本篇是一個教學文,主要分享 Metrics 這個概念,以及透過範例來介紹如何針對軟體部署以及事件管理來設定實用的 Metrics。
開頭作者先提了一個情境,團隊需要去設計 Metrics 來瞭解「部署後有多少個緊急的Bug需要被修復]
這個概念重要的點在於,如果該數字很高,可能意味者下列情境有問題
1. Quality Control
2. 應用程式開發流程
3. pre-release 的 smoke-testing
4. post-release checks
這類型的緊急問題通常都會團隊帶來重大的負擔,包括維運人員,開發人員以及測試人員都必須要轉換來幫忙修復,嚴重情況可能會導致SLA不如預期,名聲下降,降低預期收入等。
為了定義一個 Metrics,需要準備六個面向的敘述(示範)
1. Definition
定義三個欄位,分別是 ID/Name/Description
ID: xxx
Name: Urgent Bug Fix Count
Description: 軟體發佈後有多少個緊急的bug被修復
3. Justification
每個 Metrics 都必須解釋其為什麼被需要
5. Audience
誰會需要知道這個 Metric
7. Calculation
如何去計算該 Metrics,譬如百分比等。當前範例是總數,所以不需要特別處理
9. Interpretation
針對該 Metrics 去定義什麼叫做 Pass, Failed,以及什麼樣的範圍該稱為 Warning。
同時也要針對該數值的 Minimum/Maximum 去設定。
以上述範例來說
Pass: 0
Fail: > 2
Warning: 1<=count<=2
Minimum: 0
Maximum: 無上限
另外一種做法是可以加入一種獎勵機制,譬如
Gold Star: 0
Pass: 1
Warning: 2
Fail: >2
這樣的話可以給團隊一個鼓勵,如果沒有任何修復時代表做得很好,而不是單純地表示`PASS`,而是一個鼓勵的方式去感謝團隊的努力
11. Reporting
Metrics 的文件也必須要提到
1. Ownership
2. 回報該 Metrics 的頻率
3. 過去的表現如何
4. 當前表現如何
針對多個 Metrics,可以考慮透過分數與權重的方式將全部合併起來一起回報,針對每個 Metrics 的程度來給予不同的權重
詳細的文章概念可以參閱全文
https://marklowg.medium.com/designing-a-metric-for-software-delivery-or-incident-management-bf6a043b013f
同時也有2036部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,TQC+Python基礎程式語言應用班第1次上課(環境設定與基本語法) 01_問卷結果與懶人包 02_課程內容說明 03_建置Python開發環境與spyder設定 04_變數型態與轉型說明 05_存檔與邏輯判斷 06_邏輯判斷改為多重邏輯 完整教學 http://goo.gl/aQTMFS ...
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04_變數型態與轉型說明
05_存檔與邏輯判斷
06_邏輯判斷改為多重邏輯
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技能內容:變數與常數、指定敘述、標準輸入輸出、運算式、算術運算子、數學函式的應用、格式化的輸出Python 第2類:選擇敘述
技能內容:if、if...else、if…elifPython 第3類:迴圈敘述
技能內容:while、for…inPython 第4類:進階控制流程
技能內容:常用的控制結構、條件判斷、迴圈Python 第5類:函式(Function)
技能內容:函式使用、傳遞參數、回傳資料、內建函式、區域變數與全域變數
上課用書:
Python 3.x 程式語言特訓教材(第二版)
作者: 蔡明志, 財團法人中華民國電腦技能基金會
出版社:全華
出版日期:2018/12/20
定價:490元
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