Zmodernizuj swój zespół programistów

Zmodernizuj swój zespół programistów od wewnątrz

W ciągu ostatnich dziesięciu lat tworzenie oprogramowania uległo zasadniczym zmianom. Przyjeżdżamy do Państwa, identyfikujemy wąskie gardła, które naprawdę Państwa ograniczają, i wspólnie z Państwa zespołami je eliminujemy.

Zacznij od oceny

Ewolucja strategiczna

Podsumowanie uzasadnienia biznesowego w skrócie

W ciągu ostatniej dekady tworzenie oprogramowania uległo zasadniczej zmianie: ciągłe dostarczanie, automatyzacja testów, inżynieria platformowa, tworzenie oprogramowania wspomagane sztuczną inteligencją. Zespoły utworzone przed tą zmianą nadal realizują zadania, ale wolniej, przy wyższych kosztach i z mniejszą przewidywalnością niż obecnie oczekuje rynek.

Modernizujemy zespoły programistyczne od wewnątrz. Nasi inżynierowie pracują na miejscu wraz z Państwa zespołami, identyfikują wąskie gardła, które faktycznie hamują realizację projektów, wdrażają nowoczesne praktyki tam, gdzie się opłacają, oraz wdrażają narzędzia niezbędne do ich utrzymania. Żadnych programów transformacyjnych, żadnych zależności: sprawiamy, że Państwa zespół będzie w stanie samodzielnie wprowadzać dalsze usprawnienia bez naszej pomocy.

Korzyści biznesowe

  • Szybsze wprowadzenie produktu na rynek. Wprowadzaj produkt wtedy, gdy tego potrzebuje firma, a nie wtedy, gdy nadejdzie kolejny termin premiery.
  • Przewidywalna realizacja. Zobowiązania, na podstawie których Twoja organizacja może planować działania, poparte danymi, a nie szacunkami.
  • Niższe koszty zmian. Nowoczesne praktyki obniżają koszty związane z każdą nową funkcją na długie lata.
  • Mniejsze ryzyko związane z kluczowymi pracownikami. Wiedza tkwi w zespole i jego narzędziach, a nie w garstce długoletnich specjalistów.
  • Łatwiejsze zatrudnianie i utrzymanie pracowników. Inżynierowie wybierają pracodawców na podstawie technologii i praktyk, z którymi pracują.
  • Zgodność z przepisami bez utrudnień. Zautomatyzowane procesy generują dowody audytowe jako produkt uboczny, a nie dodatkową pracę.
  • Trwałe kompetencje. Twój zespół przejmuje odpowiedzialność za wprowadzone usprawnienia po zakończeniu naszej współpracy.

Każdy kwartał bez modernizacji powiększa o kolejny kwartał lukę, którą próbujesz zniwelować

Zespoły, które zaczynają działać już teraz, wprowadzają produkty na rynek szybciej niż te, które wciąż czekają na lepszy moment.

Wyzwanie

Twój proces dostaw niepostrzeżenie zaczął pozostawać w tyle

Nikt nie zaplanował tej luki: organizacje programistyczne z długą historią nie stały w miejscu. Rok po roku dostarczały kolejne wersje, działając pod realną presją terminów. Właśnie dlatego luka ta powstała tak niepostrzeżenie: modernizacja nigdy nie znalazła się w planie działania, ponieważ nic nie działało źle na pierwszy rzut oka.

W międzyczasie branża poszła do przodu: wdrażanie przestało być wydarzeniem kwartalnym, a stało się codziennością. Testowanie przestało być odrębną fazą, a stało się częścią ciągłego procesu. Programowanie wspomagane sztuczną inteligencją jeszcze bardziej pogłębia tę lukę: opłaca się tam, gdzie szybkie procesy i zautomatyzowane testy są w stanie przetworzyć wynik pracy, a prawie wcale tam, gdzie nie są w stanie tego zrobić.

