DevLake를 활용한 DORA Metrics 지표 수집 및 시각화 도입기

간단 소개

DevLake를 활용하여 DORA Metrics를 수집하고 시각화하는 과정과, Jira 연동 시 발생할 수 있는 이슈 해결 방법을 제시합니다.

AI Summary

DORA Metrics 도입 배경
- CI/CD 환경 자동화 및 안정화 결과 검증 필요
- AI 도입에 따른 생산성 및 안정성 영향 측정 필요
- 객관적인 지표를 통해 측정 및 개선 체계 구축
DevLake를 활용한 DORA Metrics 수집 및 시각화
- DevLake는 다양한 DevOps 도구의 데이터를 수집, 정제, 시각화하는 오픈소스 플랫폼
- Docker Compose, Helm을 이용한 설치 지원하며, EKS 환경에서 Helm을 통해 설치
- Grafana와 연동하여 대시보드 구성
DevLake 설정 및 이슈 해결
- Data Source 연결, Data Scope 연결, Scope Config 설정, 프로젝트 생성 및 연결, 데이터 수집 주기 설정, 데이터 수집 실행, 시각화 및 대시보드 구성 단계를 거침
- Jira Incident를 서비스 단위로 필터링하기 위해 Customize 기능을 활용하여 커스텀 필드를 Domain Layer로 추출
- 내부 운영 기준에 맞춰 DevLake 기본 쿼리 수정 (Change Failure Rate, Failed Deployment Recovery Time)