Ускоряем Time to Market вашей разработки до 7 раз

Разработчики (Dev), тестировщики (QA) и админы (Ops) — обычные люди. Видят только свою часть задач и ничего не знают о процессах соседних команд.

«Инфосистемы Джет» помогает развернуть внутри команды конвейер — пайплайн доставки софта на продуктив:


Мы применяем гибкие методологии Agile, Scrum и Kanban;
Внедряем инструменты управления качеством — Quality Assurance (QA);
Выстраиваем процесс непрерывной интеграции процессов разработки — Continuous Integration / Continuous Delivery (CI/CD) — с использованием инструментов DevOps.



Получить консультацию по ускорению Time to Market

Все ускоряют релизы, но забывают про главное

Разработчики день и ночь пишут код, который приносит компании деньги.

Но мало просто написать код. Нужно проверить, не ломает ли он другой софт. Держит ли нагрузку и трафик.

Выполняет ли задачу на уровне функционала. И только после всех проверок можно выводить код в продуктивную среду.

Тут обычно и происходит самое грустное

Команды действуют несогласованно.

Каждый пропущенный баг / уязвимость или сбой в бизнес-процессах — это дополнительные 1−2 недели к сроку релиза. Поэтому до вывода на Productive можно ползти до 6 месяцев.

Бизнес теряет время и деньги по инерции.

Но зачем, если при правильном подходе можно всё сделать буквально за 3 недели?

Давайте сравним 2 процесса

Готовим Stories для тестировщиков и разработчиков.
Тест-кейсы готовы, Stories уходят в код.
Commit Merge запускают автотесты, результат сразу.
Автоматизация сбора и автотесты. Плохой код — обратно в разработку. Хороший — автоматически уходит на тестовый стенд.
Данные готовятся автоматическими скриптами. Тестировщик проверяет корректность работы скриптов.
Постоянно прогоняется авторегресс. Сравнительное нагрузочное тестирование автоматически выявляет деградацию производительности. Критичные нарушения исправляются сразу.
Автоматическое, по настройкам тестового стенда и pre-prod.
Собираем требования, ждём согласования ТЗ.
Разработка и тестирование ждут.
Копим коммиты, баги ловим спустя две недели. Разработчики забыли, что делали. Изменения — с ошибками.
Разработчик занимается сборкой вместо основной задачи. Merge conflict. Задействована вся команда разработки. Тестировщик ждёт.
Тестировщик заводит данные вручную.
Ручное тестирование основного и нового функционала. Критичные ошибки выявляются спустя 2 недели. Обнаруживается критичное расхождение бизнес-требований и ТЗ.
Разработчик забыл обновить инсталляционный скрипт после исправления ошибок. Админы не перенесли настройки в Productive .
Забыли про нагрузочное тестирование.
Автоматизация CI CD DevOps
Ручное управление Watefall
Долго, дорого и болезненно, больше людей — больше сроки, люди уходят на середине проекта, и приходится собирать команды заново
Быстро и эффективно, команда мотивирована, не простаивает, работает слаженно

3 НЕДЕЛИ VS 6 МЕСЯЦЕВ и 6 000 000+ РУБ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ЗАТРАТ

Данные готовятся автоматическими скриптами. Тестировщик проверяет корректность работы скриптов. Постоянно прогоняется авторегресс. Сравнительное нагрузочное тестирование автоматически выявляет деградацию производительности. Критичные нарушения исправляются сразу.

Как это работает: цифры и деньги

Посмотрим на совершенно типичный проект средней сложности с ежемесячным ИТ-бюджетом в 10 000 000 рублей. На один релиз средних масштабов у команды в таком проекте будет уходить порядка 3 месяцев, если всё идёт хорошо.

Как и на сколько можно сократить расходы и сроки выпуска релизов?

