasen des Lebenszyklus ab und ermöglichen es den Entwicklungs-, Operations- und Sicherheitsteams, Software gemeinsam zu erstellen und bereitzustellen, um Lieferzyklen zu beschleunigen und die Gesamtkosten zu senken.
GitLab weist auch auf die weit verbreitete Nutzung von Tools wie Maschinelles Lernen für Code-Reviews hin, um Arbeitsabläufe zu automatisieren und die DevOps-Zykluszeiten zu verkürzen. Die Studie des Unternehmens aus dem Jahr 2021 ergab, dass 75 % der DevOps-Teams maschinelles Lernen oder KI für ihre Tests und Code-Reviews nutzen oder planen zu nutzen. Ziel ist es die Arbeitsbelastung der Teams zu verringern oder zu verteilen, um so mehr Zeit für Innovationen zu gewinnen.
Fazit
Die Wertstromanalyse wird in Deutschland und Europa an Bedeutung gewinnen. CIOs versuchen, ihre Kosten besser zu kontrollieren und fordern bessere Analysen auf Basis integrierterer Ansätze für Software-Lebenszyklen, während sie ihre digitale Transformation und Anwendungsmodernisierung vorantreiben. Dieser Umbruch wird nicht nur Unternehmen helfen, die täglich mit Herausforderungen in puncto Infrastruktur- oder Produktionsumgebung konfrontiert sind, und so ihre Fortschritte nachvollziehen können. Er unterstützt auch Unternehmen dabei, einfachere Wege zur Identifizierung von Wertstromanalysen für ihre Software-Lebenszyklen zu gehen ー ohne starr an bestimmte Metrik-Modelle gebunden zu sein.