DevOps ist derzeit in aller Munde und das IT-Buzzword schlecht hin. Doch was verbirgt sich genau hinter diesem Begriff? Es ist definitiv viel mehr als nur die verbesserte Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb. Agile Planung, kurze Releasezyklen, Automatisierung und das kontinuierliche Feedback sind zentrale Themen, mit denen sich jedes Entwicklungsteam heutzutage auseinandersetzen muss. Der Vortrag zeigt die Anforderungen und Herausforderungen an einen modernen und effizienten DevOps Prozess auf und untermauert diese mit Praxisbeispielen aus unserer langjährigen Beratertätigkeit.

1. 1
DevOps – Die Evolution agiler Softwareentwicklung
Marc Müller
Principal Consultant
4tecture GmbH
marc.mueller@4tecture.ch

5. Marc Müller
Principal Consultant
@muellermarc

6. 6
Agenda
 Intro
 DevOps in der Praxis
 Q&A

7. 7
Intro

8. „Schon bis 2017 wird jedes vierte
Unternehmen seine derzeitige
Marktposition aus Gründen
„Digitaler Inkompetenz“
verlieren.“ (Gartner)

9. 9
Was ist DevOps?
Bildquelle: https://en.wikipedia.org/wiki/Blind_men_and_an_elephant
Team
Automation
Development und
Operations
Zusammenarbeit
Schnelle und
kleinere Releases
Feedback aus
der Produktion

10. „if you can't measure it,
you can't manage it”
(Robert S. Kaplan)

11. 11
Build, Measure, Learn
Idee
ProgrammAnalysedaten
BUILD
MEASURE
LEARN

12. Product
Owner
Stakeholder
Dev Team
Product
Backlog
Sprint
Backlog Potentially
Shippable
Increment
Test Team
Release
Vision
Epics
Backlog Item
Agile Planning Tools
Build Automation
Release
Automation
Test Automation Analytics

13. 13
Wir benötigen Feedback…
funktionales Feedback Customer / Stakeholder
nicht-funktionales Feedback
Product Owner Tester
zeitnahe
reproduzierbar
automatisiert
Dev, Testing, Live

14. 14
DevOps als gesamtheitliche Strategie
People
•Zusammenarbeit
•Gemeinsame Ziele
•Fokus auf
Verbesserung
•Mitarbeiter
zusammenbringen
Process
•Reduzierung von
“Waste”
•Bessere Effizienz
•Kontinuierliches
Feedback
•Schneller einen
Mehrwehrt liefern
Tools
•Produktivität
•Zusammenarbeit
•Einfaches
Experimentieren
•Ausführung der
DevOps Strategie

15. Flow of Customer Value
• Automated Testing
• Continuous Integration
• Continuous Deployment
• Release Management

16. Team Autonomy & Enterprise Alignment
• Enterprise Agile
• Continuous Integration
• Continuous Deployment
• Release Management

17. BACKLOG refined with LEARNING
• Usage Monitoring
• Telemetry Collection
• Testing in Production
• Stakeholder Feedback

18. EVIDENCE gathered in PRODUCTION
• Testing in Production
• Usage Monitoring
• User Telemetry
• Stakeholder feedback
• Feature flags

19. MANAGED TECHNICAL DEBT
• Code Reviews
• Automated Testing
• Continuous Measurement

20. PRODUCTION FIRST MINDSET
• Application Performance Management
• Infrastructure as Code
• Continuous Delivery
• Release Management
• Configuration Management
• Automated Recovery

21. INFRASTRUCTURE is a FLEXIBLE RESOURCE
• Application Performance Management
• Infrastructure as Code
• Continuous Deployment
• Release Management
• Configuration Management
• Automated Recovery

22. 22
Praxis

23. 23
Write Code
Customer use
the code
Write Code
Customer use
the code

24. 24
Enterprise Alignment and Team Autonomy
Organization
Roles
Teams
Cadence
Taxonomy
Plan
Practices
Alignment
Autonomy
Vision
Epics
Features
PBI / Bugs
Tasks

25. 100 Deployments
pro Tag!