JET Time to market

Услуги ускорения Time to Market от «Инфосистемы Джет»

Интеграция традиционных систем с микросервисами
Продвигаем концепцию микросервисной архитектуры, внедряем инфраструктурные решения по управлению
микросервисами в контейнерах.

Реализация подхода дает:
  • Интеграцию и взаимодействие микросервисов и legacy-систем;
  • Интеграционные микросервисы решают задачи управляемости, безопасности, гибкости и прозрачности;
  • Каждый микросервис реализует небольшую функцию и существует в своем контейнере;
  • Единая оркестрация всех контейнеров с помощью kubernetes или других вендорских инструментов;
  • Полноценная интеграция оркестратора в существующую инфраструктуру, мониторинг системных и продуктивных метрик, высокая доступность и отказоустойчивость кластера.
Построение непрерывной интеграции процессов разработки
Выстраиваем полностью автоматизированный конвейер процесса разработки: от коммита кода разработчика до
деплоя продукта на продуктивные сервера.

Реализация подхода дает:
  • Быструю обратную связь о качестве сборки;
  • Экономию времени — разработчик не пишет новый код с дефектами, не нужны ресурсы администратора
  • для установки сборок на стенд;
  • Идентичность тестовых сред: процессы сборки, установки и тестирования более предсказуемы и
  • воспроизводимы;
  • Работу с тестовыми данными: автоматизация формирования датасетов для тестирования, включая
  • выгрузку с продуктивной базы данных;
  • Высвобождение человеческих ресурсов для выполнения более «творческих» задач;
  • Обнаружение критических неисправностей (дефектов) на ранних этапах;
  • Прозрачную отчетность о результатах тестирования;
  • Zero Downtime — подходы к обновлению продуктивной среды, направленные на бесперебойную работу приложения.
Автоматизированное и нагрузочное тестирование как сервис
Реализуем подходы к автоматизированному тестированию и решаем проблемы производительности систем.

Реализация подхода дает:
  • Автоматизацию функциональных тестов различного уровня (Smoke, регресс);
  • Реализацию единого подхода к отчетности об автоматизированном тестировании для разнородных систем
  • (web-, desktop-, mobile-, CRM-систем);
  • Разработку и автоматизацию сквозных пользовательских сценариев, включающие несколько систем;
  • Глубокий анализ всех узких мест с точки зрения нагрузки системы, донастройка системы и серверов, рекомендации по устранению всех связанных проблем.
Консалтинг по процессам разработки, построение процессов тестирования с нуля
Разрабатываем оптимальную для компании или проекта модель разработки и тестирования, включая смежные процессы.

Реализация подхода дает:
  • Выявление и приоритезацию узких мест по процессам разработки и тестирования;
  • Четкое планирования работ и загрузки смежных подразделений;
  • Создание оптимального набора методологий и инструментов, релевантных для проекта;
  • Оптимизацию использования тестовых сред;
  • Формирование четкого понимания зоны ответственности связанных подразделений (регламенты, должностные инструкции);
  • Прозрачную отчетность по текущему статусу для бизнеса и всех участников процесса.
DevOps для Data Lake и Big Data
В нашей компании DevOps активно развивается не только для классической разработки, но и для проектов построения DWH хранилищ, BI систем и Data Lake (озер данных). Кроме того, для Data Science у нас есть предложение для реализации MLOps (Machine Learning Ops).

Подробнее об этом направлении вы можете почитать здесь.

Интеграция традиционных систем с микросервисами
Продвигаем концепцию микросервисной архитектуры, внедряем инфраструктурные решения по управлению
микросервисами в контейнерах.

Реализация подхода дает:
  • Интеграцию и взаимодействие микросервисов и legacy-систем;
  • Интеграционные микросервисы решают задачи управляемости, безопасности, гибкости и прозрачности;
  • Каждый микросервис реализует небольшую функцию и существует в своем контейнере;
  • Единая оркестрация всех контейнеров с помощью kubernetes или других вендорских инструментов;
  • Полноценная интеграция оркестратора в существующую инфраструктуру, мониторинг системных и продуктивных метрик, высокая доступность и отказоустойчивость кластера.
Построение непрерывной интеграции процессов разработки
Выстраиваем полностью автоматизированный конвейер процесса разработки: от коммита кода разработчика до
деплоя продукта на продуктивные сервера.

