テクニカルブループリント

概要

テクニカルブループリントは以下を文書化しています:

1. プラットフォームの現在の状態。
2. システムやプロセスに関わるさまざまなユーザーペルソナに対する現在の理解。
3. 現在把握されているギャップ、課題、および機会。
4. 現時点での知見に基づく、望ましいアーキテクチャ。
5. 望ましいアーキテクチャをどのように実現するか、つまり現状から望ましい状態へのパスに関する現在の方針。

このテクニカルブループリントは、Analytics Instrumentation チームの現在の集合的な理解の生きたドキュメントとして意図されています。 ブループリントのコミット履歴は、私たちのスコープ、プロセス、およびシステムに関するチームの集合的な理解が時間とともにどのように進化してきたかを理解するために活用されることを目的としています。

Analytics Instrumentation チームはなぜ存在するのか？

Analytics Instrumentation グループは Analytics セクションの一部です。 私たちは、プライバシーに配慮した形で、GitLab 製品内のプロダクト使用データの収集とインストルメンテーションツールを構築しています。

私たちのグループが重点を置く取り組み:

1. データドリブンなプロダクトインサイトで GitLab 社内チームを支援し、より良い GitLab を構築する

Analytics Instrumentation から生成されたインサイトにより、チームは人員とリソースを投資する最適な場所を特定し、どのプロダクトカテゴリが早く成熟するか、ユーザーエクスペリエンスをどこで改善できるか、プロダクトの変更がビジネスにどのような影響を与えるかを把握できます。

2. コストを顧客価値に合わせた使用量ベースのサービスを含む GitLab のオファリングを発展させる

Analytics Instrumentation のツールで収集した課金イベントにより、GitLab は GitLab のプロダクトポートフォリオ全体で堅牢な使用量計測機能を提供できます。

私たちの目標は何か？

以下が私たちの高レベルのプロダクト目標です:

1. インストルメンテーションの容易さ

私たちの目標はインストルメンテーションを簡単にすることです。プロダクトチームが最小限の摩擦やサポートリクエストで独立してインストルメンテーションを追加できるよう、セルフサービスのツールとインフラストラクチャを構築することでこれを実現します。つまり、「これを追跡する必要がある」から「データが流れている！」まで の時間を短縮する明確なドキュメント、自動化されたワークフロー、直感的な API を作成することです。インストルメンテーションを負担ではなく、手間のかからないものとして感じてもらいたいと思っています。

2. インストルメンテーションサポートの拡大

私たちの目標は、すべての GitLab プロダクトチームが、開発・デプロイ方法に関わらず、私たちのツールとプロセスを使用してプロダクト使用状況、課金イベント、メトリクスをインストルメントできるようにすることです。メインの Ruby ベースのモノリスから全てのサテライトサービスまで、.com、セルフマネージド、Dedicated デプロイメントにまたがる GitLab の製品アーキテクチャ全体で一貫したインストルメンテーションカバレッジを提供することを目指しています。現在、メインの GitLab モノリスに対する強力なインストルメンテーションサポートがありますが、全てのサテライトサービスとデプロイメントタイプ全体でパリティを達成するよう取り組んでいます。使用状況の追跡とデータ収集機能に関しては、どのコードベースも取り残されるべきではありません。

3. インストルメンテーション採用の深化

表面的なカバレッジに満足せず、既存のコードベース内で徹底的かつ包括的なインストルメンテーションを実現するよう取り組んでいます。プラットフォームの一部は十分にインストルメントされていますが、他の部分には大きなギャップがあり、プロダクト全体でユーザー行動の理解が不均一になっています。ユーザーが毎日依存している重要な機能を含む GitLab モノリスに特に注目していますが、実際の使用パターンやユーザージャーニーに対する十分な可視性が欠けていることが多い状況です。

4. データ品質

私たちは、Analytics Instrumentation チームが収集するすべてのものの正確性、信頼性、一貫性を確保することで、使用データの信頼できるソースとなることを目指しています。データ検証、異常検知パイプライン、プライバシーポリシーと法的コンプライアンスへの厳格な遵守を実装しています。

Analytics Instrumentation チームのデータ品質は、以下の原則を使用して評価されます:

1. 正確性
2. 完全性
3. 一貫性
4. 独自性と整合性
5. 適時性
6. 妥当性
7. 関連性
8. アクセシビリティ
9. トレーサビリティ
10. 解釈可能性

5. データからインサイトへ

私たちの目標は、収集したデータが内部のアナリティクスおよびビジュアライゼーションツールとうまく統合されること、内部の意思決定だけでなく顧客向けのプロダクト内アナリティクスとインサイトをサポートすること、そしてチームがユーザー行動とプロダクトパフォーマンスに関する質問に素早く回答できるようにすることです。

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