IT-Arbeit ist eine besonders stressige Arbeit, auch in der Welt der DevOps. Trotz der Planung der Arbeit in überschaubaren Sprints oder Zyklen, die ein gewisses Maß an Konsistenz und Vorhersehbarkeit bieten können, kann es bei vielen Teams am Ende immer noch zu Schwierigkeiten kommen, Brände zu löschen. Oder es kann sein, dass sie viel Zeit damit verbringen, sich zu beeilen, laufende Arbeiten vor dem bevorstehenden Abgabetermin abzuschließen.

Faktoren wie diese können den IT-Bereich besonders anfällig für Burnout machen. Entsprechend der 2022 State of Burnout in Tech Report von Yerbo41 % der Tech-Fachleute arbeiten mit einem hohen Burnout-Risiko, weshalb der Bedarf an prädiktiven KI-Analysen größer denn je ist.

Was ist Burnout und wie wirkt sich Unvorhersehbarkeit darauf aus?

Die WHO kategorisiert Burnout als ein berufliches Phänomen, das aus „chronischem Stress am Arbeitsplatz, der nicht erfolgreich bewältigt wurde“ resultiert und in vier Hauptkategorien eingeteilt wird: Erschöpfung, Selbstineffizienz, Zynismus und Depersonalisierung.

Unvorhersehbarkeit kann eine der Hauptursachen für Stress unter der Woche und allgemeines Burnout im technischen Bereich sein. Am Ende denken die Teams möglicherweise, dass sie einen reibungslosen Zeitplan vor sich haben, werden dann aber enttäuscht deployMentalitätsprobleme oder entgangene Mängel führen zu den häufigen Gefühlen der Selbstineffizienz oder des Zynismus.

Die gute Nachricht ist, dass modernste prädiktive KI-Analysen diese Art von Problemen jetzt vorhersehen können. Sie können dann angegangen werden, lange bevor sie Auswirkungen haben, die zu ungeplanten Arbeiten führen. Mit weniger ungeplanter Arbeit und einer besseren Kontrolle über ihren Zeitplan können sich Technikprofis über ein höheres Maß an Arbeitszufriedenheit freuen, was wiederum wahrscheinlich zu einer verbesserten Produktqualität und Mitarbeiterproduktivität führt.

DevOps Stress resultiert oft aus hektischer Terminplanung

Mithilfe von Techniken wie Kanban und Scrum Planning können Softwareentwicklungsleiter der täglichen IT-Arbeit ein gewisses Maß an Vorhersehbarkeit verleihen. Allerdings können Fristen und Prioritäten dazu führen, dass geplante Zyklen entstehen, die im Hinblick auf die Berücksichtigung menschlicher Bedürfnisse nicht perfekt sind. Wenn beispielsweise mehrere Änderungen hintereinander angefordert werden, können diese Änderungen so geplant werden, dass die Ingenieure das Bedürfnis verspüren, sie alle schnellstmöglich abzuschließen. Ungeplante Ausfälle oder entgangene Fehler können dazu führen, dass der gesamte Entwicklungslebenszyklus zusammenbricht, was zu Verzögerungen und Arbeitsblockstaus führt.

Teams können auch auf das gegenteilige Problem stoßen: lange Ruhephasen ohne eine klare Richtung, wie die offenen Zeitfenster besetzt werden sollen. Der Übergang von einer „Beeilen Sie sich und warten“-Mentalität zu einer „Alle Mann an Deck“-Mentalität kann zu viel Unvorhersehbarkeit und Stress führen DevOps Mitarbeiter.

Auch dieses Problem ist nicht neu. In einem 2019 artikel,caSoftware-Ingenieur Stefan Bradstreet warnt: „Eine solche Arbeitsweise hindert ein Team daran, Konsistenz und Dynamik zu finden.“

Um dieses Problem zu lösen, empfahl Bradstreet dies DevOps Führungskräfte versuchen, Fragen dazu zu stellen, was Sie liefern müssen und welchen Wert sie ihren Kunden bieten. Diese Informationen sollten dann verwendet werden, um Prioritäten für die Arbeit Ihres Teams festzulegen, indem Sie einen Projektplan erstellen, der die zu erbringenden Fähigkeiten klar aufschlüsselt. Dies sollte Ihrem Team dabei helfen, mehr Ausgewogenheit bei seinen Story-Aufgaben zu erreichen und Ihre Scrum-Geschwindigkeit zu kontrollieren.

Selbst mit den besten Bemühungen von DevOps Bei Führungskräften kann ein Mangel an Einblick in Faktoren, die zu ungeplanter Arbeit und dichten (oder Start-und-Stopp-)Zeitplänen führen, dazu führen, dass die Planungskontrollen zusammenbrechen. Dann können unrealistische Fristen gesetzt werden.