Реализация подхода дает:
  • Быструю обратную связь о качестве сборки;
  • Экономию времени — разработчик не пишет новый код с дефектами, не нужны ресурсы администратора
  • для установки сборок на стенд;
  • Идентичность тестовых сред: процессы сборки, установки и тестирования более предсказуемы и
  • воспроизводимы;
  • Работу с тестовыми данными: автоматизация формирования датасетов для тестирования, включая
  • выгрузку с продуктивной базы данных;
  • Высвобождение человеческих ресурсов для выполнения более «творческих» задач;
  • Обнаружение критических неисправностей (дефектов) на ранних этапах;
  • Прозрачную отчетность о результатах тестирования;
  • Zero Downtime — подходы к обновлению продуктивной среды, направленные на бесперебойную работу приложения.
Автоматизированное и нагрузочное тестирование как сервис
Реализуем подходы к автоматизированному тестированию и решаем проблемы производительности систем.

Реализация подхода дает:
  • Автоматизацию функциональных тестов различного уровня (Smoke, регресс);
  • Реализацию единого подхода к отчетности об автоматизированном тестировании для разнородных систем
  • (web-, desktop-, mobile-, CRM-систем);
  • Разработку и автоматизацию сквозных пользовательских сценариев, включающие несколько систем;
  • Глубокий анализ всех узких мест с точки зрения нагрузки системы, донастройка системы и серверов, рекомендации по устранению всех связанных проблем.
Консалтинг по процессам разработки, построение процессов тестирования с нуля
Разрабатываем оптимальную для компании или проекта модель разработки и тестирования, включая смежные процессы.

Реализация подхода дает:
  • Выявление и приоритезацию узких мест по процессам разработки и тестирования;
  • Четкое планирования работ и загрузки смежных подразделений;
  • Создание оптимального набора методологий и инструментов, релевантных для проекта;
  • Оптимизацию использования тестовых сред;
  • Формирование четкого понимания зоны ответственности связанных подразделений (регламенты, должностные инструкции);
  • Прозрачную отчетность по текущему статусу для бизнеса и всех участников процесса.
DevOps для Data Lake и Big Data
В нашей компании DevOps активно развивается не только для классической разработки, но и для проектов построения DWH хранилищ, BI систем и Data Lake (озер данных). Кроме того, для Data Science у нас есть предложение для реализации MLOps (Machine Learning Ops).

Подробнее об этом направлении вы можете почитать здесь.

Интеграция традиционных систем с микросервисами
Продвигаем концепцию микросервисной архитектуры, внедряем инфраструктурные решения по управлению
микросервисами в контейнерах.

Реализация подхода дает:
  • Интеграцию и взаимодействие микросервисов и legacy-систем;
  • Интеграционные микросервисы решают задачи управляемости, безопасности, гибкости и прозрачности;
  • Каждый микросервис реализует небольшую функцию и существует в своем контейнере;
  • Единая оркестрация всех контейнеров с помощью kubernetes или других вендорских инструментов;
  • Полноценная интеграция оркестратора в существующую инфраструктуру, мониторинг системных и продуктивных метрик, высокая доступность и отказоустойчивость кластера.
Построение непрерывной интеграции процессов разработки
Выстраиваем полностью автоматизированный конвейер процесса разработки: от коммита кода разработчика до
деплоя продукта на продуктивные сервера.

