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一文讲透研发效能!您关心的问题都在

来源:http://www.tudoupe.com时间:2022-06-23

这篇文章共7813字,建议阅读时间15-16分钟。

阅读本文你将收获:

研究开发效率是什么?定义是什么?研究开发效率能真正提高吗?

提高研发效率的八个常见错误

研究及开发效率实践框架结构:研究及开发效率实践+研究及开发效率平台+研究及开发效率测量

作者简介

张乐,尖端 DevOps和研发效率高级专家,他长期在互联网巨头工厂(Baidu、北京等)工作,从事数以万计的研发工作,注重敏捷和 DevOps实践系统, DevOps平台产品设计, 研发性能测量系统建设等.高级敏捷教练, DevOps平台产品总监,集团一级研发效率测量标准化联盟负责人等。长期活跃于技术界,目前是中国地区 DevOpsDays的核心组织者, DevOps起源的国际组织。他还是该国几届科技峰会的联合主席、 DevOps/R&D效率主题的展览者、嘉宾。

茹炳晟,尖端科技领导,十年研究奖学金,研究开发效率和软件质量两方面的专家。中国计算机学会 CCF TF 研究及开发效率司会主席,Tencent Cloud、Ali Cloud、Huawei Cloud是最重要的专家,年度资讯科技书籍的最有影响力的作者,畅销书《测试工程师全套技术进步与实践》、《软件开发效率提高的美丽》、《软件开发效率提高的实践》和《高效自动化测试平台:设计和发展真正的战争》的作者;《软件测试52》的作者——从年轻工人到专家。

本文全文载于QECon委员会出版的《研究及开发效率实践白皮书》。

研究及开发效率概览

抗侵潮已经平静下来了,技术企业必须提高研发效率。对2021年的互联网行业来说,这不是普通的一年。我们习惯于看到今年各种大型互联网事件发生,..我们还可以从互联网巨头最近的举动中找出一些趋势,从积极的角度来看,他们正朝一个更加科学和可持续的方向前进。

近期,大型工厂似乎忙于反周期产品。Tencent、Express、Word Jump和Mirage等公司引入了类似的政策,以控制高强度加班,并取消“大周”(即双周末)。希望通过一系列机制来防止组织内乱增加和内部化。不管这些因素导致了这种互联网企业浪潮,但未来更多的企业几乎不可避免地会跟随“反入侵”潮流。我们需要思考一下,这种反自愿运动的波浪背后的逻辑是什么?我认为在日益严格的监管环境下,肯定有一个互联网来监管工作,当然还有更重要的,如何使互联网成为真正技术密集型产业,不是劳动密集型产业。

在这一趋势下,我们不再只能依靠工作时间的积累来取得工作成果,有效的提高工作效率是治疗的办法,“研究开发效率”成为技术公司的核心竞争力。 本章将通过三个部分对研究开发效率的总体概述:

提高效率、提高质量、更可靠、更可持续地提供更好的商业价值。

研究和开发效率方面的误差 本论文介绍了提高研究和开发效率过程中经常遇到的八个主要误差。

研究开发效率的实际框架。研究开发效率的金三角由三个部分组成,它们分别是研究开发效率实践、研究开发效率平台和研究开发效率测量。它们形成一个相互强化的、反复优化的强化循环,该模型的有效利用可促进企业不断提高和不断提高的研发效率,最终帮助企业和商业成功.

1.1研究开发效率目标

作者:张张和周平

1.1.1研究开发效率的定义

研究开发效率(Research and Development Efficiency)是指能够以更高效、高质量、可靠和可持续的方式提供更好的商业价值的能力。

提高效率意味着更快、更及时的交付,使你能够更快地进入市场、更快地学习、更快地调整、更快地减少风险、更快地锁定进步和价值。

●高质量:我们的产品是质量红线,具有底线要求。 对质量问题客户快速交货的功能除了引起投诉以外没有其他价值。

更可靠:我们想要敏捷而不是脆弱,安全和遵守必须得到保证。 就像开车一样,只有汽车更可靠,刹车更好,你敢开车更快;

