ƒjose Mario Lima ƒluiz Bernardes Motorola General Business Information MOTOROLA NO BRASIL ƒfábrica Celulares, rádios e infraestrutura celular ƒpesquisa & DESENVOLVIMENTO Telefones Celulares Semicondutores www.motorola.com.br Jaguariúna - SP 2 9-1
MOTOROLA NO BRASIL ISO 9001 TL 9001 SW CMM N2 2000 N3-2001 N4-2004 3 Índice ƒcontexto ƒmetodologia DMAIC ƒplanejamento (Definir) ƒmétricas (Medir) ƒanálise de Causas Raízes (Analizar) ƒsoluções (Melhorar Improve ) ƒcontrole de Processo (Controlar) ƒpróximos passos ƒresultados ƒconclusões 4 9-2
Contexto Plataforma de desenvolvimento de SW Clearcase Unix Gerência de Configuração Ambiente de Montagem (Build) Tempo Médio e Variância altas Impacto em produtividade Metodologia DMAIC Otimizar processo de forma estruturada 5 Planejamento Caso de negócio ƒobjetivo organizacional de melhoria de produtividade e ciclo de vida em desenvolvimento de software. ƒtempo de build identificado como área com alto potencial de melhoria e impacto relevante. Objetivos ƒreduzir o tempo de build em 40% e reduzir a variância de maneira a tornar o processo estável e previsível. Desenvolver e implementar modelo para monitorar e avaliar o desempenho, minimizar necessidades futuras de recursos baseado na carga e caracterização de uso. Oportunidade de melhoria ƒ6500 builds são rodadas mensalmente por 120 desenvolvedores, levando 2000 horas. Tempo longo e com alta variância são considerados gargalos em desenvolvimento de SW. Definir Medir Analisar Melhorar Controlar Cronograma Mar Abr Mai Ago 6 9-3
Equipe ƒ Black/Green Belt Análise estatística Ferramentas de solução de problemas Gerência do projeto ƒ Especialistas da área Suporte técnico e implementação ƒ Gerentes Recursos e prioridades ƒ Champion Alinhamento estratégico e análise crítica 7 Métricas Operacionais Tempo de build # de elementos compilados # de elementos reaproveitados Parâmetros de compilação Monitoramento do Ambiente Memória Carga Tempo de E/S Rede 8 9-4
Análise de Causas Raiz Atividade 1. Identificação de todas as potenciais causas raízes Ferramenta Brainstorm & Diagrama de causa e efeito 2. Redução e priorização (reduzir número de causas a investigar e concentrar esforços) 3. Validação de causas raízes e identificação de soluções potenciais para anular ou reduzir impacto das causas Votação e Pareto Análise estatística (fontes de variância, métodos comparativos, análise de dados categóricos) aplicada a dados históricos e simulações. 9 Ishikawa Potenciais Causas Raiz Load Infraestrutura # of builds Other concurrent processes limit of parallelism 6 slowness processor Servers # of servers Topology Latency Network Bandwidth low response time view/vob IO wait Processo Inadequate use of bldsrc vs lib No info to run partial builds Inadequate use of parallelism Inadequate use of official version Inadequate use of debug Low level of wink-in Lack of mechanism to maximize wink-in 10 misuse of build process Tempo de Build ENOENT cache not optimized Header file structure Makefile (not optimized, no debug off, no link) Tuning lack of release libs MVFS cache not optimized view cache not optimized Arquitetura das Builds Instability of environment overload Multisite 24X7 update scheme all platforms over the same databases lack of vob servers to distribute load vobs large version trees large bottleneck vobs view and vob on same machine vob load among servers Not enough RAM CC version slowness to generate CR wink-in slowness to matchvery old DOs Build load distribution among build servers Ferramenta Clearcase 9-5
Priorização de Causas Prioridade de Investigação 6 5 4 3 2 1 0 misuse of process vobs (distribution among servers, size) Build Structure (Makefile, long inc paths, lack of libs) Network (bandwidth,latency) IO wait (vob, view) wink-in (slow match, old DOs) Potenciais Causas Raízes CC version (CC5 vs CC4x) Load (concurrence, # of builds, parallelism #) Low level of wink-in Servers (inadequate #, memory) 11 Análises e Soluções Causas Causa Mau uso do processo Infraestrutura Arquitetura das builds Soluções Potenciais Soluções potenciais Treinar usuários enfatizando adequação de parâmetros e métodos às necessidades Rever alocação de bancos nos servidores, rever memória, distribuir melhor cargas entre os vários servidores Rever arquitetura das builds Impacto em média variância variância escalabilidade média Rede Mecanismo para evitar Usar mecanismo de builds expressas média recompilação do Clearcase variância escalabilidade Versão do Clearcase Atualizar versão do Clearcase média variância Falta de controle de carga de Design of Experiment (DOE) para definição de média build nos servidores e nível de modelo para ajuste de parâmetros de carga e variância paralelismo das builds paralelismo escalabilidade causa válida causa parcialmente válida causa não válida 12 9-6
Controle de Processo e Resultados Fase 1 1200 Antes 5h13min Define Measure Analyze Improve 1000 800 CL= 5h13min UCL=26h30min CL=3h55min UCL=11h36min - new build server tim e[m inutes] 600 400 200 CL=1h53min UCL=3h42min - new storages - build manager - forced paralellism 6 0 Feb Feb Feb Mar Mar Mar Mar Apr Apr Apr Apr 13 Controle de Processo e Resultados Fase 2 300 250 Im prove CL=1h39min UCL=3h25min Infra Change Clearcase V5.0 Hoje 1h09min time[minutes] 200 150 100 50 0 CL=1h09min UCL=2h17min Express builds Retrain users tim e[minutes] CL LCL UCL 14 9-7
DOE Próximas etapas... modelo de controle de carga e paralelismo planejamento de necessidades futuras Definir limites de controle monitoramento e garantia de performance FMEA estratégia de controle automático 15 Resultados ƒ Melhoria acima das expectativas 78% (obtido) x 40% (meta inicial) De performance mediana a Benchmark ƒ Ganhos significativos em processo Previsibilidade e estabilidade Redução de ciclo de desenvolvimento ƒ Economia Investimentos somente em áreas de alto retorno Novos investimentos somente em 2006 16 9-8
Conclusões ƒ Metodologia e ferramentas Six Sigma São aplicáveis a ambientes de desenvolvimento de software Oportunidades de ganho são significativas ƒ Variáveis fundamentais de processo foram melhoradas produtividade e ciclo de vida ƒ Requer equipe especializada Black Belts, Green Belts, Especialistas da área ƒrequer comprometimento da alta gerência 17 MUIT O OBR IGADO! 18 9-9