Реализация подхода дает:
  • Быструю обратную связь о качестве сборки;
  • Экономию времени — разработчик не пишет новый код с дефектами, не нужны ресурсы администратора
  • для установки сборок на стенд;
  • Идентичность тестовых сред: процессы сборки, установки и тестирования более предсказуемы и
  • воспроизводимы;
  • Работу с тестовыми данными: автоматизация формирования датасетов для тестирования, включая
  • выгрузку с продуктивной базы данных;
  • Высвобождение человеческих ресурсов для выполнения более «творческих» задач;
  • Обнаружение критических неисправностей (дефектов) на ранних этапах;
  • Прозрачную отчетность о результатах тестирования;
  • Zero Downtime — подходы к обновлению продуктивной среды, направленные на бесперебойную работу приложения.
Автоматизированное и нагрузочное тестирование как сервис
Реализуем подходы к автоматизированному тестированию и решаем проблемы производительности систем.

Реализация подхода дает:
  • Автоматизацию функциональных тестов различного уровня (Smoke, регресс);
  • Реализацию единого подхода к отчетности об автоматизированном тестировании для разнородных систем
  • (web-, desktop-, mobile-, CRM-систем);
  • Разработку и автоматизацию сквозных пользовательских сценариев, включающие несколько систем;
  • Глубокий анализ всех узких мест с точки зрения нагрузки системы, донастройка системы и серверов, рекомендации по устранению всех связанных проблем.
Консалтинг по процессам разработки, построение процессов тестирования с нуля
Разрабатываем оптимальную для компании или проекта модель разработки и тестирования, включая смежные процессы.

Реализация подхода дает:
  • Выявление и приоритезацию узких мест по процессам разработки и тестирования;
  • Четкое планирования работ и загрузки смежных подразделений;
  • Создание оптимального набора методологий и инструментов, релевантных для проекта;
  • Оптимизацию использования тестовых сред;
  • Формирование четкого понимания зоны ответственности связанных подразделений (регламенты, должностные инструкции);
  • Прозрачную отчетность по текущему статусу для бизнеса и всех участников процесса.
DevOps для Data Lake и Big Data
В нашей компании DevOps активно развивается не только для классической разработки, но и для проектов построения DWH хранилищ, BI систем и Data Lake (озер данных). Кроме того, для Data Science у нас есть предложение для реализации MLOps (Machine Learning Ops).

Подробнее об этом направлении вы можете почитать здесь.

Как быстро окупается проект по ускорению Time to Market?

На старте проекта затраты на ускорение Time to Market растут: требуется выстроить систему сквозной автоматизации и процессы CI/CD.

Однако уже через 2 месяца затраты начинают снижаться, а через 4 месяца выходят примерно на одинаковый уровень.

Через 6 месяцев автоматизация начинает «приносить прибыль» по сравнению с работой в ручном режиме.

График окупаемости внедрения подхода T2M

Снижаем цену ошибки

Автоматизация и выстроенные процессы тестирования позволяют существенно сократить вероятность позднего обнаружения критичных дефектов в софте и делают процесс их исправления менее затратным.

Чем дольше команда работаем над проектом, тем выше цена ненайденной вовремя ошибки:

через дней после старта она обойдётся примерно в 5% ФОТ и дней отсрочки релиза;
через 1 месяц цена вырастет уже на 50% ФОТ и приведет к сдвигу сроков на 1−1,5 месяца.
Цена ошибки
Цена ошибки — график


DevOps Journey Map

Почему именно мы?

