写点什么

软件研发的这些误区,你中了吗?

  • 2020-07-01
  • 本文字数:3237 字

    阅读完需:约 11 分钟

软件研发的这些误区,你中了吗?

结束了一天的工作,拖着疲惫的身躯,坐在马桶上,回顾一天的工作,发现有那么多的不值得,明显没有价值贡献的任务,却干了一大杯;明明可以好好工作,却硬要表演得很忙似的;明明有机器帮我们干活,却硬着头皮逐字逐句读代码;明明别人家已经持续交付了,而我们依然觉得批量来一把更经济实惠。哥很难,难的不是工作太辛苦,而是明明可以更简单,却硬要搞得很复杂,今天,我们试着扒一扒软件研发过程中的常见误区。

关注需求 vs 关注任务

在办公室里看得最多的场景,无非是每一个人都并行工作在很多事务上,忙至深夜。而“努力”的结果还是交付时间一而再、再而三地延期。事务性工作的本质还是任务驱动,关注在基本的开发任务,因为任务是片段的、部分的,缺乏产品需求及目标的整体性。个体上,虽然任务完成很多,但因为缺少与其他任务在产品需求层面的拉通,也难以保证产品需求交付的按期交付。这就像忙碌的仓鼠,虽然不停歇地在滚轮上奔跑,但依然在原地。


而软件交付的本质,是持续、快速、高质量地交付有效价值。业务或产品需求才是有效价值的体现。需求来源于用户问题和业务目标,可以从业务目标、业务场景、功能需求等几个不同的维度分解需求,分解完后的需求,依然保持续其完整性、独立性,可测可发布,每一个需求的交付,都是一次假设验证的过程,是业务价值创造的机会。


所以,在软件交付协作中,通过精益交付看板可视化需求流动,才能做到价值驱动;只有通过需求,以一个整体视角,可视化“端到端”的价值流,才能做到在协作过程中的前后(职能)拉通。始于用户问题的提出,终于用户问题的解决。



所谓,Outcome over output,就是尽可能在最小化 output 的同时,最大化 outcome。output 是任务产出,outcome 是需求结果。站在老板的角度,才不看你完成了几个任务,他关心的是交付了多少特性需求。


【要诀】以需求为单位进行协作,更关注业务价值视角。通过精益交付看板可视化需求交付过程。

流动效率 vs 资源效率

资源效率,指的是那种视人为资源,关注人效,制造局部繁忙。然而局部资源效率的提升,并不能使整体效率提升。这是为什么呢?


因为,产品交付的整个过程,需要协同所有职能,包括(但不限于)业务、产品、开发、测试和运维。关注资源效率,一是软件的交付取决长短板;二是每个职能进行局部效率优化,容易形成效率竖井,即局部来看,效率很高,产出了很多中间制品,竖井之间的交接形成了批量,整体效能并未得到任何改善。



以流动效率为核心,就是要以需求为流动单元,从用户来,然后快速流向用户,加速需求的 Time to market。流动效率的快慢直接决定了用户响应、获取反馈的效率。以流动效率为核心,必须拉通交付流程中的所有职能,打破组织壁垒。同时,聚焦流动效率,可以帮助组织即时暴露协作中的问题,如阻塞、等待等,这些问题可能是协作问题,也有可能是工程能力问题。


软件研发过程中的主要问题,永远都不是闲着的资源,而是闲着的需求。


做个不太恰当的比喻,关注资源效率的老板是计时发薪,关注流动效率的老板是计件发薪。你们老板属于哪一类呢?


