Transformación de la entrega de software: casos prácticos de Sodelico
Los expertos en Engineering Excellence de EPAM han probado las herramientas de Sodelico durante casi dos años en más de 40 organizaciones y 200 proyectos para conocer su eficacia. Este artículo trata de casos prácticos reales de proyectos reales.
Acerca de Sodelico
Sodelico (optimizador de costos de entrega de software) es una plataforma basada en IA que ha sido pensada para optimizar todas las fases del ciclo de vida del desarrollo de software. Gracias a sus modelos estadísticos, puede detectar ineficiencias, proporcionar sugerencias de mejoras y predecir el retorno de la inversión para cada recomendación en su SDLC.
Sodelico puede ser útil para su empresa ya que logra:
- Reducir los costos operativos hasta en un 30 %.
- Mejorar sus plazos de entrega en un 20 %.
- Mitigar los riesgos en todo el proceso de pipeline.
Andrei Stotski y Aleksandr Gushchin, expertos que contribuyen con Sodelico, compartieron los resultados de su aplicación en proyectos reales.
Aviso: algunos datos se han modificado para proteger la confidencialidad de los clientes. Todos los cálculos se realizaron sobre la base de el promedio mixto de EPAM, y no refleja el promedio de los cálculos. Los datos proporcionados se refieren únicamente a los costos de pipeline y entrega, no al presupuesto total ni al ahorro global de toda la empresa.
Proyecto A: sistema ERP
Descripción del problema
Se detectaron ineficiencias en los procesos actuales de QA, falta de automatización, baja madurez de las prácticas de ingeniería, falta de automatización CI/CD y procesos de arquitectura.
Solución propuesta
El equipo de EngX partió de la evaluación de la madurez de ingeniería del cliente y del ciclo de vida del software (SDLC).
Se implementaron los siguientes pasos:
- Se desarrolló un plan de transformación para la optimización de procesos.
- Se estableció un enfoque de entrega basado en datos como punto de partida para la transformación de EngX.
- Se crearon artefactos de QA basados en las recomendaciones de EngX en EPAM.
- Se optimizó la pirámide de pruebas mediante la reducción de las pruebas manuales.
- Se implementaron cambios significativos en el pipeline de pruebas.
- Se mejoró la colaboración entre los equipos de automatización y manuales.
- Se perfeccionó la planificación de sprints de EngX para incrementar la eficacia mediante sincronizaciones periódicas y supervisión de la actividad.
Resultados clave
- Costo de transformación: disminuyó en €99K (de €210K previstos a €111K reales), lo que supone un ahorro de unos 315 días-persona.
- Costo del pipeline de entrega: se redujo en €225K al año (de €580K a €355K), lo que supuso un ahorro de unos 640 días-persona.
- Retorno de la inversión de la transformación EngX: 215%.
- Tiempo de incorporación de nuevos empleados: se redujo en un 50% (de 16 a 8 meses).
- Cobertura de automatización de pruebas: aumentó del 49% al 59%.
- Eficacia de la contención de defectos: aumentó del 60% al 80%.
Cobertura del diseño de pruebas: ha pasado del 20% al 95%.
La velocidad promedio ha aumentado un 20 % — de 179 a 210 puntos — durante el período en que se inició un programa de mejora continua.
Proyecto B: portal de reconocimiento
Descripción del problema
Se identificaron dificultades críticas en los procesos de desarrollo relacionadas con CI/CD, automatización de pruebas y revisión de código.
Solución propuesta
El equipo de EngX partió de la evaluación de la madurez de ingeniería y del ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC) del cliente.
Se implementaron los siguientes pasos:
- Se introdujeron medidas de ahorro en el pipeline para mejorar la eficiencia y optimizar el uso de recursos:
- Aumento de la cobertura de las pruebas unitarias
- Aumento de la cobertura de la automatización de pruebas
- Establecimiento de estrictas puertas de calidad en el pipeline CI/CD
- Implementación de un enfoque de entrega basado en datos
- Optimización de la pirámide de antigüedad
- Se aplicaron metodologías ágiles para mejorar la autoorganización, la colaboración y la capacidad de respuesta al cambio mediante una planificación eficaz de los sprints.
- Se incorporó la cobertura del código en el entorno de desarrollo integrado (IDE), lo que permite la detección temprana de problemas y la agilización de las revisiones del código.
