Medición de los resultados y replicación de los éxitos - Pilar de sostenibilidad

Medición de los resultados y replicación de los éxitos

Mida los resultados y replique los éxitos de las siguientes maneras:

  • Mida la mejora inicial de los recursos aprovisionados por unidad de trabajo y la disminución cuantitativa de los recursos aprovisionados.

  • Compare las estimaciones iniciales y los resultados de las pruebas con sus mediciones de producción. Identifique los factores que podrían haber contribuido a las diferencias y actualice sus metodologías de estimación y pruebas cuando proceda.

  • Determine el éxito y el grado de éxito y comparta los resultados con las partes interesadas.

  • Si tuvo que revertir los cambios debido a que las pruebas no fueron satisfactorias o a las consecuencias negativas no deseadas del cambio, identifique los factores que contribuyeron a ello. Efectúe iteraciones cuando sea viable o evalúe nuevos enfoques para lograr los objetivos del cambio.

  • Aproveche lo que ha aprendido, establezca estándares y aplique las mejoras exitosas a otros sistemas que puedan beneficiarse de manera similar. Recopile y comparta su metodología, los artefactos relacionados y los beneficios netos entre equipos y organizaciones para que otros puedan adoptar su estándar y replicar su éxito.

  • Supervise los recursos aprovisionados por unidad de trabajo y haga un seguimiento de los cambios y del impacto total a lo largo del tiempo. Los cambios en la carga de trabajo, o la forma en que los clientes consumen la carga de trabajo, pueden repercutir en la eficacia de la mejora. Vuelva a evaluar las oportunidades de mejora si observa una disminución significativa a corto plazo en la eficacia de la mejora o una reducción acumulada de la eficacia a lo largo del tiempo.

  • Cuantifique el beneficio neto de la mejora a lo largo del tiempo (incluidos los beneficios recibidos por otros equipos que aplicaron la mejora, si están disponibles) para mostrar el retorno de la inversión derivado de las actividades de mejora.

Al aplicar este paso al Escenario de ejemplo, se miden los siguientes resultados.

Su carga de trabajo muestra una mejora inicial de una reducción del 23 % en los requisitos de almacenamiento tras implementar y aplicar el nuevo algoritmo de compresión a los archivos de imagen existentes.

El valor medido coincide en gran medida con las estimaciones iniciales (25 %) y se determina que la diferencia significativa en comparación con las pruebas (30 %) se debe a que los archivos de imagen utilizados en las pruebas no son representativos de los archivos de imagen presentes en producción. El conjunto de imágenes de prueba se modifica para que refleje de forma más adecuada las imágenes en producción.

La mejora se considera un éxito total. La reducción total del almacenamiento aprovisionado es un 2 % inferior al 25 % estimado, pero un 23 % sigue siendo una enorme mejora en cuanto al impacto en la sostenibilidad y va acompañada de un ahorro de costos equivalente.

Las únicas consecuencias imprevistas del cambio son la reducción beneficiosa del tiempo transcurrido para efectuar la compresión y una reducción equivalente del consumo de vCPU. Estas mejoras se atribuyen al código altamente optimizado.

Establece un proyecto interno de código abierto en el que comparte su código, los artefactos asociados, la orientación sobre cómo implementar el cambio y los resultados de la implementación. El proyecto interno de código abierto facilita a sus equipos la adopción del código para todos sus casos de uso del almacenamiento persistente de archivos. Sus equipos adoptan la mejora como norma. Los beneficios secundarios del proyecto interno de código abierto son que todos los que adoptan la solución se benefician de las mejoras de la solución y cualquier persona puede contribuir con mejoras al proyecto.

Publica su éxito y comparte el proyecto de código abierto en toda su organización. Cada equipo que adopta la solución replica el beneficio con una inversión mínima y aumenta el beneficio neto obtenido de su inversión. Publica estos datos como una historia de éxito continuo.

Seguirá supervisando el impacto de la mejora a lo largo del tiempo y aplicará los cambios necesarios en el proyecto interno de código abierto.