За 2019 год
на нашем счету 47 проектов общей стоимостью более 500 млн рублей.
В нашей команде 90+ сертифицированных профессионалов.
Мы никогда не привлекаем на проекты новичков и студентов, не гонимся за низкой ставкой в ущерб качеству.
Работаем по разным финансовым моделям (Time & Material, Fixed Price, Fixed Capacity).
Дружим и сотрудничаем с 11 партнерскими командами на случай, когда потребуется уникальная узкая экспертиза или быстрое расширение под действительно крупные проекты.
Выполняем проекты для банков, телекома, ретейла, промышленных компаний. Работаем с госсектором и оборонными предприятиями. От CRM и интернет-магазинов до клиринга платежной системы.
Проектируем и внедряем платформы для контейнеров на базе kubernetes-решений. Интегрируем кластеры оркестраторов с существующей ИТ-инфраструктурой заказчика.
Автоматизируем создание тестовых сред и полигонов для команд разработки, тестирования и эксплуатации.
Практикуем безопасную разработку и разработку через тестирование.
Настраиваем ИТ-инфраструктуру для максимального ускорения Time to Market.
Автоматизируем разработку и тестирование «с нуля», внедряем гибкие методологии QA/CI/CD/DevOps.
Умеем интегрировать традиционные системы с микросервисами.
Знаем, как реализовать концепцию Shift Left, чтобы находить все ошибки как можно раньше, и чтобы вопросы информационной безопасности не затягивали сроки релизов.

Опыт

Гибкость

Культивируем принципы DevSecOps

DEV

SEC

OPS

Много пишем про CI/CD/DevOps, Time to Market и RPA

Статьи
Jetinfo
Снижение Time-to-market
https://www.jetinfo.ru/snizhenie-time-to-market/

RPA или как спасти миллионы часов
https://www.jetinfo.ru/rpa-ili-kak-spasti-milliony-chasov/


Vc.ru
Ускорение Time to Market: Опыт «М.Видео»
https://vc.ru/dev/100910-uskorenie-time-to-market-opyt-m-video

Ускорение Time to Market: реально ли выпускать обновления в 3-5 раз быстрее?
https://vc.ru/dev/84456-uskorenie-time-to-market-realno-li-vypuskat-obnovleniya-v-3-5-raz-bystree


Habr
Как сократить time-to-market: история про автоматизацию тестирования в «М.Видео»
https://habr.com/ru/company/jetinfosystems/blog/438876/

Интеграционная шина для Банка СОЮЗ (АО): проектирование и автотестирование
https://habr.com/ru/company/jetinfosystems/blog/479316/

Robotic Process Automation — новый взгляд на старые технологии
https://habr.com/ru/company/jetinfosystems/blog/447398/


Radiorus
Завтра в мире
https://www.radiorus.ru/brand/57087/episode/2163358


Бизнес и Территория

Стоит ли доверять бизнес роботам?
http://biz-terr.ru/stoit-li-doveryat-biznes-robotam/


РБК Pro
Роботы против пандемии: пять примеров своевременного внедрения RPA
https://pro.rbc.ru/demo/5ec6706e9a7947b85450737c

Нашей экспертизе по ускорению Time to Market и внедрению методологий QA/CI/CD/DevOps доверяют

Получить консультацию по ускорению Time to Market
Когда мы поймём ожидания вашего бизнеса и текущие ограничения процессов, мы сможем поставить первичный диагноз и озвучить основные идеи о том, что можно улучшить прямо сейчас.

Дальше можно переходить к полноценному обследованию процессов. Первые действия и результаты вы увидите уже через 2−3 недели с момента старта проекта.

Получить консультацию по ускорению Time to Market
Когда мы поймём ожидания вашего бизнеса и текущие ограничения процессов, мы сможем поставить первичный диагноз и озвучить основные идеи о том, что можно улучшить прямо сейчас.

Дальше можно переходить к полноценному обследованию процессов. Первые действия и результаты вы увидите уже через 2−3 недели с момента старта проекта.

Получить консультацию по ускорению Time to Market
Когда мы поймём ожидания вашего бизнеса и текущие ограничения процессов, мы сможем поставить первичный диагноз и озвучить основные идеи о том, что можно улучшить прямо сейчас.

Дальше можно переходить к полноценному обследованию процессов. Первые действия и результаты вы увидите уже через 2−3 недели с момента старта проекта.
Москва, ул. Большая Новодмитровская, д. 14, стр. 1
Офисный центр «Новодмитровский»