写点什么

关于“敏捷计划与估计的方法”的讨论

  • 2009-10-15
  • 本文字数:1544 字

    阅读完需:约 5 分钟

在做 Scrum 的迭代计划时,不同的团队有很多不同的做法。在敏捷中国讨论组中,对敏捷计划与估计的方法进行了激烈的讨论( Scrum sprint plan 中规模估算的做法调查关于 story point 的单位)。

克强罗列出有四种敏捷计划估计的方法:

  1. 假设 1 个 usre story point 需 1 个理想人天,Velocity 为理想人天 / 实际人天数
  2. 选择最小工作单元为 1 个 User story point,velocity 为 user story point 数量 / 理想人天数
  3. 选择最小的工作单元为 1 个 User story point,velocity 为 user story point 数量 / 实际人天数
  4. 使用 use case point 作为规模,velocity 为 use case point 数量 / 实际天数

首先讨论的焦点集中于对用于“故事点”的理解上。大家对“‘故事点’是没有单位的”形成共识。Xu Yi 首先指出:

user story 用于评估 user story 的相对大小(bigness),它并无一个可用于度量的单位值。一定程度上可以说 story point 最终会达到具有一定的单位效用。当某产品开发大团队(包括若干 scrum 团队)保持团队稳定,以及开发足够长时间后达到 velocity 稳定时,可以­借由建立一定程度上 story point 向“成本”、“时间”等度量的映射,使其成为“虚单位”。

Daniel Teng 也在博客中分析了在敏捷迭代计划中为什么使用“故事点”,以及为什么“故事点”是没有单位的(巧妙使用“故事点”进行敏捷估计)。使用“故事点”的好处包括:

  1. 使用相对估计
  2. 关注规模
  3. 忽略个人能力的不同
  4. 可以相加。

至于“故事点”的原因在于:

  1. “故事点”是一个相对量
  2. 不同团队的单位“故事点”是不同的,也很难统一。

接下来讨论集中于具体使用“理想人天”和“故事点”做迭代计划的具体方法上。姜志辉的团队的做法是:

我们采用的是 bob 的 dx 迭代 +Joel 的任务分配法。 应该说,原则来自于 bob,方法来自于 joel。

Andy 的做法是:

  1. 记录前面几个 sprint 的实际的可以利用的资源(以人天为单位) 和 实现功能的 IMD(Ideal Man Day),计算 资源利用率:实际完成功能的 IMD / 实际可利用的资源。 源利用率可以取多个 sprint 的平均值,也可取上个 sprint 的单点值。
  2. 即将开始的 Sprint 内可以利用的资源是可以首先计算的,乘以资源利用率 ,得到 本 sprint 的 IMD
  3. 按功能的优先级,本次 Sprint 要达到的目标,选择优先级最高的功能,分解为实现任务,并评估如何实现,不断评审优先级最高的一些功能,直至 Team 不能承诺成为止,也即是所选功能的累积 IMD 达到了 本 sprint 的 IMD。

而 Xu Yi 团队的做法是:

sprint planning 第一部分,团队选择有哪些 user story 是可以做掉的,过去的平均 velocity 只是作为参考而已。 sprint planning 第二部分,团队将选取的 user story 详细分割为 task,以小时为单位进行估计,而且和自己的 capacity 不断地进行对比,当 capacity 耗尽时停止。

接下来话题一转,大家集中到怎样计算每个迭代的速率 (Velocity) 上。Xu Yi 团队的做法很简单直接:

根据过去的 sprint 来统计,平均下来每个 sprint 完成的 story point 就是 velocity。比如前 5 个 sprint 分别完成 9、12、5、16、10,那么 team 的 velocity 就是(9+12+5+16+10)­/5=10.4。

很多人有不同的观点,Vincent Lee 认为:

而我说的算法是“用完成的任务点数除以实际投入的人日数”,假设前 5 个 sprint 分别完成 9、12、5、16、10 个 story point,实际投入的人日数分别为 20、20、25、25、20,(9+12+5+16+10)/(20+20+25+25+20)=0.47,利用这个数值­以及下一个 sprint 的可用资源(比如是 25),就可以算出下一个 sprint 可以完成的工作量:0.47*25=11.75 进一步的,由于可以乐观的认为团队熟练程度在提高,可以调高速度为 0.5,于是预计可以完成 0.5*25=12.5 的工作量。

看来不同团队对敏捷计划与估计的理解不尽相同,做法也各异。您的团队在迭代计划使用哪一种方法呢?