●可持续发展:短期的独創性和快速的快速发展,小规模的发展只会使未来技术债务增加,效率降低。软件开发不是锤子销售,我们应该长期思考。

更好的商业价值:我们经常说“从头开始”。你向客户或企业提供的东西应该有价值,这是你做所有这些事情的基本起点。

图1:研究开发效率目标根据这一概念,我们引出持续开发,持续集成,持续测试,持续交付和持续运营的概念,它们是研究和开发的有效性所必需的实践。与此同时,我们还需要从流动速度上移动,长期质量,客户价值和数据驱动的四个维度有效衡量研发效率。

以上描述是从组织的角度来看的。提高我们每个人的研发效率有什么好处?我们认为我们每个人的好处是:

强调艰苦工作而不是艰苦工作:不再按加班时间排序,而是集中于有助于成果的事物,即提供业务价值;集中于从本地产出转变为整体成果;

把重点放在更聪明的工作上:这就是我们经常所说的“刀刃的好钢”。通过一系列工作流程、协作方法、角色责任、系统架构和技术平台优化,通过工具建设和自动化升级,让我们摆脱无聊的会议和重复机械手操作的冗余,把时间花在真正创造性的事物上;

强调个人能力的增长:组织应该为每个人留一些空闲时间,为个人学习和改进,增长机会可能比提升和业绩更有吸引力。优秀的企业将注重培养个人技术技能、软件工程技能和业务领域技能。这个组织由每个部门、每个团队、每个人组成。只有每个人的效率和能力才能得到提高,工作更快乐了,整个企业的研发表现会更好。

1.1.研究开发效率是否能真正提高

既然如此重要,接下来的问题是,研究开发是否能真正提高效率?根据“熵增定律”,在一个孤立系统里,如果没有外力做功,他们的整体熵增加。我们的软件越大,它就越复杂。随着下列因素的增长,研究开发效率的绝对值必然会恶化。

增加软件架构本身的复杂性(微服务、服务网等)。

增加软件大小(团体大小、数据大小等)

随着研发团队的规模的扩大,沟通和协作的难度也随之增加。我们对研究开发效率的最基本要求是尽量减少研究开发效率的恶化程度,不要让它掉得太快,随着软件规模和复杂度的不断增长,我们努力保持效率,” “也许想跑也许会让我们保持在地上。当然,持续提高研发效率是我们的最终目标。我们需要继续努力,我们一直在路上。

期待的研发效能

图2:研究开发效率的困难和差距

1.2.研究开发效率方面的误解

本文作者:朱平生 本文系统地叙述了提高研发效率过程中的8个常见误差,并希望能够提高人们对提高研发效率过程中可能遇到的问题的认识。

1.2.频繁误解1:迷信单点局部能力的重要性,忽略全球优化和路由

研究开发效率的单点能力实际上并不缺乏,在每一个领域都有大量的垂直能力工具,但要综合和连接各个个体的能力,研究开发效率成熟平台,可以从一个站点到整个过程的维度设计和规划,是冯茂的角。现在,我国许多投资于创新领域的公司仍在建设中,甚至是一种复制单点能力的工具,这个想法在早期是可行的,但单一改进的效果随着时间的推移会减少。企业往往缺乏从更高的角度规划总体研发效率的能力。通常, 局部优化不会带来全球优化.有时会变得更糟。

1.2.常见误解2:具有优点的一般研究开发效率工具实际上没有专门的工具可以很好的使用

现在我们已经开发了研发工具,然后你需要到商业部门去宣传,为商业部门提供这些学习工具。其实,许多较大的业务团队在研发、测试和执行领域都有自己的人力资源,它还开发和维护一些能够满足当前业务的研发工具系统。此时,新创建的学习工具取代了原来的业务部门的工具,我相信有很大抵抗力。除非新工具比旧工具好10倍,只有当用户有改变的意愿时,但事实是,新发明的适合性工具可能不是原来的工具,此外,学习工具的更换成本,所以除非有管理层的压力,否则,成功的可能性是最低的。即使是管理层强压,实际执行也将大大削减,有很少的访问案例,但没有实际使用。