【要诀】资源效率,是关注个人人效,关注人力的利用率,繁忙的局部资源效率,并不能在整体上带来流动效率的提升。

关注问题 vs 关注活动

僵尸式站会,指的是那种照搬方法论框架,追求形式主义的站会现象。这一现象,人们往往会面临“站会是要站着开,还是坐着开?计划会议需要分上下午两场,还是集中在下午?”这样的问题。过分关注活动的形式,而忽略了问题本身就是本末倒置。


方法论框架的目的是为了交流理解的需要,而不是生搬硬套,照本宣科。软件项目协作,应该关注问题的解决,阻塞的移除,关注需求如何快速从前一道工序流动到下一道工序。项目协作中,应该关注:


  • 当前有哪些阻塞

  • 哪些到期应该交付,而不能交付的需求

  • 依赖有哪些

  • 交付的价值流中是否有中断

  • 当前交付过程中的瓶颈有哪些


我们建议的站会 6+1,是对协作中关注问题的一个指南。



我们不建议照搬哪个方法论的框架,如站会是要站着开,还是坐着开?计划会议需要分上下午,还是一个下午?过分强调活动的样式,就是形式主义。方法论框架的目的是为了交流理解的需要,而不是生搬硬套,照本宣科。


一切不以解决问题为目的的形式主义都是耍流氓。


【要诀】站会 6+1。

跨职能团队 vs 单一职能团队

以需求价值驱动,流动效率为核心,意味着在协作过程中,必须以业务驱动,拉通从业务、产品,到开发和测试的各个职能,跨职能协同。单一职能的团队,容易形成职能竖井,导致各个职能在局部繁忙,但是整体系统协作效率低下。


我们假设团队内部的沟通效率始终大于跨团队沟通的效率,通过组建跨职能团队,可以有效提升在协作中的等待问题,让整个团队关注在需求的交付上,而不是任务的完成。跨职能团队可以是实体团队,如果没有条件,组建虚拟的跨职能团队也是一个非常不错的尝试。



【要诀】可以虚拟组建跨职能团队,拉通从业务、产品,到开发和测试的各个职能,跨职能协同。

代码扫描 vs 代码评审

人们过分强调代码评审(Code Review)的作用,而忽视了自动化代码扫描的能力。代码评审本身并不能直接提升代码质量,代码评审是社交化编程的一种手段,旨在代码评审中,形成促进团队内部知识共享,提高团队整体水平,确保团队统一规范。其本身是员工编程技能培养的一种手段。



图片来源于互联网


代码扫描,可以自动化地完成代码质量的检查,借助技术手段,促进代码的高可见性,如代码的重复度、复杂度、扇入扇出依赖度、领域语言识别等等,这远比人工的检查效率高出许多。同时,结合静态代码扫描和规约扫描,把一般性的问题可以快速识别出来,如格式问题、基本的语法错误、潜在的内存问题等等;而对于一些内存问题及性能问题,也可以通过动态检查的手段来检查,如 C/C++中,常用 Valgrind,llvm-clang,efence 等等小工具就可以完成相应的动态检查。


对于 Java 开发者而言,Java 开发手册是一个不错的手段,同时,云效代码管理工具,内置代码安全扫描等功能,可以抓出代码的大部分安全问题。


【要诀】代码评审是开发者能力培养的手段、而非质量守护手段。借助代码规约,通过代码扫描完成代码质量检查。

持续发布 vs 批量发布

持续发布,就是持续地发布,即持续、快速、可靠地发布软件。持续发布,有助于问题的快速发现,同样,持续发布有助于工程效能问题的发现,需要做到持续发布,意味着:


  • 需要建立统一规范的发布流程,以工具手段,将流程内建在工具上,防止过多的人工参与引入不必要的问题和安全风险。

  • 建立自动、完善的质量守护体系。

  • 自动化的部署手段,部署尽量做到无人工介入,如采取 Docker 镜像方式,代码与配置分离,一次构建多次部署。


持续发布意味着持续获得反馈,每天的工作有反馈。更多的反馈和持续改进的机会,有助于质量及工程效率的提升。基于云的一站式代码托管和持续发布系统,可以快速发现,即时反馈。让在线发布协同成为可能。