Koszt ujawnia się gdzie indziej: tradycyjne procesy programistyczne są trudniejsze do dostrzeżenia niż tradycyjny kod. Nikt nie zgłasza zgłoszenia dotyczącego czterotygodniowego testu regresyjnego; tak właśnie zawsze wyglądały procesy wydawania nowych wersji. Problem ten ujawnia się w stale rosnących szacunkach, w starszych inżynierach, którzy spędzają tydzień na usuwaniu przeszkód dla innych, oraz w rozbieżności między tym, czego oczekuje rynek, a tym, co może obiecać wasz plan działania.

Problemem rzadko są ludzie. Niemal zawsze jest nim system, w którym pracują.

Sztuczna inteligencja pozostaje poza zasięgiem podwójnie

Zespół borykający się z ręcznym tworzeniem kompilacji i długimi cyklami testowymi nie ma ani możliwości, ani podstaw do wprowadzenia tej technologii: w sytuacji, gdy łańcuchy narzędzi, środowiska uruchomieniowe i frameworki są opóźnione o lata, generowany kod stanowi raczej obciążenie niż atut. Luka w wydajności nie tylko utrzymuje się, ale wręcz się pogłębia.

Wydania to wydarzenia, a nie rutynowe czynności

Wprowadzenie na rynek wymaga odpowiedniego okna czasowego, planu oraz osób pracujących po godzinach, dlatego zdarza się rzadko, co sprawia, że każde wydanie jest większe, bardziej ryzykowne i trudniejsze do cofnięcia w razie niepowodzenia.

Nikt nie wie, dopóki nie jest za późno

Bez zautomatyzowanych testów obejmujących cały system usterki albo ujawniają się w końcowej fazie testów ręcznych i opóźniają datę premiery, albo nie ujawniają się wcale przed dostarczeniem oprogramowania i stają się incydentem produkcyjnym. Oba przypadki traktuje się jako normalne, ponieważ przed premierą nie ma momentu, w którym ktokolwiek mógłby o tym wiedzieć.

Kluczową rolę odgrywa garstka osób

Każdy, kto rozumie proces kompilacji, środowiska lub starszy rdzeń, ma pełne obłożenie; ich nieobecność wstrzymuje realizację projektu, a ich odejście oznacza utratę wiedzy.

Kandydaci składają podania, a potem rezygnują

Przestarzałe środowiska programistyczne, brak możliwości lokalnego testowania oraz ręczne wdrażanie kosztują Cię utratę nowych pracowników i skłaniają Twoich najlepszych inżynierów do szukania pracy u pracodawców, którzy działają inaczej.

Dobra wiadomość: nic z tego nie wymaga programu transformacji

Wszystko zaczyna się od rzetelnej analizy tego, gdzie faktycznie dochodzi do nieprawidłowości w realizacji.

Nasze rozwiązanie

Zaczynamy na miejscu, a nie w warsztacie

Modernizacja kończy się niepowodzeniem, gdy jest realizowana w formie programu. Nasi inżynierowie spędzają od kilku dni do kilku tygodni z Państwa zespołami, rozmawiając z programistami, specjalistami ds. operacji, właścicielami produktów i kierownikami działów, dzięki czemu rozumiemy, jak naprawdę przebiega proces dostarczania oprogramowania, zanim zaproponujemy jego zmianę. Następnie usuwamy to, co stanowi dla Państwa największe ograniczenie, a nie to, co najłatwiej jest ujednolicić. Każde ulepszenie jest przekazywane osobom, które będą z niego korzystać na co dzień.

Co robimy:

Znajdź wąskie gardła, zanim cokolwiek zmienisz

Najpierw poświęcamy czas na wysłuchanie opinii na każdym poziomie: programistów, działu operacyjnego, właścicieli produktu, kierowników działów. Kiedy cztery perspektywy opisują to samo opóźnienie w różny sposób, ujawnia się prawdziwe ograniczenie: ręczne przekazywanie zadań między działami, środowisko, które może skonfigurować tylko jedna osoba, kolejka przed systemem testowym. Równolegle analizujemy wszelkie dostępne twarde dane dotyczące przebiegu pracy od zatwierdzenia zmian do wdrożenia do środowiska produkcyjnego. Jeśli takich danych jeszcze nie ma, to już samo w sobie stanowi pierwsze odkrycie: organizacja, która nie ma wglądu w proces dostarczania, nie może nim kierować. Otrzymujesz uporządkowany według priorytetów obraz tego, gdzie faktycznie dochodzi do opóźnień w dostarczaniu, oraz tego, czym powinniśmy zająć się w pierwszej kolejności.