1.2.经常误解:使用“假”工程实践和“面部工程”误算

如果你比较国内和国外的研发绩效工程实践之间的差距,你会发现,国内公司和硅谷公司之间的差距仍然很明显。但是当你做一步(例如单元测试,静态代码扫描,在比较双方进行的具体项目实践时,你会惊讶地发现,从实际文章的数量来看,国内公司与硅谷公司一样,在某些地区甚至还没有发生。那么为什么这个差距如此明显?我们认为最重要的一点是,这个国家的许多工程实践都是为了做到的.这是“政治上正确的”,而不是从根本上认识到这一工程实践的实际价值。典型的例子是代码审查和单元测试。虽然许多国内互联网巨头正在推动代码审查和单元测试,但实际上,他们倾向于偏离。

代码检讨成为一个过程,评价的实际质量和效果是不容置疑的,法官的评估也不是一个工作量.也不担任何责任,这种代码检讨的后果是什么?结果可想而知。单元测试也成了口号,都说要贯彻单测,但在计划到期时,没有时间和人力资源来进行单一的测量,可以想象这样一个单一的测试是否能够成功地进行.所以,国内公司缺口并不代表工程实践,这是工程实践的深度.不要使用“假”工程实践和“面部工程”来过载这个数字。

1.2.常见误解4:忽视研发效率工具系统长期影响

回到工具建设的话题上,管理团队经常想建立一个通用的研发性能平台,我们希望公司大部分业务都能顺利接受,这个想法真不错,但是不可否认的,改进平台和工具往往具有不标准的长期效果,我们很难创造一个统一的解决方案来满足所有企业研发的需求,不应忽视各种商业研发过程的特殊性。退一万步说,即使我们通过高度配置的流程引擎实现统一的性能解决方案,这样一种系统太灵活了,太多的路径使它很难使用。两者之间的矛盾难以调和.

1.2.常见误解5:盲人追风

让我们看看一些小型和中型研发团队,他们看到大国内工厂在创新领域投入了大量资金,所以也会跟风。他们经常通过引入大规模工具和大规模人才来突破创新。但实际效果可能并不那么令人印象深刻。当然,大型工厂的工具系统具有其先进性,但它是否能够与你的研发规模和过程相匹配,尚待辩论。同样的药物也用于治疗这种疾病的象.如果你吃了它,你可能会死。通常,学习工具应该被看作是起点,而不是终点,就像你买了一辆赛车一样,你仍然不能成为赛车手。

1.2.常见误解6:迷信的外部专家

工厂专家的引入实际上是一个类似的逻辑,我经常被问到:"你以前曾成功地进行改善你的业绩的项目,如果请你过来,多久能搞定”?这实际上是一个尚未解决的问题。一定程度上,投入大,周期就会短,但是,实现周期不会无限缩短,因为输入是无限大的。我能帮你避免你踩踏的许多洞穴,尽量少走弯路,不要再犯你犯下的错误,但是,这是你自己决定的。种植种子只会损害长期利益。

1.2.7常见误解7:忽略开发者经验

研究开发效率的引入应建立在假设它不会影响开发人员的现有效率,并不应该增加开发人员的额外负担,否则很容易失败。 忽视开发人员的经验,忽视人们在研究开发过程中的主观动力,必然会导致无效的结果。

1.2.8 共同 误解 8 : 通过 衡量 效力 的 罪行 和 处罚

最后再来看看度量。研究和开发效率的测量一直是一个敏感的话题。在科学管理时代,我们坚持“没有措施就没有进步,”但我们需要思考这一提议是否在数字时代仍然有效。现实是复杂的和多方面的,这些 措施 是 用来 描述 和 对比 这些 具体 事实 的 抽象 和 数量 措施 。从某种意义上来说,测量结果必须是单边的,反映部分事实。但没有银弹,研究开发效率没有完美的衡量方法。数据本身不会骗人,但是,在数据的陈述和解释中还有许多可以探索的空间。不了解数据的人是可怕的。最坏的人是那些只看数字的人。当你把测量变成一个指标游戏时,永远不要低估人们追求目标的创造力.简言之,我们不应该仅仅在目标上工作。我们应该看到目标背后的更大的目标,或者这些目标背后的真正动机。

