Pipeline Execution グループ - リスクマップ
概要
このページの目的は、Pipeline Execution グループのリスクマップを作成し、共有し、イテレーションすることです。
目標
リスクマップをツールとして活用して：
- チームが直面するリスクを理解する
- 軽減計画の透明性を高める
- 限られたリソースを効果的に配分する
- 品質向上に向けて戦略的に協力する
一般リスクマップ
マップの凡例
- 影響 - リスクが軽減または除去されない場合に何が起こるか
- 影響レベル - 1（低）から 5（高）で評価
- 確率 - 1（低）から 5（高）で評価
- 優先度 - 影響 × 確率。最高スコアを最初に対処。
- 軽減策 - 影響または確率を下げるために何ができるか
| リスクエリア | リスクの説明 | 影響 | 影響レベル（1 低 ～ 5 高） | 確率（1 低 ～ 5 高） | 優先度 | 軽減策 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| チーム/容量 | Pipeline Execution には BE エンジニア 6 名と FE エンジニア 2 名がおり、大きな（かつ増え続ける）バックログを抱えている | バーンアウト、SLO/SLA 未達成、チームの生産性低下 | 5 | 3 | 15 | BE のヘッドカウントをより確保できるようにする |
| チーム/容量 | スループットが予測不能 | Say/Do 率が低い、SLO/SLA 未達成 | ||||
| チーム/容量 | UX の安定したカウンターパートがいなくなった | ユーザビリティへのリスクと SUS バグの増加。責任を引き継ぐ EM/PM のバーンアウトの可能性。 | 5 | 3 | 12 | エンジニアリングチームの規模が大きくなった場合、他のカウンターパートのスケールアップを検討 |
| チーム/容量 | SET の安定したカウンターパートが共有（30%）である | リグレッションバグの見逃し | 4 | 4 | 16 | |
| チーム/エスカレーション | Rapid Actions、Engineering Allocations などのエスカレーションがチームの優先事項への集中を妨げている | バーンアウト、自律性の低さ、チームの生産性低下 | 5 | 4 | 20 | gitlab.com での緊急の Issue を積極的に軽減する方法を見つける、FE のブロックを解除するために GraphQL に取り組む、CI 専任の SRE を見つける |
| プロダクト/バックログ | バグと技術的負債のバックログが長年にわたって蓄積されている | SLO/SLA 未達成、優先順位付けが難しくなる | 5 | 3 | 15 | ドメインの所有権を見直してギャップをより適切に分担する |
| インフラの可用性 | Sidekiq シャードがスタックすることでパイプラインがスタックする | E2E テストスイートの大規模な失敗および/または顧客の使用に影響 | 4 | 3 | 12 | |
| 品質/テスト可能性 | パフォーマンステストを考慮した本番トラフィックの再現が難しい | 4 | 4 | 16 | ||
| 品質/テストカバレッジ | これは成熟したプロダクトであり、多くの機能があり、機能セットのテストカバレッジがまだない（歴史的なテストのギャップ） | リグレッションバグの見逃し | 4 | 4 | 16 | |
| プロダクト/コスト | CI パイプラインの非効率性 | 潜在的に回避可能な CI 分の使用 | 5 | 5 | 25 | パイプライン実行時間を最適化する機能を開発する |
| 機能/パフォーマンス | パフォーマンスが低いデータベースクエリ | gitlab.com データベースへの負荷追加、ページと機能の読み込み時間が遅い | 3 | 3 | 9 | 最近の Rapid Actions が役立ち、リグレッションしないよう継続的な取り組みがある |
| チーム/効率 | FE のブロックを解除するために REST を GraphQL に移行する | FE の生産性と提供 | 5 | 3 | 15 | |
| 機能/依存関係 | Runner のレスポンスと処理時間に依存 - https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/326113 - https://gitlab.com/gitlab-com/gl-infra/production/-/issues/3631 | Runner が処理に失敗した場合、ジョブが実行されず、パイプラインがスタックする | 5 | 3 | 15 | |
| インフラの可用性 | CI/CD データモデルのスケーリング | CI/CD データモデルのスケーリング | 5 | 2 | 10 | CI/CD データモデルブループリント MR で積極的に取り組み中 |