Wprowadź nowoczesne praktyki programistyczne dostosowane do Twojego zespołu

Nie chodzi o ścisłe przestrzeganie zasad Scruma ani o „agile theatre”. Wprowadzamy iteracyjne dostarczanie, przegląd działającego kodu oraz dyscyplinę związaną z definicją ukończenia w formie, którą zespół jest w stanie faktycznie utrzymać, a następnie współpracujemy z nim, aż nowy sposób działania stanie się normą. Jeśli dla danego zespołu lepszym rozwiązaniem jest Kanban lub model hybrydowy, otwarcie to mówimy.

Stwórzmy technologię, dzięki której nowe podejście stanie się najprostszym rozwiązaniem

Pipeline’y CI/CD, zautomatyzowane testowanie w całym systemie, aktualne łańcuchy narzędzi i środowiska uruchomieniowe, powtarzalne środowiska oraz platforma programistyczna, która zapewnia łatwość utrzymania całości: to fundament, na którym opierają się wszelkie narzędzia AI. Pracujemy niezależnie od stosu technologicznego: naszym celem jest stworzenie konfiguracji, którą Twoi inżynierowie będą mogli obsługiwać samodzielnie, a nie architektura referencyjna z naszego portfolio.

Spraw, by programowanie wspomagane sztuczną inteligencją naprawdę się opłacało

Asystenci programistyczni sprawdzają się tam, gdzie zespół może szybko zweryfikować wynik i bezpiecznie go wdrożyć, dlatego podstawy są najważniejsze. Gdy testy, potoki i obecne łańcuchy narzędziowe są już gotowe, wprowadzamy programowanie wspomagane przez AI tam, gdzie się opłaca: rutynowe wdrażanie, generowanie testów, prace migracyjne, dokumentacja. Wprowadzamy dyscyplinę przeglądów, która zapewnia odpowiedzialność za wygenerowany kod, i jasno określamy, w jakich obszarach nie jest on pomocny. Rezultatem nie jest po prostu wdrożenie narzędzia. Jest nim zespół, który samodzielnie poradzi sobie z kolejną zmianą narzędziową.

Zostawmy kompetencje, a nie zależność

Szkolimy, pracujemy w parach i dokumentujemy na bieżąco, a przed rozpoczęciem prac wspólnie z Państwem określamy, co oznacza „zakończenie”. Sukcesem jest to, że Państwa zespół nadal się doskonali po odejściu naszych inżynierów.

Szczegółowa analiza techniczna

Co zmieniamy „pod maską”

Oceniamy przebieg procesu dostarczania, a nie tylko jakość kodu

Raport z analizy statycznej dostarcza informacji o kodzie źródłowym. Nie wyjaśnia jednak, dlaczego wprowadzanie zmiany zajmuje sześć tygodni. Odtwarzamy ścieżkę dostarczania od początku do końca: od zatwierdzenia do kompilacji, od kompilacji do testów, od testów do wydania, od incydentu do przywrócenia sprawności – na podstawie relacji osób zaangażowanych w ten proces oraz danych już zarejestrowanych przez systemy. Liczby, które mają znaczenie, rzadko pojawiają się na pulpicie nawigacyjnym: ile faktycznie trwa kompilacja, jaka część cyklu testowego jest wykonywana ręcznie, jak długo gałąź istnieje przed scaleniem, jak długo programista czeka na środowisko, jak często zmienia się data wydania. Mapowanie strumienia wartości między zespołami i działami pokazuje następnie, gdzie praca znajduje się w kolejce, a nie w trakcie realizacji. Tam, gdzie nic z tego nie jest jeszcze mierzalne, jest to pierwsze odkrycie: organizacja, która nie widzi swojego procesu dostarczania, nie może nim sterować, więc zapewnienie jego widoczności jest częścią tego, co tworzymy.