1.3研究开发效率的实际框架

本文作者:张乐

近年来,作者在大型互联网公司进行 DevOps 和 R&D 效率相关工作,拥有数以万计的研发人员。对敏捷和持续的交付实践进行了大规模推广,创建和领导一个从零开始的团队,为整个公司建立一个服务,集成的,一站的 DevOps平台,成立公司一级研发效率测量委员会,制订了衡量指标体系,此外, 他们 还 积极 参与 技术 界, 参加 各种 综合 / 专业 技术 会议,对提高因特网工厂研发效率的观念和实践有一定的了解。我总结了这些经验,建立具有增强反馈效果的研发效率提升系统,我称之为研发效率的金三角。

图1:研究开发效率的金三角

研究及开发效率的金三角由三个部分组成:研究及开发效率实践、研究及开发效率平台和研究及开发效率能量测量。

三个部分是独立的,但相互关联的:

研究和开发效率实践中的优秀做法可以巩固和纳入研究和开发效率平台;反过来,研究和开发效率平台支持研究和开发效率实践的基础;

研究及开发效率平台所产生的大量研究及开发数据构成了研究及开发效率测量中的研究及开发效率洞察;反过来,研究及开发效率测量可以不断观察研究及开发效率平台所产生的数据,进行钻井和深入分析;

“开发效率测量”中所载的洞察和分析结果可用于“开发效率实践”的针对性优化;“研究效率实践”可为“研究效率测定”提供更多投入,它有助于提高定量指标的收集和分析方法;因此,研发效能实践,研发效能平台,研究和开发效率措施构成相互强化和迭代优化循环。有效利用这种增强反馈可以帮助企业提高和提高其研发绩效。我们的最终目标是以更高效、更高质量、更可靠、更可持续的方式提供更好的商业价值。让我们简单地看一下这三个部分。我们会分别从目标,价值主张,讨论了建议的实际分类和执行在若干方面。

1.3.1研究开发效率的实践

研发效能实践地图

图2:研究和开发效率实践图目标:反映和采纳上下文匹配的 DevOps和研究和开发效率改进实践

价值宣传:产品导向+工程卓越

产品导向:不同于项目导向的交付方式(特定时间,预算和人力相对有限,提供预定内容),我们更倾向于组织与研发效率有关的产品导向的交付模式。产品导向使我们能够专注于长期业务价值,组织一个长期、稳定的、敏捷的团队,不断重复和优化及时的产品.我们认识到需求的不确定性,要持续改进产品,我们应该考虑建立长期产品和团队能力,而不是简单地遵循日程表,而不是做短期项目,我们需要考虑继续为客户创造价值,不要看项目是否超出预算;我们需要对工作结果作出反应,而不是盯着某个地方的工作 output;

工程卓越:我们必须继续着重于工程和技术卓越,不只是你提供多少要求或特性。完成的几个小功能以上,也许工程和技术进步的价值会更大。正如微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadra)所说,我每天都在平衡发展新特性和提高我们的生产力。我们希望继续使用工程方法以确定、重复和机械来自动化任务。这使得工程师可以花更多的时间做创造性的事情,同时提高效率。以工程为导向的思维解决和追求工程卓越是反内部绩效;实践分类:企业敏捷创新实践、敏捷高效协作实践、工程实践的持续提供、基于云技术的实践、组织和团队拓扑等。在 DevOps 和 研发 效率 领域, 永远 没有 一 个 单一 的 解决 办法 。因此,不要被欺骗相信某种成熟模型或某种规模化框架可以帮助你。正确的实践选择必须基于环境,确定价值流中最大的障碍,在工具箱中选择适当的实践,从小范围开始,并进行纵向实验,应用敏捷思维提高组织研发效率,逐个解决瓶颈,循环往复。

