Exploring DevOps team formations: An empirical study of DevOps teamcharacteristics and performance metrics
DevOps ekip oluşumlarını incelemek: DevOps ekip özellikleri ve performans ölçütlerine dair ampirik bir çalışma
- Tez No: 1007544
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET NAFİZ AYDIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
DevOps uygulamalarının yaygın olarak benimsenmesine rağmen, ekip oluşumları, ekip özellikleri ve performans sonuçları arasındaki ilişkiler yeterince anlaşılmamıştır. Bu çalışma, farklı DevOps ekip yapılarının ekip özelliklerini ve performans ölçütlerini nasıl etkilediğini ampirik olarak inceleyerek bu boşluğu ele almaktadır. Bunu başarmak için, dört DevOps ekip oluşumu arasındaki taksonomiyi ve karşılıklı ilişkileri yakalamak üzere bir Oluşum-Özellikler-Performans çerçevesi geliştirilmiştir: (TF1) Sınırlı iş birliğine sahip ayrı Geliştirme ve Operasyon ekipleri, (TF2) Yüksek iş birliğine sahip ayrı ekipler, (TF3) Bir Platform/Altyapı ekibi tarafından desteklenen ayrı ekipler ve (TF4) Hem Geliştirme hem de Operasyonları entegre eden tek bir ekip. Nicel tanımlayıcı bir yöntem kullanılarak 104 DevOps profesyoneliyle küresel bir anket yapılmıştır. Anket, sekiz ekip özelliği yapısını ve beş performans ölçütünü ölçmüştür: Teslim Süresi (LT), Dağıtım Sıklığı (DF), Ortalama Kurtarma Süresi (MTTR), Olay Sayısı (NoI) ve Arıza/Sistem Kesintisi Sayısı (NoF/NoSI). Bulgular, iki özelliğin—Yönetimden Liderlik (C1) ve Bilgi Paylaşımı (C4)—takım oluşumları arasında farklılık gösterdiğini, geri kalan özelliklerin ise oluşumlar arasında ortak olduğunu ortaya koymaktadır. Performans açısından, TF1 hariç tüm oluşumlar DevOps benimsenmesinden sonra önemli ölçüde iyileşme göstermiştir; TF1 ise yalnızca MTTR'de kazanımlar göstermiştir. Benimseme sonrası karşılaştırmalar, TF2'nin hedef performans hedeflerine ulaşmada TF4'ten daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Bu sonuçları daha da doğrulamak için, 17 DevOps uzmanının katıldığı bir odak grup değerlendirmesi yapılmıştır. Değerlendirme, 14 analitik bulgunun 11'inin güçlü veya orta derecede desteklendiğini doğrularken, özerklik, iş birliği ve Sürekli Teslimat (CD) uyumlu çözüm benimseme ile ilgili yanıtlar daha farklıydı ve daha derin bağlamsal araştırmalar için potansiyel yollar gösterdi. Genel olarak, çalışma, DevOps benimsemenin çoğu oluşumda performansı artırdığı, ancak benimseme istikrar kazandıktan sonra yapısal seçimlerin önemli performans farklılıkları yaratmadığı sonucuna varmaktadır. Sonuçlar ayrıca, takım iletişim kalıplarının ve organizasyonel raporlama hatlarının en etkili yapısal özellikler olduğunu vurgulamaktadır. Çalışmanın yönetimsel ve akademik çıkarımlar DevOps Özellikleri Matrisi ve Performans Karşılaştırma Tabloları aracılığıyla sunulmaktadır.
Özet (Çeviri)
Despite widespread adoption of DevOps practices, the relationships between team formations, team characteristics, and performance outcomes remain insufficiently understood. This study addresses this gap by empirically examining how different DevOps team structures influence team characteristics and performance metrics. To achieve this, a Formation–Characteristics–Performance framework was developed to capture the taxonomy and interrelationships among four DevOps team formations: (TF1) Separate Development and Operations teams with limited collaboration, (TF2) Separate teams with high collaboration, (TF3) Separate teams supported by a Platform/Infrastructure team, and (TF4) A single team integrating both Development and Operations. A global survey of 104 DevOps professionals was conducted using a quantitative descriptive method. The survey measured eight team characteristic constructs and five performance metrics: Lead Time (LT), Deployment Frequency (DF), Mean Time to Recovery (MTTR), Number of Incidents (NoI), and Number of Failures/System Interruptions (NoF/NoSI). The findings reveal that two characteristics—Leadership from Management (C1) and Knowledge Sharing (C4)—distinguish among team formations, whereas the remaining characteristics are common across formations. Regarding performance, all formations showed significant improvement after DevOps adoption except TF1, which demonstrated gains only in MTTR. Post-adoption comparisons indicated that TF2 outperformed TF4 in achieving target performance goals. To further validate these results, a focus-group assessment involving 17 DevOps experts was conducted. The evaluation confirmed that 11 of 14 analytical findings were strongly or moderately supported, while responses regarding autonomy, collaboration, and Continues Delivery (CD)-aligned solution adoption were more divergent, indicating avenues for deeper contextual research. Overall, the study concludes that DevOps adoption enhances performance across most formations, yet structural choices yield no significant performance differences once adoption stabilizes. The results also highlight that communication patterns and organizational reporting lines are the most influential structural characteristics. Managerial and academic implications are presented through the DevOps Characteristics Matrix and Performance Comparison Tables.
Benzer Tezler
- Devops proje yönetimine yönelik uyarlama modelleri: Savunma sanayiinde uygulama
Adaptation models for devops project management: Application in the defense industry
PINAR KICIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Yönetim Bilişim SistemleriBaşkent ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT PAŞA UYSAL
- Analysis of software engineering management methods,and their applications in the development of systemsand applications
Yazılım mühendisliği yönetim yöntemlerinin analizi ve bunların sistem ve uygulama geliştirmedeki uygulamaları
MOHAMMED ENDISH ALTAHIR ABDULHADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Mühendislik Bilimleriİstanbul Gedik ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. REDVAN GHASEMLOUNIA
- La psychanalyse de la connaissance chez Gaston Bachelard
Gaston Bachelard'da bilginin psikanalizi
TALHA SUNA
Yüksek Lisans
Fransızca
2020
FelsefeGalatasaray ÜniversitesiFelsefe Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. S. ATAKAN ALTINÖRS
- Exploring affective responses to language learning through diaries at the Bilkent University School of English Language
Bilkent Üniversitesi İngiliz Dili Meslek Yüksekokulu öğrencilerinin dil öğrenme sürecine duygusal yanıtlarını öğrenci günlükleri yardımıyla incelemek
NURAN KILINÇARSLAN
- Exploring students' perceptions about problem-based online learning environment: A case study
Öğrencilerin problem-tabanlı öğrenme ortamına ilişkin algılarının araştırılması: Bir durum çalışması
SERDAR ENGİN KOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. SONER YILDIRIM
Y.DOÇ.DR. ZAHİDE YILDIRIM