Die meisten Unternehmen sind heute Software-Unternehmen, unabhängig von deren Kerngeschäft. Viele dieser Unternehmen haben bereits eine DevOps-Transformation begonnen und neben dem kulturellen Wandel auch in Automatisierung und Werkzeuge investiert. Alle diese Werkzeuge produzieren bei ihrer Nutzung zahlreiche interessante Daten über den Lifecycle der erstellten Software. Jedoch sind diese Daten bisher alle in den jeweiligen Tool-Silos isoliert.
DevOps Intelligence hat den Anspruch, alle diese Daten sinnvoll miteinander zu verknüpfen und eine Transparenz über den gesamten Prozess sowie relevante Einblicke zu bieten. Das Ziel ist, aus den Daten direkte Rückschlüsse auf Risiken und mögliche Verbesserungspotenziale zu ermitteln.
Wir zeigen, wie sich diverse Metriken über vergangene Aktivitäten, Echtzeit-Analyse und Werkzeug-Events in Warnungen, Risikoanalysen und Vorhersagen über die zukünftige Performance des gesamten Entwicklungs- und Betriebszyklus nutzen lassen. Natürlich geben wir einen praktischen Einblick in den Stand der Entwicklung einer DevOps-Intelligence-Implementierung.
Skills
* DevOps-Grundlagen und Begrifflichkeiten
* Grundlagen der Continuous Delivery wie Version Control, Build/CI Systeme, Testautomatisierung, Deployment und Provisionierung sollten vorhanden sein und jeweils auch Tools aus den Bereichen zumindest vom ersten Einsatz her bekannt sein.
Lernziele
Die Teilnehmer lernen, was sich hinter dem Begriff DevOps Intelligence verbirgt und welche Datenquellen es anzuzapfen gilt, und vor allem, welche Rückschlüsse daraus gezogen werden können ....
// Referent
Matthias Zieger
ist seit mehr als 20 Jahren in der IT-Industrie unterwegs – mit den Themen Softwareentwicklung, Architektur, Application Lifecycle Management und DevOps u.a. für IBM, Borland, Microsoft und codecentric. Die letzten drei Jahre half er großen Unternehmen, ihre Software schneller in Produktion zu bringen mit den Releasemanagement- und Deploymentlösungen von XebiaLabs – von klassischen Java-EE-Umgebungen über Docker und Cloud bis hin zu Serverless-Architekturen.