1.3.2研发绩效平台

研究开发效率的金三角 - 研究开发效率平台

图3:研究开发效率平台目标:建立一个统一的研究开发效率平台,以支持软件在整个生命周期中提供服务。

价值宣传:自动化+自我帮助,场景+生态

自动化: 自动化很了解,DevOps集中于所有事物的自动化,这就是 DevOps "CALMS" A ( 自动化 ) 的本质,研究表明,高效率能源企业在自动化建设、自动化测试、自动化环境的建立和部署、自动化监测和可视化方面比中低效率企业更有效率;

自我帮助:自我帮助代表可以与平台紧密相连的上下级角色。当工具平台为特定角色创建后,应根据需要使用其他上下级角色和自我帮助,减少对特定角色或人物的依赖,从而提高组织协作的效率;

场景:我们经常看到许多所谓的一个站点集成,它们按功能领域划分,并显示相关能力,或者是一个“结合”的平台。让管理者和工程师真正使用方便、易于使用的平台必须根据研究开发的场景进行组织,例如,产品通过 DevOps过程,协助用户管理产品相关需求,并创建特性分支,迭代开发和交付。同样,应用主线对营运者更友好;

生态:在大型互联网工厂建设研发性能平台时,共同遇到的困难是业务的复杂性和规模,这个生意是独一无二的, 场景很多,通过团队的努力,很难满足整个公司的需要。但如果每个商业部门都单独做一切,重复轮子,甚至互相竞争,那就更糟糕了。所以,因为平台建设者应该更开放,分离平台基础和原子容量建设,也就是说,通过生态伙伴关系,促进公司研发绩效平台的积极发展.从公司角度来看,减少重复和避免内部消费,它也是反内部主义的表达。执行建议: 应尽快开展研发效率平台的建设.所谓的一个站点一体化只是一种手段,而不是一个目标,最终,它主要是满足研究开发方案的要求。特别是在平台建设的早期阶段,也许可以支持“toB”客户在操作平台时的思考,深入结合及后续种子小组,深切地了解商业的痛苦和需求,由此产生的平台立即被人们使用,然后收集反馈,你越喜欢雪球,你越好。另外,它还着重于需求价值流动与工程价值流动的相互联系,不要分裂成两个与彼此无关的系统。

1.3.3研究及开发效率测量

研究效率的金三角-研究效率的测量

图4:研究和开发效率测量的五个高级目标:发展研究和开发效率测量和数据洞察以正确方向、指导和推动研究和开发效率的提高和提高

价值证明:数据驱动+实验思维

数据驱动:我们经常遇到的现象是,一个组织或团队花费了大量的“改变”时间和人力资源后,但是不能回答一些看似内在的问题,例如:"你研究开发的效率如何?它比其他公司或团队更好还是坏?什么是瓶颈和问题?在采用敏捷或DevOps实践后是否有效果?下一步应该采取什么行动?”我认为研究开发效率测量的目的是使研究开发效率可测量、分析和提高。通过数据驱动的方法,更合理地评估和提高研发效率,而且不要总是说"我想.."出于直觉。用真实有效的数据,敢挑战现有的程序和规则,直接指疼痛点和根源的发育,它也是“反侵入”的体现;

●实验思维:没有“提高研发效率”“全世界吃”是普遍的邀请,相反, 必须 根据 环境 进行 目标 的 实验 和 探索 。比如,提高线路质量,减少缺陷的密度,经验表明,我们应该加强单元测试的覆盖范围,改进代码检讨机制,并补充自动化测试案例。但是,这真的有效么?我们通过数据来看,可能没有效果!不是这些做法不应该进行的,这是不可能的。例如,只是为了在指标方面看起来好,编写无争议的单元测试,找到一个熟悉的人,在几分钟内通过代码,覆盖一些非热代码来加强覆盖目标,等等。所以,我们需要实验思维,找出实际有用的改进活动与其结果之间的因果关系,一些箭头更有效率和效率;实施建议:研究开发效率测量本身是一个更复杂的系统,包括数据采集、测量指标、测量模型、测量产品、数据操作等。我把它们整理出来,它被称为“研究效率测量的五步”。1.建立自动收集研发业绩数据的能力。