27. 27
Viele Deployments
 verursachen Schmerzen, wenn
 es manuell durchgeführt wird!
 ein komplexer Monolith in einem Schritt
ausgerollt werden muss!
 zu viele verschiedene Versionsstände
unterhalten werden müssen!
 Wir bekämpfen den Schmerz in dem wir
 Den kompletten Prozess
automatisieren
 Den Monolith zerlegen 
Microservices
 Häufige kleine Releases einer Version,
Abstufung mittels Feature Flags

28. 28
«Modern» Emergent Architecture
Each Sprint: Working Software

29. 29
Monolithische Architektur
Orders
Products
DAL
Order
Data
Product
Data
BL
Order
Logic
Product
Search
Product
Logic
UI
Admin UI

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API
Gateway
/ Proxy
Order Service
Orders
Order
Data
Order
Logic
Customer
UI
Admin UI
Product Search Service
Products
Product
Data
Product
Search
Product Service
Products
Product
Data
Product
Search
MessageQueue

31. 31
Microservice?
 Encapsulation
 Automation
 Business Domain Centric
 Decentralization
 Indepence
 Fail-Safe
 Observable
 Scalable
Ein Teil einer Anwendung, der
unabhängig deployed werden kann.
«Do ONE thing and do
it good»

32. 32
Hybrid Development & Feature Isolation
RI
RI
main
RI
FIB
FIFIB

33. “Your branch distance from main is
equal to your level of insanity”
- anonymous

34. 34
Feature Branch vs Feature Toggle
 Feature Branch
 Komplette Isolierung
 Eher komplexe Integration / Merge
 Feature Toggle
 Schalter in der Software
 Entwicklung im selben Branch

35. Git Flow

36. Ein Pull-Request ein Konzept um Änderungen
kontrolliert in ein Git-Repository zu bringen.

37. Pull-Request
Assign Issue
Create Feature
Branch
Develop and
Commit
Push to Remote
Create
Pull-Request
Notify team &
wait for review
Develop and
Commit
Approved?
Merge PR &
delete branch
Finished?

38. Automatisierung ist der Schlüssel zur
Effizienzsteigerung!
...darum sollte diese so einfach wie möglich
implementiert werden können.

40. 40
Package Management
 Ziel:
 Kleine isolierte Repositories
 Nur Source-Code, keine Binärdateien
 Umsetzung:
 Artefakte als versionierte Pakete verwalten (z.B. Nuget)
 Firmen- oder projektspezifische Feeds
 Integration in Build Automatisierung

41. 41
FeedBuildRepoA
Package Management (NuGet)
Source Code
Nuget
Specification
Assemblies Package
Published
Package
RepoB
Nuget Config
Build
Package
Restore
Package
Config

42. 42
Release Cycle

43. 43
Sprintorientierte Testplanung
Sprint 1 Sprint 2 Sprint 3 Sprint 4
Repository v 1.0 CopyCopyCopy Copy

44. 44
Tools für Test Automatisierung
UI
Service
Unit / Component
Quelle: Mike Cohn
Unit Testing
Framework +
Isolation
Framework
Unit Testing +
Isolation
Framework
UI Test Frameworks

45. 45
Testautomatisierung in der Praxis
Testpyramide
Automation by Code / Page Object Pattern
UI Automation Engineer und Tester
Richtig vorbereitet ist halb getestet

46. 46
Experimente
Hyptothesis
Experiment
Learning
We believe {customer segment} wants {product/feature}
because {value prop}
To prove or disprove the above, the team will conduct the
following experiment(s): …
The above experiment(s) prove(s) the hypothesis by impacting
the following metric(s): …

47. 47
Learn
Measure
Build
Feedback anhand von Experimenten
New FeatureOld Feature

48. 48
Überwachung mehrere Dimensionen

49. 49
Beispiele für nicht-funktionale Metriken (Der Admin)
 Ziel:
 Primäre technische Kennzahlen vom Server
 Beispiele:
 CPU / Memory Utilization
 Response Time
 Transferred Data
 Data Transfer Rate (e.g MBits/sec)
 Connections
 …

50. 50
Beispiel Funktional (Der Entwickler)
 Ziel:
 Primäre technische Kennzahlen aus der Applikation
 Beispiele:
 Exceptions Client
 Exceptions Server
 Stacktraces
 Non responsive external Services (Salesforce, SAP,
CRM, Internal Services, …)

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Beispiel Business (Der Analyst)
 Ziel:
 Überwachung der (Business-)Prozesse
 Beispiele:
 Welche Features meiner Anwendung werden „tatsächlich“ genutzt?
 Wie intensiv werden Features genutzt?
 In welche Features müssen wir investieren?
 Wird die Anwendung aus Kundenperspektive langsamer?

52. 52
Auswertung – Metric Explorer ( 1 / 2 )

53. 53
Proactive Detection

54. 54

55. 55
Application Insights Analytics - Beispiele

56. 56
Application Insights
 Power BI
 Business-Sicht
 Integration in
SharePoint und
Webseiten

57. 57
Q & A

58. Marc Müller
Principal Consultant
für DevOps, ALM, TFS /VS, .NET
E-Mail: marc.mueller@4tecture.ch
Webseite: http://www.4tecture.ch
Schulungen: http://4tecture.ch/trainings
Blog: http://4tecture.ch/blog
Twitter: @muellermarc