《软件研发效能度量规范》标准解读和应用案例

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1. 《软件研发效能度量规范》 标准解读与应用案例 任晶磊
2. 讲师简介 清华大学计算机系博士,前微软亚洲研究 院研究员,斯坦福大学、卡内基梅隆大学 访问学者。 任晶磊 《软件研发效能度量规范》 核心起草专家 思码逸 CEO ee.msup.com.cn 在软件系统、软件工程领域从事多年前沿 研究,多篇论文发表在FSE、OSDI 等顶 级国际学术会议上;亦参与过微软下一代 服务器架构的设计与实施,同时也是一位 积极的开源贡献者。 现任思码逸CEO,通过打造先进的深度代 码分析技术和研发大数据平台,以数据驱 动软件工程,助力企业和开发团队提升研 发效能。
3. 目录 • 《软件研发效能度量规范》背景 • E 3 CI 度量框架和指标体系 • 度量案例:外包 vs. 内勤 • OpenMARI 开源指标体系和效能提升指南 • Dev Lake 开源代码大数据平台 ee.msup.com.cn
4. 标准的背景 • 由中关村智联软件服务业质量创新联盟、中国软件协会 过程改进分会发起的《软件研发效能度量规范》团体标 准完成立项,有望成为该领域国内首创、国际领先的相 关标准。 ee.msup.com.cn
5. 标准的度量框架 软件研发效能度量框架 交付价值 | Value 效能 E 3 交付速率 | Velocity 认知 Cognition 交付质量 | Quality 持续改进 Improvement 交付成本 | Cost 交付能力 | Capability 效能 = 认知+改进 ee.msup.com.cn 效率 | Efficiency 效果 | Effectiveness 卓越 | Excellence
6. 标准的度量框架 软件研发效能度量框架 交付价值 | Value 效能 E 3 交付速率 | Velocity 认知 Cognition 持续改进 Improvement 交付质量 | Quality 交付成本 | Cost 效率 | Efficiency 效果 | Effectiveness 卓越 | Excellence 交付能力 | Capability 效能 = 认知+改进 度量指标体系 ee.msup.com.cn M-A-R-I“码睿”循环
7. 标准的指标体系 研发效能 ee.msup.com.cn 度量?
8. 标准的指标体系 度量分两种 • 物理度量:追求极致精确。 • 统计度量:接受反例,需要系统思维。 ee.msup.com.cn
9. 标准的指标体系 度量 = 指标 + 数据集 • 指标:概念的量化方法 • 数据集:对研发数据集的选取 • 举例:代码库提交次数、 个人提交次数、 周提交次数 • 统计方法 • 均值、四分位、同比、环比、离散系数…… • 数据集 • 范围:项目(事务)、团队(人员)、周期(时间) • 状态:需求经历设计、开发、测试、发布等阶段 • 指标的衍生 • 举例:测试缺陷率 = 测试缺陷数 / 代码量 ee.msup.com.cn
10. 标准的指标体系 ee.msup.com.cn
11. 应用案例 案例背景: • 缺少对外包单位(供应商)的效能评价标准。 • 无法综合评估外包成员的人效水平及质量表现。 ee.msup.com.cn
12. 应用案例 度量需求 • 了解外包成员的人均效能水平。 • 不同级别外包成员的真实产出与岗级位是否相符? • 加班与产出的是否具有相关性? • 了解外包成员质量表现,识别改进短板。 ee.msup.com.cn
13. 应用案例 代码当量 指标含义 对开发工作量的一种合理估计,通过 开发过程对抽象语法树的更改量计算。 认知域 交付速率 数据来源 代码分析系统 M – 度量 源代码编译成的抽象语法树的复杂度 A – 分析 累计当量趋势;人均当量趋势;稳定 性…… R – 回顾 需求因素;过程因素;人员因素…… I – 改进 产品排期;需求稳定性;资源调配; 人力复用;研发流程;评价标准;代 码质量…… ee.msup.com.cn
14. 应用案例 数据分析 • 内勤成员的人周生产率显著高于外包成员。 • 内勤成员较外包成员人均产出能力差异大。 (行业中位数来源:思码逸分析的74个客户) ee.msup.com.cn
15. 应用案例 数据分析 拟合线图 周均加班时长 = 5.306 - 0.001097 周均产能 60 S R-Sq R-Sq(调整) 50 6.26488 1.2% 0.4% 40 30 20 10 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 周均产能 • 对加班时长和代码当量进行回归分析,P=0.226,表明 无统计学意义(P<0.05,显著性明显,表明变量具有 相关性)。 ee.msup.com.cn
16. 应用案例 数据分析 • 生产率偏低的成员,重点问题率高于生产率高的成员。 ee.msup.com.cn
17. 应用案例 数据分析 • “低产高重复”区间成员占比为19% ee.msup.com.cn
18. 应用案例 最佳实践: • 效能分析考虑外包团队的业务差异,必要时进行分 组分析。 • 度量分析仅提供了数据层面的洞察,仍需通过人工 分析进行根因下探。 • 慎用指标,注意度量指标的反向牵引作用(古德哈 特法则)。 ee.msup.com.cn
19. MARI 效能提升方法 ee.msup.com.cn
20. MARI 效能提升方法 • 构建闭环,持续改进 ee.msup.com.cn
21. MARI 效能提升方法 需求交付周期 指标含义 需求从提出到交付的总时长,反映研 发团队的快速响应能力。 认知域 交付速率 数据来源 项目管理系统 M – 度量 统计范围内平均或 80% 分位数 A – 分析 项目间对比;变化趋势;各阶段停留, 定位瓶颈 R – 回顾 需求:需求不明确?变更频繁?颗粒 度过大?优先级没有定义清楚?分析 经验不足? 设计:…… I – 改进 邀请业务方、研发方、测试方进行需 求评审; 降低流负载;缩短构建时间; …… ee.msup.com.cn
22. MARI 效能提升方法 测试缺陷率 指标含义 测试发现缺陷数与对应代码量或代码变更量的比值。 认知域 交付质量 数据来源 缺陷管理系统、项目管理系统、代码分析系统 M – 度量 依赖测试缺陷数和代码当量 A – 分析 按缺陷类别、级别等分类 R – 回顾 缺陷是否集中于某些模块?缺陷是否集中于某些成员? 缺陷的根因分析…… I – 改进 测试左移;测试人员参与设计评审; 开发自测规范;代码评审质量; 解决技术债,如提高复用度、降低圈复杂度、提高单元测试 覆盖度、优化模块性等; …… ee.msup.com.cn
23. OpenMARI • https://www.openmari.dev/ GitHub:https://github.com/merico-dev/OpenMARI Gitee:https://gitee.com/merico-dev/OpenMARI ee.msup.com.cn
24. Dev Lake 开源研发大数据平台 • GitHub:https://github.com/merico-dev/lake • 目标: 支持最多工具数据源导入;最全面兼容标准的指标计算 ee.msup.com.cn
25. 欢迎关注思码逸公众号 获得研发效能最新资讯 关注msup公众号 获取更多工程效能实践案例

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