研发效能双周报 10 月 vol.2 | 两份干货前瞻，哪些新技术将助力效能提升？

[小逸-学习中]

1. Thoughtworks 发布第 25 期技术雷达

在第 25 期技术雷达中，由谷歌DORA研究提出的交付四项指标，即更改前置时间、部署频率、平均修复时间（MTTR）和变更失败率，继续保持在“采纳”象限。

在应用层面，Thoughtworks 建议团队不要基于单一数据来源进行度量。例如不要仅依赖持续交付流水线数据来衡量交付稳定性，而要将真实事故数据也纳入考量。Thoughtworks 也建议团队先将度量回顾纳入实践，再构建仪表盘工具，并在度量过程中持续思考改进。

除了研发的成果与流程，Thoughtworks 也建议从人的维度去思考研发效能。在“试验”象限，Thoughtworks 建议研发评估团队的交互模式与认知负载，进而理解团队构建、测试和维护服务的难易程度。

此外，随着远程办公、混合办公模式被更多企业采纳，此期技术雷达也涵盖了多项与远程协作相关的技术，包括远程集体编程、远程团队墙、远程自发技术讨论等。

 

 

延伸阅读：度量不能停留在指标，研发效能分析的六种常用方法

 

这篇文章中，张乐老师结合图表案例，分享了度量研发效能后，对指标数据进行分析解读的不同方法：

• 趋势分析：度量指标随时间推移的变化趋势，评估改善措施有效性
• 下钻分析：从宏观到微观，从表象到根因逐层排查问题找到瓶颈，包括按阶段下钻（针对交付周期类指标）、按聚合维度进行下钻、按在制品进行下钻等
• 相关性分析：需要留意这里的相关性未必是因果性，但依然可以从历史数据中分析相关性，进行实验性探索，找到能够切实驱动效能提升的因素，并持续干预；可围绕北极星指标设置辅助性的群星指标和围栏指标，构成指标集进行全面分析
• 累积流图分析：反映工作项在每个流程节点的流动情况，分析出研发过程各个阶段在制品、交付周期、交付效率随时间变化的趋势
• 流效率分析：工作项处于活跃工作状态的时间（无阻塞地工作）与总交付时间（活跃工作时间 + 等待时间）的比率，可通过关联工作项与代码，自动追踪流转，来提高数据准确性
• 流负载分析：分析交付管道中已经开始、尚未完成的工作项的数量，也就是在制品数量，当流负载过高时需要及时分析

 

2. Gartner 发布 2022 年重要技术趋势

Gartner 近日发布 2022 年重要战略技术趋势，包括生成式人工智能、数据编织、分布式企业、云原生平台、自治系统、决策智能、组装式应用程序、超级自动化、隐私增强计算、网络安全网格、人工智能工程化和全面体验。

以下筛选几项与研发效能相关度较高的技术：

• 生成式人工智能 Generative AI：从既有数据中学习内容或对象，并生成全新产品，可应用于代码生成等场景
• 云原生平台 Cloud-Native Platform：提供弹性、敏捷的 IT 能力，帮助企业缩短价值实现时间，降低成本；Gartner 预计在 2025 年之前基于云原生的服务比例将从40%增至95%
• 决策智能 Decision Intelligence：通过理解决策逻辑、追踪反馈并持续改进，来辅助组织决策的优化，可应用于研发团队实践改进决策
• 组装式应用 Composable Application：支持应用快速、安全更改的技术架构，帮助企业应对快速变化的业务需求
• 超自动化 Hyperautomation：包含RPA、低代码、流程挖掘等多项技术，快速识别、审查和自动化尽可能多的业务和 IT 流程；Gartner 发现超自动化应用领先的团队主要专注于提高工作质量、加快业务流程、增强决策敏捷三方面

 

3. 行业活动

由云原生产业联盟与云计算标准和开源推进委员会共同主办的『软件质量与效能度量主题沙龙』将于11月2日线上直播。

来自信通院、腾讯、思码逸、端点科技与嘉为科技的效能专家们将共同探讨研发效能和质量的度量体系与改进实践。

 

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