GitLabの分析機能
GitLabには、ソフトウェア開発のライフサイクル全体を可視化し、改善につなげるための分析機能が豊富に用意されています。インスタンス、グループ、プロジェクトの各レベルで利用できるこれらの機能を活用することで、開発チームのパフォーマンスを定量的に把握し、ボトルネックを特定できます。
本記事では、GitLabが提供する分析機能の全体像を整理し、それぞれの特徴と活用シーンを解説します。
1. 分析機能の全体像
GitLabの分析機能は、大きく5つのカテゴリに分類されます。
2. エンドツーエンド分析：開発ライフサイクル全体を俯瞰する
ソフトウェア開発のライフサイクル全体を俯瞰し、デジタルトランスフォーメーションの機会を見つけるための機能群です。
| 機能 | 説明 | プロジェクト | グループ | インスタンス |
|---|---|---|---|---|
| バリューストリームダッシュボード | DevSecOpsのトレンド、パターン、改善機会を可視化 | ○ | ○ | × |
| バリューストリーム管理分析 | カスタマイズ可能なステージを通じて、価値提供までの時間を分析 | ○ | ○ | × |
| DevOps採用状況 | 組織のDevOps成熟度を測定し、機能の採用状況を時系列で追跡 | × | ○ | ○ |
| 利用状況トレンド | インスタンスのデータ概要と、データ量の経時変化を把握 | × | × | ○ |
| インサイト | イシュー、マージリクエスト、トリアージの健全性を探索するカスタマイズ可能なレポート | ○ | ○ | × |
| 分析ダッシュボード | 収集されたデータを可視化するための組み込み・カスタマイズ可能なダッシュボード | ○ | ○ | × |
2.1 活用シーン
バリューストリーム管理分析の実践例: 開発プロセスを「イシュー作成」「開発開始」「コードレビュー」「テスト」「デプロイ」といったステージに分割し、各ステージでの滞留時間を測定します。例えば、コードレビューステージで平均3日かかっていることが判明した場合、レビュアーの増員やレビュープロセスの見直しを検討できます。
DevOps採用状況の活用: 複数のチームを抱える組織では、各チームのCI/CD導入率、自動テストのカバレッジ、セキュリティスキャンの実施状況などを横断的に比較できます。これにより、ベストプラクティスを共有したり、遅れているチームへのサポートを計画したりできます。
3. 生産性分析：イシューとマージリクエストの効率を測る
チームのイシューとマージリクエストに関する生産性を把握するための機能群です。
| 機能 | 説明 | プロジェクト | グループ | インスタンス |
|---|---|---|---|---|
| イシュー分析 | 毎月作成されるイシューの数を可視化 | ○ | ○ | × |
| マージリクエスト分析 | 平均マージ時間、スループット、アクティビティの詳細を表示 | ○ | × | × |
| 生産性分析 | マージリクエストのライフサイクルを作成者レベルまでフィルタリングして分析 | × | ○ | × |
| コードレビュー分析 | オープンなマージリクエストとそのアクティビティ情報を表示 | ○ | × | × |
3.1 活用シーン
マージリクエスト分析の実践例: 平均マージ時間（MTTM）が2週間を超えている場合、以下のような問題が考えられます。
- マージリクエストのサイズが大きすぎる（小さく分割すべき）
- レビュアーのアサインが遅れている
- レビューコメントへの対応に時間がかかっている
この分析結果をもとに、「マージリクエストは500行以内」といったガイドラインを設定したり、レビュー担当者の自動アサイン機能を導入したりできます。
コードレビュー分析の活用: レビュー待ちのマージリクエストが10件以上溜まっている状況を可視化することで、レビュープロセスのボトルネックを早期に発見できます。特定のレビュアーに集中している場合は、レビュー担当者の分散を検討します。
4. 開発者分析：開発者の貢献を可視化する
開発者の生産性とコードカバレッジに関する洞察を得るための機能群です。
| 機能 | 説明 | プロジェクト | グループ | インスタンス |
|---|---|---|---|---|
| コントリビューション分析 | グループメンバーによる貢献イベント（プッシュ、マージリクエスト、イシュー）の概要を棒グラフで表示 | × | ○ | × |
| コントリビューター分析 | プロジェクトメンバーによるコミット数の折れ線グラフを表示 | ○ | × | × |
| リポジトリ分析 | 使用されているプログラミング言語とコードカバレッジ統計を表示 | ○ | ○ | × |
4.1 活用シーン
リポジトリ分析の実践例: コードカバレッジが60%未満のプロジェクトを特定し、テスト強化の優先順位を決定できます。また、プログラミング言語の構成比を把握することで、技術的負債の状況や、チームのスキルセット要件を明確にできます。
コントリビューション分析の活用: 新しく参加したメンバーの貢献度を追跡し、オンボーディングの進捗を確認できます。また、特定の期間に貢献が減少しているメンバーがいれば、ブロッカーの有無を確認するきっかけになります。
5. CI/CD分析：パイプラインのパフォーマンスを追跡する
CI/CDのパフォーマンスに関する洞察を得るための機能群です。
| 機能 | 説明 | プロジェクト | グループ | インスタンス |
|---|---|---|---|---|
| CI/CD分析 | パイプラインの実行時間と成功・失敗の状況を表示 | ○ | ○ | × |
