全生命周期的质量度量 | IDCF
DevOps
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· 2020-09-30
来源:圆小豆的美梦工场
作者:于晓南
度量之殇
质量度量建模
定量分析是从数量和频率的角度解释因果关系,强调的是数据频率对结果的影响。 定性分析是从意义和影响的角度解释因果关系,强调的是复杂影响和价值判断。两者各有所长,且无法互相取代。
首先,相比于数量绝对值,我们更应该关注的是数量或分布的变化趋势,比如:在某一时间段内缺陷提交量激增,我们则需要分析出缺陷激增的原因以避免潜在的风险;在大规模重构后,某后端服务的缺陷占比持续增长,我们则需要重点关注该服务,是否在重构时引入了不必要的改动,是否缺乏足够的测试保证原有功能不被破坏。
其次,我们在统计了不同缺陷维度后,形成缺陷分析报告,可以对团队提出有意义的改进项,跟进执行效果。 再次,我们可以针对识别出的严重问题进行根因分析,找到某个痛点的有效解决方法,使度量真正的对质量产生积极的影响。
全生命周期的度量
需求阶段:更关心需求质量,迭代划分是否合理 实现阶段:更关心实现方案的有效性和复杂度,对需求的工作量预估是否准确等 测试阶段:更关心缺陷趋势、缺陷分布和引入时机 上线和运维:更关心系统稳定性,重大缺陷的响应力
0-1阶段:没有已知的度量参考,偏重定性分析,可关注需求质量和工作量预估,收集团队内部反馈 迭代阶段:需确保新增功能可用,已有功能不受影响;可做定性和定量分析 变更阶段:有重大系统变更,需要全方位的度量,确保风险控制有据可循 维护阶段:持续已有度量,提升效率减少浪费
横坐标是度量维度,纵坐标是迭代 红绿灯代表健康度,文字表示该度量点上的关键事件 每一行代表一次迭代内的所有度量及效果 多行结合看,可以观察多个迭代的度量变化,以及团队关键事件如何影响度量
总结
评论
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