成果を測定し、成功を再現する

次の方法で結果を測定し、成功を再現します:

• 作業単位あたりのプロビジョニングされたリソースに対する初期改善と、プロビジョニングされたリソースにおける量的削減を測定します。

• 最初の推定値とテスト結果を、本番の測定値と比較します。差異を生じさせた可能性のある要因を特定し、必要に応じて推定やテスト方法を更新します。

• 成功、成功の程度を決定し、利害関係者と結果を共有します。

• テストの失敗や変更による想定外の否定的な結果が原因で変更を元に戻す場合、その要因を特定します。実行可能な場合は反復し、変更の目標を達成するための新しいアプローチを評価します。

• 学んだことを標準化し、成功した改善を他のシステムにも適用することで、同じように利益を得ることができます。方法論、関連する成果物、および実際の利益を記録し、チームや組織全体で共有することで、他の人々があなたの基準を採用し、成功を再現できるようにします。

• 作業単位ごとにプロビジョニングされたリソースをモニタリングし、時間の経過に伴う変化と総影響をトラッキングします。ワークロードの変化、あるいはお客様のワークロードの消費方法の変化は、改善の効果に影響を与える可能性があります。改善の効果が短期的に著しく低下した場合、または時間の経過とともに効果が累積的に低下した場合は、改善機会を再評価してください。

• 改善から得られる正味利益を長期にわたって定量化し、改善活動からの投資対効果を示します (可能であれば、その改善を適用した他のチームが受けた利益も含みます)。

このステップを シナリオの例 に適用して、次の結果を測定しました。

お客様のワークロードでは、既存の画像ファイルに新しい圧縮アルゴリズムを導入、適用した後、ストレージ要件が 23% 削減されるという初期改善が見られました。

測定値は初期推定値 (25%) とおおよそ一致しており、テスト値 (30%) と比較したときの有意差はテストで使用した画像ファイルが本稼働環境の画像ファイルを代表していない結果と判断されます。テスト用の画像セットを修正し、本稼働環境の画像をより適切に反映させることができます。

改善は完全な成功とみなされました。プロビジョニングされたストレージの総削減量は、推定 25% より 2% 少ないですが、23% は持続可能性への影響においてやはり大きな改善であり、同等のコスト削減を伴います。

変更の意図しない唯一の結果は、圧縮を実行するための経過時間の有益な短縮と、消費された同等の削減ですCPU。これらの改善は、高度に最適化されたコードに起因するものです。

社内でオープンソースプロジェクトを立ち上げ、コード、関連成果物、変更の実装方法に関するガイダンス、実装結果を共有します。社内でオープンソースプロジェクトを立ち上げることにより、貴社のチームが永続的ファイルストレージのすべてのユースケースにコードを採用することが容易になります。チームはその改善策を標準として採用します。社内オープンソースプロジェクトの二次的な利点は、そのソリューションを採用した全員がそのソリューションの改良の恩恵を受けられること、そして誰でもプロジェクトへの改善に貢献できることです。

成功事例を公開し、オープンソースプロジェクトを組織全体で共有するのです。このソリューションを採用したすべてのチームは、最小限の投資でその利益を再現し、投資から受ける純利益を増やすことができます。このデータを継続的な成功事例として公開します。

経時的な改善の影響を引き続きモニタリングし、必要に応じて社内オープンソースプロジェクトに変更を加えます。