2009-10-15 02:022383

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

如何在IoT物联网平台注册私有CA证书,来实现X.509方式设备身份认证?——实践类

阿里云AIoT

小程序 算法 物联网 智能硬件

又火了!GitHub标星百万的并发编程手册(彩图版)竟是从阿里流出

Java 并发编程 高并发

模块2作业

王琨琨

阿里大牛详细讲解:Spring Boot 集成Redisson实现分布式锁

Java Spring Boot 分布式锁

热点面试题:聊聊对 this 的理解?

Immerse

JavaScript 手写代码 this 前端面试题 #热点问题

在 CPU 上起舞:聊一聊Linux调度和Go的Runtime调度

蓬蒿

golang goroutine 协程原理 Linux调度 go 信号异步抢占

GitHub上线重量级分布式架构原理设计笔记,开源的东西看着就是爽

Java 分布式 微服务

企业研发治理转型利器:华为云发布流水线服务CodeArts Pipeline

华为云开发者联盟

云计算 华为云 企业号 2 月 PK 榜 华为云开发者联盟 华为云CodeArts

EasyRecovery16绿色版免费数据恢复软件下载

茶色酒

EasyRecovery16

esp8266 读取 modbus 类型数据在 Grafana 展示

jupiter

IoT esp8266 #Grafana Arduino ESP32-C

UEditorPlus v2.9.0 文档仓库开源,修复若干问题

ModStart

Java微基准测试神器JMH初探

FunTester

我是学生,想要参与 OpenCloudOS,该怎么做?

OpenCloudOS

Linux

把 ChatGPT 加入 Flutter 开发,会有怎样的体验?

声网

flutter RTC 直播技术 RTE ChatGPT

企业如何落地DevOps(上)

老张

DevOps 软件工程

百度工程师漫谈视频理解

百度Geek说

人工智能 视频理解 企业号 2 月 PK 榜 视频动作分析

即时通讯技术文集(第9期):Java NIO和Netty入门系列 [共19篇]

JackJiang

网络编程 IM 即时通信

云原生 AI 的资源调度和 AI 工作流引擎设计分享

百度Geek说

人工智能 云原生 企业号 2 月 PK 榜

AI绘图绘画NFT数藏系统开发(成熟案例)

I8O28578624

3M互助盘dapp系统开发源码部署

开发微hkkf5566

Mysql都有那些最需要掌握的原理?

Java MySQL 数据库

大咖说·图书分享|云存储:释放数据无限价值

大咖说

云存储

MySQL性能指标TPS\QPS\IOPS如何压测?

Java MySQL 性能压测

基于TCP协议的GPS定位器设备迁移到阿里云IoT物联网平台实践——实践类

阿里云AIoT

云计算 网络协议 物联网 数据采集 定位技术

ModStartBlog v6.8.0 博客置顶功能,界面样式优化

ModStart

5大特性,带你认识化繁为简的华为云CodeArts Deploy

华为云开发者联盟

云计算 华为云 企业号 2 月 PK 榜 华为云开发者联盟 华为云CodeArts

详解数仓的网络调度与隔离管控能力

华为云开发者联盟

数据库 后端 华为云 企业号 2 月 PK 榜 华为云开发者联盟

Zebec被评选为BNB Chain 2023年40佳DAPP

西柚子

将 Sentinel 熔断限流规则持久化到 Nacos 配置中心

Java 微服务 sentinel nacos Spring Cloud Aliababa

设备用私有CA签发的X.509证书接入IoT物联网平台——实践类

阿里云AIoT

小程序 网络安全 物联网 智能硬件 数据格式

关于“敏捷计划与估计的方法”的讨论_研发效能_滕振宇_InfoQ精选文章