Większość czasu potrzebnego na dostarczenie oprogramowania traci się na etapie między zatwierdzeniem zmian a wdrożeniem do środowiska produkcyjnego

Długotrwałe gałęzie funkcjonalne, ręczne etapy zatwierdzania, ręcznie tworzone artefakty oraz trwające godzinę kompilacje składają się na cykle wydawania mierzone w miesiącach. Przebudowujemy tę ścieżkę: rozwój oparty na gałęzi głównej z krótkotrwałymi gałęziami, buforowanie kompilacji i równoległość przetwarzania, aby skrócić czas działania potoku poniżej progu, przy którym programiści pozostają w stanie płynnej pracy, artefakty z wersjonowaniem w zarządzanym repozytorium oraz automatyczne wdrażanie z funkcją przywracania, która została faktycznie przetestowana.

Testy muszą dostarczać informacji o całym systemie, a nie tylko o pojedynczym komponencie

Pełne pokrycie jednostkowe nadal nie daje pewności, czy po wprowadzeniu zmiany pięć aplikacji będzie ze sobą współpracować. Tworzymy warstwy, które odpowiadają na to pytanie: testy jednostkowe i integracyjne blisko kodu, testy kontraktowe na granicach usług, dzięki czemu interfejsy ulegają uszkodzeniu już w fazie kompilacji, a nie w fazie wydania, ukierunkowane testy typu end-to-end dla istotnych ścieżek oraz zarządzane dane testowe. Jeśli nie można przygotować systemu zależnego do testowania, jest on wirtualizowany, a nie pomijany.

Środowiska stają się kodem zamiast zgłoszeniami

Infrastruktura jako kod, kontenerowe środowiska uruchomieniowe i powtarzalne definicje środowisk eliminują klasę błędów, które pojawiają się tylko na jednym etapie, a także czas oczekiwania z nimi związany. Środowiska są tworzone na żądanie, na podstawie tej samej definicji, w tym również w ramach lokalnego rozwoju.

Aktualizacja zestawu narzędzi staje się rutynową czynnością, a nie projektem migracyjnym

Środowiska uruchomieniowe, frameworki, narzędzia do kompilacji i środowiska IDE pozostają w tyle, ponieważ każda aktualizacja wymaga przeprowadzenia osobnego projektu. Automatyzujemy aktualizacje zależności i luk w zabezpieczeniach, tworzymy zabezpieczenie przed regresją, dzięki czemu aktualizacje wiążą się z niskim ryzykiem, oraz wdrażamy cykliczną ścieżkę aktualizacji. Gdy to już zadziała, utrzymanie aktualności kosztuje ułamek tego, co kosztowałoby nadrobienie zaległości.

Wsparcie AI jest konsekwencją tych podstaw, a nie sposobem na ich ominięcie

Wspomagane programowanie skaluje się wraz z możliwością weryfikacji wyników. Szybkie testy, sprawne procesy i nowoczesne zestawy narzędzi sprawiają, że wygenerowany kod przekłada się na wydajność, a nie na zaległości w weryfikacji. Mając to na uwadze, wprowadzamy tę technologię tam, gdzie przynosi wymierne korzyści, i jasno wskazujemy, gdzie tak nie jest.

Pracujemy z Twoim stosem technologicznym i informujemy Cię, kiedy to właśnie on stanowi problem

Modernizacja zaczyna się od tego, co Państwo używają: Java, .NET, C++, Python, rozwiązania lokalne, w chmurze lub w środowisku izolowanym; GitLab, Concourse, GitHub Actions czy Azure DevOps. Nic z tego nie wymaga od Państwa wdrożenia naszej preferowanej technologii. Jeśli to środowisko uruchomieniowe lub framework naprawdę Cię ograniczają, powiemy Ci o tym i wskażemy ścieżkę migracji. Otwarcie mówimy o tym, w jakich obszarach nasza wiedza jest najgłębsza, abyś mógł obiektywnie ocenić nasze rekomendacje. Decyzja należy do Ciebie, a prace będą kontynuowane niezależnie od wyboru. Sukcesem jest rozwiązanie, które Twoi inżynierowie opanują i będą mogli obsługiwać bez naszego udziału.