批量发布意味着大爆炸式集成,问题集中爆发,传统的以瀑布或大迭代方式的开发方式,一般都是批量的发布方式,在当前业务不确定性如此强,变化如此快的大环境下,这种批量的发布越来越不受待见。



【要诀】建立统一发布流程和规范,通过工具或云原生技术实现一次构建多次部署。

自动测试 vs 人工验证

持续发布的效率,在很大程度上受制于质量验证的效率,人工验证的方式,完全依赖于人工验证的速度,对于互联网多端多环境的开发方式,人工验证的手段完全跟不上工程效率的需要。采用自动化的回归的方式,让开发者每次提交都能快速获得反馈,安全放心,有信心。


常见的自动化测试手段可以用于基于 Robot Framework, Cucumber 等工具进行接口的自动化测试,服务间调用的契约测试,流量回放等等。


这样,有了自动化的回归手段,开发者提交代码,自动触发持续集成系统的回归验证,在第一时间就能获得反馈,有问题快速进行定位修改,再提交,再回归。


【要诀】自动化回归,自动化测试,持续反馈。


下图为基于云效构建的 DevOps 协作示例:



本文转载自公众号阿里技术(ID:ali_tech)。


原文链接


https://mp.weixin.qq.com/s/ELBpo7kTpp6I87L0CUA2rg


2020-07-01 10:062470

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

输入一句话,生成一个应用:低代码平台如何借力AI大模型颠覆开发模式

天津汇柏科技有限公司

低代码平台 AI大模型

IoTDB 在顶级会议 VLDB 2024:四篇最新论文入选,特邀做 TPC 报告与讨论会!

Apache IoTDB

面试官:Kafka中的key有什么用?

王磊

用 Higress AI 网关降低 AI 调用成本 - 阿里云天池云原生编程挑战赛参赛攻略

阿里巴巴云原生

阿里云 云原生 Higress

Amazon Bedrock 实践:零基础创建贪吃蛇游戏

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

生成式人工智能

阿里巴巴中国站1688商品详情API返回值解析:应对更新与变化的策略

代码忍者

API 测试 API 策略

文献解读-《Beta-amylase and phosphatidic acid involved in recalcitrant seed germination of Chinese chestnut》

INSVAST

农业 基因数据分析 生信服务

中标智能制造!亚信科技+用友网络,助重庆大型制造企业重塑生产管理

亚信AntDB数据库

AntDB

2024-08-28:用go语言,给定一个从1开始、长度为n的整数数组nums,定义一个函数greaterCount(arr, val)可以返回数组arr中大于val的元素数量。 按照以下规则进行n次

福大大架构师每日一题

福大大架构师每日一题

MES系统的八大核心功能及车间落地实现

万界星空科技

制造业 生产管理系统 mes 万界星空科技 车间管理系统

深度解析HarmonyOS SDK实况窗服务源码,Get不同场景下的多种模板

HarmonyOS SDK

HarmonyOS

Apache RocketMQ 批处理模型演进之路

阿里巴巴云原生

Apache 阿里云 RocketMQ 云原生

案例研究:如何在复杂环境中增强自组织

ShineScrum

自组织

最新ps2024软件:Photoshop 2024 (Win&Mac)直装版

你的猪会飞吗

mac软件下载 ps2024 PS2024破解

人工智能 | 清华大学ChatGLM大模型

测试人

人工智能

BSI最新研究发现,中国企业人工智能投资增长意愿全球领先

财见

Flink CDC 在新能源制造业的实践

Apache Flink

大数据 flink 实时计算 Flink CDC

重庆企业选择堡垒机需要考虑哪些因素?有没有推荐的?

行云管家

堡垒机 IT资产 重庆

DTCC2024|HashData Enterprise 4.0 正式发布:构建云原生统一数据处理平台

酷克数据HashData

软件研发的这些误区,你中了吗?_软件工程_张燎原_InfoQ精选文章