技術的負債
技術的負債とは
技術的負債は、他の懸念事項に対処する時間を取ることなく、差し迫ったニーズを満たすために完了させたデジタルプロジェクトによって生じます。プロジェクトの完成は早まるかもしれませんが、近道には代償が伴います。
技術的負債の測定方法
理想的なIT環境であれば、プロジェクトをリリースする前に、コードのすべての行が完璧であることを確認する時間が十分にあるはずです。しかし、開発サイクルにそのような余裕があることはほとんどなく、ある程度の技術的負債を抱えることは一般的であり、予期されることでもあります。
チームは、技術的負債比率と呼ばれる値を監視して検出し、開発および統制上の問題を慎重に管理することができます。技術的負債比率は、システムの修復コストをシステムの最初の開発コストで割ったもの、つまり修復コスト/開発コストで表すことができます。
これらのコストを測定には、発生した実費ではなく、予測された費用を検討することになるため、直接的に行うことは難しいかもしれませんが、負債を概算する間接的な手段はあります。以下にいくつか好例を示します。
· サイクルタイム: ベストプラクティスよりもプロジェクトの納期を早める際に発生するバグの解決にさらに時間がかかり、プロジェクトを次の開発ステップに進めるのが遅れます。タスクを完了するのに必要な時間が短いほど、プロセスが最適化されていることを示します。
· 安定性: プロジェクトを急いで進めると、コードに不要な部分が含まれていたり、よく整理されていなかったりする可能性があり、その結果、設計が不十分なシステムをクリーンアップして安定させるためのバックログが発生する可能性があります。
· 品質: 近道には、欠陥がつきものです。これらが積み重なると、IT全体の生産性が低下します。
HPEと技術的負債
技術的負債を克服するために、必ず苦痛が伴うわけではありません。チームは、安全でスケーラブルで柔軟性を備えたアーキテクチャーを採用することにより、コード品質のリファクタリングと調整をシームレスに行い、機能追加を効率的に統合することができます。
たとえば、業界初のハイブリッド分析対応データファブリックであるHPE Ezmeral Data Fabricなら、リファクタリングや再構築を行わずに段階的にモダナイゼーションを進めることが可能です。HPE Ezmeral Data Fabricでは、開発者がゼロから作業する必要がないためです。その代わり、企業内の分散したデータを接続し、アプリケーションやワークロードへのアクセスを大幅に簡素化し、独自システムに独自のアクセスを手動で提供する必要性をなくします。この方法では、エラーや重複ファイルが取り除かれるため、データの完全性が向上し、レガシーなビッグデータ資産からより多くの価値を得ることができます。
すでに技術的負債への対応で後れを取っている場合は、HPE Ezmeral Unified Analyticsを使用して、長期間にわたるシステムやネットワークの出来事、不安定性、および質の低下を診断することでも成果を得られます。HPE Ezmeral Unified Analyticsは、データをクラウドからより速く解放することで、レガシーデータとアプリケーションをモダナイズし、導入環境を問わず、データを多用するワークロードを最適化することができます。
さらに、HPE Ezmeral Data FabricとHPE GreenLakeのハードウェア、ソフトウェア、サービスを組み合わせたフルマネージドサービスを活用することができます。HPE GreenLake for Data Fabricは、セットアップと構成を簡素化し、簡素化されたデータ分析を提供します。これにより、データエンジニアは、エッジからリアルタイムおよびバッチのデータを取り戻してモデルをトレーニングしたり、メタデータに対してクエリを実行したり、より複雑なクエリを実行して異常を特定したりすることが可能になります。