| DORAメトリクス | デプロイ頻度、変更のリードタイム、変更失敗率、サービス復旧時間を表示 | ○ | ○ | × |
5.1 DORAメトリクスの詳細
DORAメトリクスは、DevOpsのパフォーマンスを測定する業界標準の指標です。
デプロイ頻度: 本番環境へのデプロイがどれくらいの頻度で行われているかを測定します。高パフォーマンスなチームは1日に複数回デプロイしています。
変更のリードタイム: コミットから本番環境へのデプロイまでの時間を測定します。この時間が短いほど、ユーザーへの価値提供が迅速です。
変更失敗率: デプロイ後にロールバックや修正が必要になった割合を測定します。15%未満が望ましいとされています。
サービス復旧時間: 本番環境で問題が発生してから復旧するまでの時間を測定します。この時間が短いほど、ユーザーへの影響を最小限に抑えられます。
5.2 活用シーン
CI/CD分析の実践例: パイプラインの実行時間が30分を超えている場合、以下のような改善策を検討できます。
- テストの並列実行
- キャッシュの活用
- 不要なジョブの削除
- テストの選択的実行（変更されたファイルに関連するテストのみ実行）
パイプラインの失敗率が高い場合は、テストの安定性やインフラの問題を調査します。
6. セキュリティ分析：脆弱性を管理する
セキュリティの脆弱性とメトリクスに関する洞察を得るための機能です。
| 機能 | 説明 | プロジェクト | グループ | インスタンス |
|---|---|---|---|---|
| セキュリティダッシュボード | セキュリティスキャナーによって検出された脆弱性のメトリクス、評価、チャートを表示 | ○ | ○ | × |
6.1 活用シーン
セキュリティダッシュボードの実践例: 検出された脆弱性を重要度（Critical、High、Medium、Low）別に分類し、優先順位をつけて対処します。例えば、Critical の脆弱性は即座に修正し、Medium 以下の脆弱性は次のスプリントで計画的に対応するといった運用が可能です。
また、グループレベルで複数プロジェクトの脆弱性を横断的に確認することで、組織全体のセキュリティリスクを把握できます。
7. 開発メトリクスの用語集
GitLabの分析機能で使用される主要な開発メトリクスを理解しておくことで、データをより効果的に活用できます。
| メトリクス | 定義 | GitLabでの測定方法 | 改善の目安 |
|---|---|---|---|
| 平均変更時間（MTTC） | アイデアから提供までの平均期間 | イシューが作成されてから、関連するマージリクエストが本番環境にデプロイされるまで | 短いほど良い。1週間以内が理想的 |
| 平均検出時間（MTTD） | バグが本番環境で検出されないままの平均期間 | バグが本番環境にデプロイされてから、それを報告するイシューが作成されるまで | 短いほど良い。監視とアラートの強化で改善 |
| 平均マージ時間（MTTM） | マージリクエストの平均ライフスパン | マージリクエストが作成されてからマージされるまで（クローズまたは未マージのマージリクエストは除外） | 1〜3日が目安。長すぎる場合はレビュープロセスを見直す |
| 平均復旧時間（MTTR） | バグが本番環境で修正されないままの平均期間 | バグが本番環境にデプロイされてから、バグ修正がデプロイされるまで | 短いほど良い。1時間以内が高パフォーマンスチームの基準 |
| ベロシティ | 特定期間に完了したイシューの総負荷 | 特定期間にクローズされたイシューの合計ポイントまたはウェイト | チームごとに異なる。安定した値を維持することが重要 |
7.1 メトリクスの実践的な活用方法
これらのメトリクスは単独で見るのではなく、組み合わせて分析することで真価を発揮します。
例1: MTTMが長く、MTTCも長い場合
- 原因: レビュープロセスがボトルネックになっている可能性
- 対策: レビュアーの増員、レビューガイドラインの整備、マージリクエストのサイズ削減
例2: デプロイ頻度は高いが、変更失敗率も高い場合
- 原因: テストカバレッジが不足している可能性
- 対策: 自動テストの強化、ステージング環境でのテスト徹底
例3: MTTDが長い場合
- 原因: 監視体制が不十分
- 対策: アプリケーション監視の導入、エラートラッキングツールの活用
8. 分析機能の利用に必要な権限
分析機能を利用するには、プロジェクトやグループに対する適切なロールと権限が必要です。一般的に、Reporter以上のロールがあれば、ほとんどの分析機能にアクセスできます。また、プロジェクト設定から特定の分析機能を無効化することも可能です。
9. まとめ
GitLabの分析機能は、開発プロセスの可視化と改善のための強力なツールセットです。これらの機能を効果的に活用するためのポイントは以下の通りです。
段階的な導入: すべての機能を一度に使おうとせず、まずはチームの課題に直結する機能から始めます。例えば、レビュー時間が課題ならマージリクエスト分析から、デプロイの安定性が課題ならDORAメトリクスから始めるとよいでしょう。
定期的なレビュー: 週次や月次でメトリクスをレビューし、トレンドを把握します。数値の変化だけでなく、その背景にある要因を議論することが重要です。
改善サイクルの確立: メトリクスで問題を発見したら、仮説を立てて改善策を実施し、その効果を再度メトリクスで検証するというサイクルを回します。
チーム全体での共有: 分析結果はチーム全体で共有し、透明性を保ちます。数値を個人の評価に使うのではなく、チーム全体の改善に活用することが成功の鍵です。
GitLabの分析機能を使いこなし、データドリブンな開発プロセスの改善を実現してください。