Zalety techniczne

Co się zmieni w Twoim zespole

Informacja zwrotna w ciągu kilku minut zamiast kilku dni

Proces, który kompiluje, testuje i generuje raporty w czasie trwania przerwy na kawę, zmienia sposób pracy: usterka zostaje wykryta, gdy zmiana jest jeszcze w głowie programisty, a nie tygodnie później w raporcie z fazy testowej.

Wdrażanie przestaje być decyzją

Zautomatyzowane, powtarzalne wdrożenia z przetestowaną procedurą przywracania stanu poprzedniego sprawiają, że wydawanie nowych wersji staje się rutynową czynnością. Wprowadzasz zmiany, gdy są gotowe, a nie wtedy, gdy otworzy się kolejne okno czasowe.

Problemy z integracją pojawiają się na etapie kompilacji, a nie w fazie wydania

Testy kontraktowe na granicach usług ujawniają niezgodne interfejsy w momencie ich pojawienia się: kosztowna kategoria błędów, która ujawnia się dopiero w momencie interakcji kilku aplikacji, jest wykrywana, zanim dotrze do środowiska testowego.

Środowiska na żądanie, identyczne wszędzie

Infrastruktura jako kod eliminuje zarówno czas oczekiwania na przydzielenie zasobów, jak i błędy występujące tylko na jednym etapie. Środowiska lokalne, CI i produkcyjne działają na podstawie tej samej definicji.

Aktualizacje przestają być projektami

Dzięki automatycznym aktualizacjom zależności i zestawowi testów regresyjnych, którym można zaufać, utrzymywanie aktualnych środowisk uruchomieniowych i frameworków staje się rutynowym zadaniem, a nie migracją wymagającą osobnego budżetu i uzasadnienia biznesowego.

Wsparcie AI staje się użyteczne

Szybkie testy, szybkie przeglądy i nowoczesne łańcuchy narzędziowe sprawiają, że wygenerowany kod przekłada się na wydajność, a nie na zaległości w przeglądach. To właśnie te podstawy sprawiają, że warto korzystać z tych narzędzi.

Dlaczego evoila

Dlaczego evoila faktycznie może to zrobić

Praktycy, a nie dział metodologii

Osoby oceniające Twoje rozwiązania samodzielnie budowały potoki, zestawy testowe i platformy, pod presją terminów, w ramach istniejących już systemów i przy ograniczeniach, których nie wybierały. Posiadają aktualne certyfikaty w zakresie Kubernetes, CI/CD oraz automatyzacji infrastruktury.

Doświadczenie na skalę, na której modernizacja staje się trudna

Pracujemy w środowisku, w którym setki programistów polegają na tym samym procesie wdrażania. Wprowadzanie nowych praktyk na taką skalę to zupełnie inna dyscyplina niż testowanie ich w jednym zespole: granice działów, wspólne cykle wydawnicze i utrwalone nawyki opierają się zmianom, a żadna platforma nie rozwiąże tego za Ciebie.

Środowiska, w których wynik musi przejść audyt

Znaczna część naszej pracy odbywa się w warunkach rygorystycznych wymogów bezpieczeństwa i regulacyjnych, popartych naszymi własnymi, poddanymi audytowi certyfikatami, a nie odznakami partnerów. Stosowane tam praktyki muszą wytrzymać weryfikację, a nie tylko prezentację demonstracyjną.

Oferta

Jak rozpoczyna się współpraca

Nasza oferta rozpoczyna się od krótkiej sesji rozpoznawczej, której celem jest zrozumienie celów, wyzwań i ograniczeń Państwa organizacji programistycznej. Na podstawie tych spostrzeżeń przeprowadzamy ustrukturyzowaną ocenę, obejmującą wywiady z interesariuszami, analizę istniejących procesów programistycznych oraz przegląd środowiska technicznego.