通过系统层化处理数据输入 、 存储计算和数据分析.比如,一个小团队通过MQ、API等手段收集数据后,MySql 、 Redis 和 ES 的 三 套 基本 都 足够 ; 但 由于 它们 的 大量 数据 量 、 聚类 和 分析 逻辑, 大规模 企业 是 复杂 的 。建议使用完整的大数据分析解决方案,例如,流行的流到单位大数据分析架构。

2. 设计 研究 和 开发 效率 的 测量 指标 系统 。

选择结果指标用于评价能力,过程指标用于指导分析改进.例如:需求传递周期,需求吞吐量是结果指标,它可用于全面评估交付效率;交付阶段的时间消耗、需求变化率、需求检讨率、故障解决时间是流程指标。它可以用于指导分析改进。通过主要指标进行预干预,后续审查由延迟指数进行。例如,流动负荷(在产品数量中)是领先的指标。根据利特尔法则,过度的生产力将导致后续的交付效率下降和交付周期延长。因此,必须及时干预,以确定这些问题;并且线路上的缺陷的密度是延迟的指标。线路上的故障已经发生,我们只能重新包装并分析缺陷的根本原因.目的在于在下一个统计周期中提高质量和指标。

3. 建立 一 种 衡量 研发 效率 的 模型 。

该模型参照了研究与开发效率问题和规则的抽象化表达式。例如,混合了五种流量时间(需求交付周期)、流量率(需求吞吐量)、流量负荷、流量效率和流量分布指标。这是一个典型的产品/团队交付效率分析模型。通过这个模型,你可以讲述一个完整的故事,回答一个关于交付效率的基本问题.模型还有很多种,例如,组织研发绩效模型(如战略资源投入分配和合理性),产品/团队研发绩效模型,工程师研发绩效模型等。我们还需要使用趋势分析 、 相关分析 、 诊断分析等.分析研发效率问题,指导提高研发效率;

4.设计和实现研发性能测量产品。

将数据转化为信息,然后将信息转化为知识,使用户能够自行消费数据,积极分析和观察;简单测量产品主要显示测量指标,例如,索引卡和索引图可以显示部门、产品线等维度;更佳的测量产品可以增加各种分析能力,可以进行下钻上卷,可以进行趋势分析、对比分析等;比较完善的测量产品应该带有各种分析模型和逻辑,用户保护理论和数据关系的复杂性,研究及开发绩效报告的直接产出,并分析问题的根本原因,并提出改善建议;那些不熟悉研究和开发绩效分析的人也可以独自使用它。

5.实施有效的研发效率数据操作系统。

把事情放在最后是最重要的,我们有测量指标,我们有测量模型,我们有测量产品,但是要记住的是,为了避免不公平使用数量的负面影响,通过KPI化指标避免导致“数据创建”的短视行为。根据古德哈特定律,度量不是武器,它是学习和持续改进的工具。正所谓"上有政策,下有对策",“通过衡量你所测量的,你得到的,”为了避免测量的各种副作用,我们的主要测量对象应该是工作本身。而不是工作者。另外,提高研发效率的业务模式也很重要。只要在数据报告中,研究开发的业绩不会自行改变,需要有一个负责促进改进的团队或专家。

——结束——

如果您想了解更多有关研发效果的资料,请参阅网站上获取;

Merico研发效率分析平台致力于帮助研发团队解决研发效率、研发质量和人才开发三个主要问题,并提高研发效率和软件工程质量。

如果您想与我们的团队联系,请在我们的网站上留言,我们会在24小时内回复。

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