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Zeiss verknüpft DORA-Metriken und FinOps über Backstage und Argo CD
Cloud-Architekt Alexander Troppmann zeigt, wie bei Zeiss durchgängige Metadaten Deployment-Performance und Kostentransparenz verbinden.
Cloud-Plattformen produzieren Telemetrie, Logs, Metriken und Kostendaten im Überfluss. Ohne klare Zuordnung zu Teams, Systemen, Umgebungen und Kostenstellen lassen sich daraus aber weder verlässliche DORA-Metriken (DevOps Research and Assessment) für die Bewertung der Software-Delivery-Performance noch belastbare FinOps-Analysen ableiten. Die entscheidende Herausforderung liegt darin, die richtigen Attribute zuzuweisen, wie Alexander Troppmann in seinem Vortrag „Meta Data Matters: Wie ZEISS Backstage und Argo CD für DORA-Metriken und Cost-Clustering einsetzt“ im Rahmen der Online-Konferenz Mastering GitOps am 25. Juni 2026 dargelegt hat.
Die Kernbotschaft: Wer Deployment-Performance und Kostentransparenz ernst nimmt, braucht zuerst eine saubere Zuweisung von Attributen – also eine eindeutige Zuordnung von Deployments, Services und Kosten zu Verantwortlichen und organisatorischen Einheiten. Bei Zeiss existierten dafür zunächst drei getrennte Welten: das Developer-Portal Backstage als Servicekatalog mit Ownership-Informationen, die GitOps-Repositories mit dem gewünschten Deployment-Zustand sowie Kubernetes und Argo CD mit dem tatsächlichen Runtime-Zustand. Werden Metadaten nicht durchgängig über diese Ebenen propagiert, entsteht Drift. Die Folge: DORA-Metriken verlieren ihre Aussagekraft, und Kostenreports lassen sich nicht mehr eindeutig den einzelnen Tenants, Teams oder Systemen zuordnen.
Mehr zu GitOps, aber auch zu Agentic AI, digitaler Souveränität und weiteren Themen finden interessierte Developer, Software-Architekten, DevOps- und Platform-Engineering-Teams auf der CLC-Konferenz vom 11. bis 12. November 2026 in Mannheim.
Zeiss nutzt Backstage bewusst als Single Source of Truth für Attribution. Dort gepflegte Dimensionen wie Owner beziehungsweise Team, System und Domain, einzelne Komponenten, die Umgebung (DEV – Development, STG – Staging, PRD – Production) sowie Cost User (Kostenverursacher) und Kostenstelle bilden das Rückgrat der gesamten Auswertung. Perspektivisch sollen SRE-Owner (Site Reliability Engineering), eine Kritikalitätsangabe und Skalierungsprofile hinzukommen. Nicht alle diese Metadaten wiegen für beide Auswertungsbereiche gleich schwer: Team- und Komponenten-Zuordnung sowie die Umgebung sind primär für DORA relevant, weil ohne sie kein Vergleich zwischen Teams und kein sauberes Trennen von Produktions- und Test-Failures gelingt. Cost User, Kostenstelle und Tenant hingegen sind vor allem für FinOps kritisch – sie bilden die Grundlage für interne Verrechnung, die Budgetierung und das Kostenclustering.
Um die Brücke zwischen diesen Welten zu schlagen, hat Zeiss auch individuelles Tooling entwickelt. Der Argo CD Annotator läuft als Kubernetes-CronJob, klont die GitOps-Repositories, erkennt darin die Argo-CD-Application-Manifeste, holt die Metadaten aus Backstage und schreibt sie als Annotationen zurück. Die Injektion erfolgt über Kustomize Components und JSON-Patches, sodass bestehende YAML-Dateien nicht direkt angefasst werden. So bleibt die fachliche GitOps-Konfiguration strikt von der Plattform-Attribution getrennt, und die Git-Historie wird nicht durch manuelle Annotation-Commits unübersichtlich.
Ein weiteres Werkzeug, der DORA Metrics Collector for Argo CD, läuft als Go-Microservice in der Cloud-Umgebung. Er beobachtet die Application-CRDs (Custom Resource Definitions) von Argo CD über Kubernetes Informer. Der Collector klassifiziert zudem Deployments, Failures und Recoveries deterministisch, exportiert Prometheus-Metriken und liefert REST-Reports für Backstage, Grafana und die Management-Dashboards. Der Umfang: rund 15.000 Zeilen Produktionscode, fast ebenso viel Testcode, über 600 Testfunktionen, 13 Architecture Decision Records (ADRs) und neun Spezifikationen. Die Runtime bleibt vollständig deterministisch und ohne KI-Abhängigkeiten.
Besonders präzise fällt die