(4/4) Pluk de vruchten van een goed ontwikkelproces met DORA-Metrieken: Lead Time For Changes

DORA-metrieken zijn ontwikkeld door het DevOps Research and Assessment (DORA) team van Google, dat jarenlang onderzoek heeft gedaan naar de prestaties van de best presterende DevOps-teams. Op basis van dit onderzoek hebben ze vier metrieken opgesteld waarmee je de prestaties van een DevOps-team kunt beoordelen. In deze reeks lichten we steeds een van de metrieken nader toe.

In het vorige artikel gingen we dieper in op Mean Time To Recovery, deze keer gaan we kijken naar de Lead Time For changes.

Wat is Lead Time for Changes?

Lead Time for Changes meet de tijd tussen het moment dat een codewijziging wordt doorgevoerd en het moment waarop die wijziging live staat in productie. Het is een directe graadmeter voor de snelheid van je ontwikkelproces. Een lage Lead Time betekent dus, dat jij snelle aanpassingen kan doorvoeren naar klantomgevingen.

Waarom is dat belangrijk?

In een competitieve markt draait alles om snelheid zonder concessies te doen aan kwaliteit. Stel je voor dat je nieuwe lading perziken hebt binnengekregen die nét iets zoeter en langer houdbaar zijn dan de vorige. Je wilt die natuurlijk zo snel mogelijk in de schappen krijgen, vóórdat de concurrent ze ook heeft.

Met software is het niet anders. Nieuwe features, verbeteringen of fixes leveren pas waarde zodra ze live staan. Hoe korter de doorlooptijd, hoe sneller klanten kunnen profiteren van verbeteringen en hoe sneller je als organisatie kunt reageren op feedback of veranderende marktomstandigheden.

Een lange lead time is een signaal dat er ergens in het proces vertraging optreedt. Dat kan komen door handmatige goedkeuringen, wachttijden in testomgevingen of trage deploys. Hoe sneller je bottlenecks opspoort en aanpakt, hoe sneller je business vooruitgaat.

Hoe verlaag je je Lead Time For Changes?

1. Deployment automation
Manuele deployments zijn foutgevoelig en kosten tijd. Door te automatiseren met tools zoals GitLab CI/CD, zorg je ervoor dat codewijzigingen met één druk op de knop (of zelfs volledig automatisch) naar productie gaan. Niet alleen sneller, maar ook consistenter en betrouwbaarder. Net zoals een moderne verwerkingslijn die fruit automatisch sorteert, verpakt en klaarmaakt voor de winkel.

2. Trunk-based development
In plaats van lange feature branches waar dagen- of zelfs wekenlang los van de rest van het team aan wordt gewerkt, draait trunk-based development om korte, frequente integraties op de hoofdbranch. Ontwikkelaars committen meerdere keren per dag kleine stukjes werk, die direct worden geïntegreerd, getest en klaargemaakt voor deployment.

3. Streamlined change approval

Goedkeuringsprocessen zijn vaak een van de grootste remmende factoren. Kijk kritisch naar waar menselijke goedkeuring echt nodig is, en automatiseer waar mogelijk. Door bijvoorbeeld policy-as-code toe te passen, kunnen bepaalde wijzigingen automatisch door zonder concessies te maken op governance of veiligheid.

4. Continuous Integration

Met een goed ingerichte CI-pipeline detecteer je problemen vroeg. Elke wijziging wordt meteen getest, gevalideerd en geïntegreerd met de rest van de codebase. Hiermee voorkom je manuele testen en kunnen aanpassingen sneller doorgevoerd worden.

Conclusie

Een korte Lead Time for Changes betekent niet alleen sneller features leveren, maar ook sneller leren, bijsturen en innoveren. Het helpt je om wendbaarder te worden als team én als organisatie.

Door te investeren in deployment automation, trunk-based development en een goede CI-aanpak, verkort je de tijd van idee tot productie.

Het resultaat: soepel lopende processen, een stabielere flow en klanten die niet hoeven wachten op die nieuwe features.

En nu?

Benieuwd waar jouw team staat op het gebied van Mean Time To Recovery? Download dan onze whitepaper of neem contact op met het Gitlab expert service team.