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DORA-Metriken

Kennzahlen machen Liefergeschwindigkeit und Stabilität sichtbar

DORA (DevOps Research and Assessment) hat in mehrjährigen Studien Kennzahlen identifiziert, die Unterschiede in Software-Auslieferung und Stabilität sichtbar machen. Sie messen nicht Aktivität, sondern Durchsatz, Wiederherstellung und Fehlerrate.

DORA-Metriken sind ein Spiegel, kein Ziel. Wer sie als KPIs mit Zielwerten misst, optimiert sie weg, anstatt das zugrunde liegende System zu verbessern. Das Modell hat sich weiterentwickelt: von den ursprünglichen vier Kennzahlen zum heutigen Modell mit fünf Metriken.

Die fünf DORA-Metriken

Durchsatz:

  1. Change Lead Time: Zeit vom Commit in die Versionsverwaltung bis zum Produktions-Deployment.
  2. Deployment Frequency: Wie oft wird Code in Produktion deployed?
  3. Failed Deployment Recovery Time: Zeit, um nach einem fehlgeschlagenen Deployment wiederherzustellen. Ersetzt die frühere Mean Time to Recovery (MTTR).

Stabilität:

  1. Change Fail Rate: Welcher Anteil der Deployments erfordert sofortiges Eingreifen, etwa Rollback oder Hotfix?
  2. Deployment Rework Rate: Welcher Anteil der Deployments ist ungeplant und entsteht als Folge eines Produktionsvorfalls?

Historischer Hinweis: Die frühen DORA-Berichte teilten Teams in Cluster (Elite bis Niedrig) mit festen Schwellenwerten ein, etwa Deployment Frequency mehrmals täglich gegenüber monatlich oder Change Failure Rate 0-5% gegenüber über 30%. Diese Cluster-Grenzen stammen aus dem ursprünglichen Vier-Kennzahlen-Modell und sind als historische Orientierung zu verstehen, nicht als aktuell gültige Benchmarks. Die heutige Einordnung erfolgt über den DORA Quick Check und den jeweils datierten Report.

Die Cluster-Erkenntnis

Leistungsstarke Teams zeichnen sich durch hohe Deployment-Frequenz und niedrige Change Fail Rate aus. Die verbreitete Annahme, dass Geschwindigkeit auf Kosten der Stabilität geht, ist durch die Daten widerlegt.

Anwendung

  • Baseline messen: Aktuelle Werte ermitteln, ohne Zielvorgaben.
  • Engpass identifizieren: Welche Metrik weicht am stärksten vom angestrebten Niveau ab?
  • Systemisch verbessern: Nicht die Metrik, sondern den Prozess verbessern. Beispiel: Lange Lead Time deutet auf manuelle Schritte in der Pipeline, lange Wartezeiten auf Reviews oder fehlende Automatisierung.

Der Fokus: Engpässe im System sichtbar machen

Die Metriken zeigen Symptome. Die Ursachen liegen in Prozessen, Tooling und Teamstrukturen.

FAQ

Wie erheben wir DORA-Metriken ohne teures Tooling?

Deployment Frequency: Git-Tags oder Deployment-Logs zählen. Change Lead Time: Commit-Zeitstempel vs. Deployment-Zeitstempel. Failed Deployment Recovery Time: Incident-Ticketing-System. Change Fail Rate: Rollbacks oder Incident-Tags in Deployments.

Sollen wir DORA-Metriken in OKRs einbauen?

Mit Vorsicht. Als Orientierungsgrössen ja. Als Leistungsmessung für Teams riskant, da sie zu Gaming einladen.

Referenzen

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