Was die Arbeiter brauchen, ist eine Möglichkeit, besser vorherzusagen, welche Arbeitselemente, die sich derzeit in der Pipeline befinden, die größte Gefahr haben, Probleme zu verursachen. Dies können sie erreichen, indem sie prädiktives KI-Risikomanagement in Kombination mit informativen Dashboards und einem Best-of-Breed nutzen release Orchestrierungstool, alle gut miteinander integriert.

AI Predictive Analytics Anicht erwarten Risikofaktoren, um sie proaktiv anzugehen

Die richtigen Digital.ai Intelligenz – Änderungsrisikovorhersage Lösung, DevOps Organisationen können ihre eigenen historischen Daten verwenden, um zu modellieren, welche Faktoren am meisten zu unerwünschten Ergebnissen beitragen deployVerzögerungen oder Mängellecks auftreten. Das Modell ist für jede Organisation anders und basiert auf Korrelationen zwischen Faktoren mit dem höchsten Vorhersagepotenzial. Dies vermeidet Ausfälle in der Produktionsumgebung, indem die Sichtbarkeit von Änderungsrisikobewertungen und Mustern bei wichtigen Risikofaktoren erhöht wird, die zu Änderungsfehlern führen.

Bestimmte Änderungen können einem besonderen Risiko ausgesetzt sein, da in ihrer Änderungskategorie in der Vergangenheit Fehler aufgetreten sind, beispielsweise Änderungen, die einen bestimmten Datenbankaufruf betreffen. In anderen Fällen können Faktoren außerhalb einzelner Änderungen der treibende Faktor sein, beispielsweise eine große Anzahl von Änderungen, die keine an einem einzigen Tag geplante Ausfallzeit erfordern.

Die KI-Risikomanagementlösung dient dazu, zu verstehen, wo Risiken für die Produktion bestehen deployFehler und Fehlerlecks über Anwendungen, Teams und Geschäftsdimensionen hinweg. Es handelt sich um einen proaktiven Ansatz, da wir dies im Voraus wissen und potenziellen Qualitätsproblemen und Fehlerlecks zuvorkommen können.

Während kontinuierliche lieferung beschleunigt Application DeliveryGrößere Anwendungsunterbrechungen können erhebliche negative Auswirkungen auf das Geschäft haben, insbesondere für Unternehmen mit komplexen Umgebungen.

Letztendlich erhalten Teamleiter und Produktbesitzer durch die proaktive Kennzeichnung dieser Probleme ein realistischeres Verständnis davon, welche Maßnahmen erforderlich sind und wie sie diese priorisieren können. Dies führt zu weniger ungeplanter Arbeit und einem besseren Einblick in die Einsatzmöglichkeiten begrenzter Zeit und Mühe.

Dank informativer Dashboards können wir auch sehen, an welchen kommenden Arbeitstagen oder Wochen die Wahrscheinlichkeit größer ist, dass wir einen vollen Terminkalender haben. Wir können dann proaktiv Arbeitselemente in Pausen in den Zeitplan einbeziehen, was zu reibungsloseren und vorhersehbareren Arbeitstagen führt.

Gewinnen Sie die Kontrolle über DevOps Risiken, die Kontrolle über Arbeitspläne zu erlangen

Mangelnde Einblicke und Transparenz sind für viele die Hauptursache für stressige Arbeitswochen Digital.ai Kunden. Die Implementierung von Lösungen wie Change Risk Prediction und Flow Acceleration bietet DevOps Führungskräften die Möglichkeit geben, nicht nur Sichtbarkeit zu erlangen, sondern auch Maßnahmen zu ergreifen.

Der unmittelbarste Effekt besteht darin, dass bevorstehende Risiken bekannt sind, was es den Teams ermöglicht, im Vorfeld der Probleme zu arbeiten oder sich auf Worst-Case-Szenarien vorzubereiten. Im Laufe der Zeit, DevOps Teams können vermeiden, bei Wellen mit extremen Höhen oder Tiefen in ihrem Zeitplan Seekrankheit zu erleiden.

Durch die Implementierung dieser Lösungen können auch Situationen proaktiv vermieden werden, in denen ein unrealistischer Arbeitsaufwand erwartet wird, der zu Engpässen oder Verzögerungen bei Arbeitsaufgaben führt. Benutzen Digital.ai Release ermöglicht es Führungskräften, den Zeitplan proaktiv zu glätten oder Aufgaben direkt über die Dashboard-Ansicht neu zuzuweisen.

Letztlich geht es darum, die Steuerung zu vereinfachen DevOps Zyklen und versorgen Teams gleichzeitig mit den Informationen, die sie für den Erfolg benötigen. Obwohl dies nicht alle Stressfaktoren am Arbeitsplatz beseitigen kann, kann es dazu führen, dass stressige Tage, an denen man in Eile ist, Termine einzuhalten oder Brände zu löschen, deutlich seltener werden.

 

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