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Operationelle Metriken
AWS Professional Services kann mit Ihren internen Teams zusammenarbeiten, um einen Mechanismus zur Steuerung der Bereitstellung einzurichten, mit dem Sie die Fortschritte Ihres Unternehmens anhand der in der folgenden Tabelle definierten operativen Kennzahlen verfolgen können. Die Metriken basieren auf realitätsnahen Erfahrungen. Sie können Ihnen helfen, Ihr MLOpS-Engagement zu definieren. Die Werte in der folgenden Tabelle sind nur Richtwerte. Die Zielwerte hängen von der Implementierung in Ihrer Organisation ab.
Area | Unterbereich | Metrik | Ziel von 6 Monaten ab dem Start der Plattform |
1. Operationelle Effizienz | Schnellere Lieferung | Zeit bis zur Bewertung | 3-Monats-Durchschnitt |
Kostentransparenz durch klare Kostenzuweisungen an die Geschäftsbereiche | AWS-Verwaltungskosten | Weniger als ursprünglich | |
2. Boundary-less Lieferung | Die Zugangsfreiheit wird nahtlos und kontrolliert gewährt | Zeit bis zum Zugriff | 1 Tag |
Support für CI/CD | Zeit bis zur Wertschöpfung (Idee bis Live) | 3-Monats-Durchschnitt | |
Vereinfachte Route-to-Live-Lieferung | Zeit bis zur Bereitstellung (nach der Betaphase) | 3-Monats-Durchschnitt | |
On-demand Spin im Labor up/down | Zeit, die Umgebung hochzufahren | 24 Stunden | |
3. Kontrolliert | Der Zugriff ist auf jeden Anwendungsfall abgestimmt und wird dynamisch gewährt oder entfernt | Zeit für den Zugriff auf den Anwendungsfall | Weniger als 1 Tag |
Dauerhafte Produktionsumgebung, in der Spoken-gestützte Entwicklungen zum Einsatz kommen | Zeit für die Bereitstellung | 2 Wochen | |
Speicher- und Datenverarbeitungskosten werden am Verwendungsort verwaltet und der Kostenstelle zugeordnet | Actuals/forecast durchsichtig | Erlaubte Abweichung der Prognosegenauigkeit | |
Einhaltung interner Sicherheitsstandards (automatische Bewertung und Prüfung) | Anzahl der nicht konformen Umgebungen | 0 | |
Dateneigentümer, die für die Bereitstellung und gemeinsame Nutzung von Daten verantwortlich sind (im Rahmen des SLA) | Kopien von Daten im Data Lake | Null Kopien von Daten im Data Lake | |
Gemeinsame Verarbeitung mit Unterstützung für die regulatorische Trennung von Daten | Gesetzeskonformer Zugriff | Null regulatorische Erkenntnisse | |
4. Sich ständig weiterentwickelnde und wiederholbare Muster | Eine Modellentwicklungsumgebung mit sich ständig weiterentwickelnden Standards | Anzahl der Aktualisierungen pro Jahr | 6 |
Möglichkeit, Umgebungen mithilfe von Spokes nach Belieben zu paketieren und bereitzustellen | Zeit, die Umgebung hochzufahren | 2 Stunden | |
Klare Anordnung von Services und Infrastruktur, die genutzt werden | Non-tracked Infrastruktur | 0 | |
5. Für die gesamte Bank | Geringere Anzahl unterschiedlicher Modellierungsumgebungen | Anzahl der Umgebungen | Weniger als 2 |
Vereinfachte Teamzusammenarbeit über Organisationsgrenzen hinweg | Zeit für den Zugriff (z. B. auf Daten) | 1 Tag | |
Gemeinsamer und einzigartiger Betrieb model/framework | Anzahl der vom Modell kontrollierten Domains | Mehr als 3 |