Wyniki są zestawiane w formie dokumentu koncepcyjnego przeznaczonego dla kierownictwa, który przedstawia aktualny poziom dojrzałości, wskazuje możliwości poprawy oraz zawiera konkretne zalecenia wraz z planem działania uszeregowanym według priorytetów. Podczas wspólnej sesji przeglądowej przedstawiamy wyniki, omawiamy stan docelowy oraz określamy kolejne kroki zmierzające do stopniowej i wymiernej modernizacji organizacji programistycznej.

Problem nie leży w Twoim zespole, tylko w otaczającym go systemie

Można to zmienić i nie wymaga to programu transformacji. Wystarczy jedno szczere spojrzenie.

Zacznij od oceny

Porozmawiaj z kimś, kto już to robił

Zanim podejmiesz jakąkolwiek decyzję, zapytaj kogoś, kto już przeprowadzał tego rodzaju ocenę.

Alexander Schmidt

Alexander Schmidt

Solution Area Sales

Najczęściej zadawane pytania

Najczęściej zadawane pytania dotyczące modernizacji zespołu programistów

W wyniku oceny powstaje gotowy do wdrożenia dokument koncepcyjny, który podsumowuje aktualny stan organizacji zajmującej się rozwojem oprogramowania, wskazuje kluczowe możliwości poprawy oraz przedstawia usystematyzowany plan modernizacji z uwzględnieniem priorytetów. Otrzymują Państwo jasne zalecenia oraz praktyczną podstawę do podejmowania decyzji.

Ocena została zaprojektowana tak, aby była nieskomplikowana i powodowała minimalne zakłócenia. Większość działań obejmuje wywiady z interesariuszami, warsztaty oraz przeglądy istniejących procesów i narzędzi. Zespoły programistyczne mogą kontynuować swoją codzienną pracę, podczas gdy my zbieramy niezbędne informacje.

Nie. Ocena ta jest niezależna od technologii i można ją przeprowadzić niezależnie od aktualnie stosowanego stosu technologicznego, platformy chmurowej czy zestawu narzędzi. Celem jest zrozumienie konkretnej sytuacji danej organizacji i przedstawienie zaleceń dostosowanych do jej potrzeb.

Tak. Ocenę można dostosować do organizacji różnej wielkości, od pojedynczych zespołów programistycznych po duże organizacje inżynieryjne. Zakres i szczegółowość są dostosowywane do konkretnych celów i środowiska danej organizacji.

Modernizacja zespołu programistów zaczyna się od zrozumienia obecnych wąskich gardeł, procesów dostarczania oprogramowania oraz ograniczeń technicznych. Skuteczna inicjatywa modernizacyjna zazwyczaj łączy usprawnienia procesów, najlepsze praktyki inżynieryjne, modernizację platformy oraz ukierunkowane działania wspierające, mające na celu zwiększenie produktywności i przyspieszenie dostarczania oprogramowania.

Do typowych wskaźników należą: powolne cykle wydawania nowych wersji, ręczne procesy wdrażania, niespójne praktyki programistyczne, przestarzałe zestawy narzędzi, rosnące zadłużenie techniczne oraz trudności z wdrażaniem nowoczesnych technologii, takich jak architektury natywne dla chmury czy programowanie wspomagane sztuczną inteligencją.

Wydajność programistów wzrasta, gdy zespoły poświęcają mniej czasu na oczekiwanie na udostępnienie środowisk, ręczne zatwierdzanie, wdrażanie lub wykonywanie powtarzalnych zadań. Nowoczesne praktyki inżynieryjne, automatyzacja, usprawnione przepływy pracy oraz narzędzia programistyczne wspomagane sztuczną inteligencją mogą pomóc programistom skupić się na dostarczaniu wartości biznesowej zamiast na pokonywaniu przeszkód procesowych.

Nowoczesne praktyki inżynierii oprogramowania, takie jak CI/CD, automatyczne testowanie, współpraca w ramach DevOps, obserwowalność oraz tworzenie oprogramowania natywnego dla chmury, pomagają organizacjom szybciej dostarczać oprogramowanie, poprawiać jego jakość, zmniejszać ryzyko operacyjne oraz zwiększać satysfakcję programistów.