13.3 度量驱动：建立 DevOps 度量体系与持续改进机制
1. 引言：没有度量就没有改进
在 DevOps 转型中，我们经常听到：
- “我们的部署速度变快了”
- “我们的故障变少了”
- “我们的效率提高了”
但这些主观感受无法量化，也无法证明改进的效果。
度量（Metrics）是 DevOps 成功的关键：
- 量化改进：用数据证明改进效果
- 发现问题：找出瓶颈和问题
- 持续优化：基于数据持续改进
2. DORA 指标：DevOps 的黄金标准
2.1 什么是 DORA？
DORA（DevOps Research and Assessment）是 Google 的研究项目，定义了 4 个核心指标：
部署频率（Deployment Frequency）
- 多久部署一次？
- 优秀：每天多次
- 一般：每周一次
- 较差：每月一次
变更前置时间（Lead Time for Changes）
- 从代码提交到生产需要多久？
- 优秀：< 1 小时
- 一般：1 天 - 1 周
- 较差：> 1 个月
变更失败率（Change Failure Rate）
- 部署失败的百分比？
- 优秀：< 15%
- 一般：15% - 45%
- 较差：> 45%
故障恢复时间（Time to Restore Service）
- 故障后多久恢复？
- 优秀：< 1 小时
- 一般：1 小时 - 1 天
- 较差：> 1 天
2.2 如何度量？
部署频率：
-- 统计每天的部署次数SELECTDATE(created_at)asdate,COUNT(*)asdeploymentsFROMdeploymentsWHEREstatus='success'GROUPBYDATE(created_at)变更前置时间：
-- 从代码提交到生产的时间SELECTAVG(TIMESTAMPDIFF(HOUR,commit_time,deploy_time))aslead_timeFROMdeployments变更失败率：
-- 失败的
)