- Se introdujo un conjunto de verificación de la compilación para agilizar las pruebas posteriores a la implantación, lo que dio lugar a un circuito de feedback más rápido y a una resolución de problemas más ágil.
- Se identificaron áreas de mejora para minimizar el tiempo dedicado a tareas manuales de QA, lo que permitió que los equipos se centraran en iniciativas más estratégicas.
- Se agilizaron los procesos (CI/CD), reduciendo el tiempo de comercialización y mejorando la eficacia de la publicación de software.
Resultados clave
- Costo de transformación: disminuyó de €40K previstos a €31.5K reales para la mejora.
- Costo del pipeline de entrega: disminuyó en €54K al año (de €156K a €102K euros).
- Retorno de la inversión de la transformación EngX: 200%.
- Duración de la suite de regresión: disminuyó de 270 minutos a 180 minutos.
- Cobertura de automatización de pruebas: aumentó del 5% al 52%.
- Promedio de reelaboración: disminuyó del 15% al 5%.
- Costo del pipeline de entrega: disminuyó en €54K (de €156K a €102K).
La siguiente gráfica ilustra la distribución de riesgos y la inversión financiera necesaria para la reducción de riesgos a largo plazo. Se invirtieron €11.2K y las ganancias generales fueron de €36.1K.
Proyecto C: gestión de identidad de los usuarios
Descripción del problema
El ciclo de lanzamiento no era muy rápido. Se detectaron problemas críticos en los procesos de desarrollo relacionados con CI/CD, automatización de pruebas y revisión de código.
Solución propuesta
El equipo de EngX partió de la evaluación de la madurez de ingeniería del cliente y del ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC).
Conclusión de la evaluación: mejorar la calidad y aumentar la automatización acelera la entrega en un proyecto real.
Se implementaron los siguientes pasos:
- Se introdujeron medidas de ahorro en el pipeline para mejorar la eficiencia y optimizar el uso de recursos:
- Aumento de la cobertura de las pruebas unitarias
- Aumento de la cobertura de la automatización de pruebas
- Establecimiento de estrictas puertas de calidad en el pipeline CI/CD
- Implementación de un enfoque de entrega basado en datos
- Optimización de la pirámide de antigüedad
- Se aplicaron metodologías ágiles para mejorar la autoorganización, la colaboración y la capacidad de respuesta al cambio mediante una planificación eficaz de los sprints.
- Se incorporó la cobertura del código en el entorno de desarrollo integrado (IDE), lo que permite la detección temprana de problemas y la agilización de las revisiones del código.
- Se introdujo un conjunto de verificación de la compilación para agilizar las pruebas posteriores a la implantación, lo que dio lugar a un circuito de feedback más rápido y a una resolución de problemas más ágil.
- Se identificaron áreas de mejora para minimizar el tiempo dedicado a tareas manuales de QA, lo que permitió que los equipos se centraran en iniciativas más estratégicas.
- Se agilizaron los procesos (CI/CD), reduciendo el tiempo de comercialización y mejorando la eficacia de la publicación de software.
Resultados clave
- Defecto no válido (mayo-septiembre): disminuyó del 10% al 5%.
- Contención de defectos: se mantuvo en el 100%.
- Tiempo promedio de compilación en minutos (enero-febrero): disminuyó de 40-50 minutos a 10-13 minutos.
- Frecuencia de despliegue (etapa final): pasó de 1 cada 15 días a 1-2 cada 14 días.
- Éxito promedio del pipeline basado en la media de dos iteraciones: ha pasado del 50-60% al 90%.
- Calificación de la mantenibilidad del código: se mantuvo igual, en A.
- Índice de fiabilidad del código: se mantuvo igual, en B.
- Índice de seguridad del código: se mantuvo igual, en A.
- Complejidad ciclomática: disminuyó de 20 a 15.3.
Basándose en las métricas, el equipo EngX redujo el tiempo total de compilación y aumentó la frecuencia de los lanzamientos a producción.
Conclusion
Andrei Stotski añadió algunas palabras sobre las limitaciones en la aplicabilidad de Sodelico: “No todos los proyectos pueden mejorarse. Nos centramos principalmente en el desarrollo de software, en el que las mejoras del pipeline dependen de la madurez del equipo. Tras una evaluación, es posible que no se encuentren mejoras necesarias si su madurez es alta, lo cual está perfectamente bien. Si su interés está puesto en minimizar los riesgos y reducir los costos de propiedad del SDLC con software basado en IA, programen una demostración ya mismo.
