看板驱动开发-度量篇
常见软件项目度量指标 和控制指标
软件项目度量指标和控制指标是软件开发过程中非常重要的一部分，它们能够帮助开发团队和管理人员评估项目进展情况，及时发现并解决问题，确保项目按时交付、质量可控。
本文将从常见软件项目度量指标和控制指标两个方面进行探讨，为软件项目管理提供有益的参考。
一、常见软件项目度量指标对于软件项目管理来说，度量指标是评估项目进展和质量的重要依据，合理选择和使用度量指标能够帮助团队领导及时发现问题、及时调整问题和保证项目交付质量，常见的软件项目度量指标有：1. 代码行数：代表了软件代码的规模，是度量软件规模的最基本指标之一。
代码行数在软件开发过程中被广泛使用，可以用于评估软件规模、成本估算、进度控制等方面。
2. 功能点数：是根据软件功能区分的度量指标，它能够更好地反映软件的实际使用价值。
功能点数是一个重要的度量指标，可以帮助团队直观地了解软件的功能复杂度和开发进度。
3. 缺陷密度：是度量软件质量的重要指标之一，它可以帮助团队了解软件的缺陷情况，以及缺陷的严重程度。
通过缺陷密度指标，团队可以及时发现和解决软件质量问题，提高软件质量。
4. 代码覆盖率：是度量软件测试覆盖情况的指标，通过代码覆盖率可以了解软件的测试覆盖情况，帮助团队评估测试质量和发现测试遗漏情况。
5. 进度指标：包括工作完成进度、任务完成比例、工作量增减变化情况等，可以帮助团队领导及时了解项目进展情况，调整项目计划和资源分配。
二、常见软件项目控制指标除了度量指标，软件项目的控制指标也是非常重要的，它们能够帮助团队领导控制项目进度、成本和质量，确保项目按时交付和质量可控。
常见的软件项目控制指标有：1. 成本偏差（Cost Variance，CV）：是衡量项目成本偏离预算的指标，CV=实际成本-计划成本，通过成本偏差指标可以帮助团队领导了解项目成本控制情况，及时调整成本预算和资源分配。
2. 进度偏差（Schedule Variance，SV）：是衡量项目进度偏离计划的指标，SV=实际完成工作-计划完成工作，通过进度偏差指标可以帮助团队领导了解项目进度控制情况，及时调整项目计划和资源分配。
解析精益产品开发(一)—— 看板开发方法
图㈠丰田屋——丰田生产方式看板（Kanban）一词来自日文，本义是可视化卡片。
如图㈡，看板工具的实质是：后道工序在需要时，通过看板向前道工序发出信号——请给我需要数量的输入，前道工序只有得到看板后，才按需生产。
看板信号由下游向上游传递，拉动上游的生产活动，使产品向下游流动。
拉动的源头是最下游的客户价值，也就是客户订单或需求。
图㈡看板拉动制造过程图㈢是一个典型的看板——装在塑料套里的一枚卡片，包含的信息是“什么地方，需要什么产品，多少数量”图㈢生产中的看板1.2 基于看板的拉动系统实现准时化准时化又叫即时生产（Just in time – JIT）是丰田生产方式的一个支柱。
看板形成拉动系统，各环节根据看板信息，仅在在需要的时间，生产需要数量的必要产品。
这将带来生产库存的降低，甚至实现生产过程零库存。
库存又被称为“在制品（WIP ——work in progress）”，是已经开始但没有完成的工作，它们堆积在工序间或临时仓库中。
库存降低带来的直接收益是：1) 降低成本：库存减少增加了运营现金的使用率，同时降低管理和仓储开销。
2) 缩短交付周期：消除或缩短产品在工序间的库存等待时间，缩短了从开始制造到交付的周期时间。
3) 提高制造过程的灵活性：在低库存水平下，调整生产的计划更加容易。
降低库存更重要的作用是暴露制造系统中的问题。
图㈣中的湖水岩石是一个经典隐喻，水位代表库存多少，岩石代表问题。
水位高，岩石就会被隐藏。
生产系统中库存多时，设备不良、停工等待、质量不佳、瓶颈过载等问题都会被掩盖。
库存降低后，这些问题都会显现出来。
没有了临时库存的缓冲，设备运转不良或停工等待立即会凸显出来；没有了库存等待时间，上一环节输出的质量问题也能即时得到反馈。
这就是所谓“水落石出”，暴露问题是解决问题先决条件，不断暴露和解决问题，带来生产率、质量以及灵活性的提高。
图㈣湖水岩石效应1.3 自働化自働化是丰田生产方式的另一支柱，它的准确含义是自动停机（Auto-No-Mation），指出现问题时（如某个环节有次品），机器能够自动感知异常，并立刻停机或停下整个生产线。
100个信息工程专业术语中英文
100个信息工程专业术语中英文全文共3篇示例，供读者参考篇1Information engineering is a vast field that covers a wide range of knowledge and skills. In this article, we will introduce 100 important terms and concepts in information engineering, both in English and Chinese.1. Artificial Intelligence (AI) - 人工智能2. Machine Learning - 机器学习3. Deep Learning - 深度学习4. Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理5. Computer Vision - 计算机视觉6. Data Mining - 数据挖掘7. Big Data - 大数据8. Internet of Things (IoT) - 物联网9. Cloud Computing - 云计算10. Virtual Reality (VR) - 虚拟现实11. Augmented Reality (AR) - 增强现实12. Cybersecurity - 网络安全13. Cryptography - 密码学14. Blockchain - 区块链15. Information System - 信息系统16. Database Management System (DBMS) - 数据库管理系统17. Relational Database - 关系数据库18. NoSQL - 非关系型数据库19. SQL (Structured Query Language) - 结构化查询语言20. Data Warehouse - 数据仓库21. Data Mart - 数据集市22. Data Lake - 数据湖23. Data Modeling - 数据建模24. Data Cleansing - 数据清洗25. Data Visualization - 数据可视化26. Hadoop - 分布式存储和计算框架27. Spark - 大数据处理框架28. Kafka - 流数据处理平台29. Elasticsearch - 开源搜索引擎30. Cyber-Physical System (CPS) - 嵌入式系统31. System Integration - 系统集成32. Network Architecture - 网络架构33. Network Protocol - 网络协议34. TCP/IP - 传输控制协议/互联网协议35. OSI Model - 开放系统互连参考模型36. Router - 路由器37. Switch - 交换机38. Firewall - 防火墙39. Load Balancer - 负载均衡器40. VPN (Virtual Private Network) - 虚拟专用网络41. SDN (Software-Defined Networking) - 软件定义网络42. CDN (Content Delivery Network) - 内容分发网络43. VoIP (Voice over Internet Protocol) - 互联网语音44. Unified Communications - 统一通信45. Mobile Computing - 移动计算46. Mobile Application Development - 移动应用开发47. Responsive Web Design - 响应式网页设计48. UX/UI Design - 用户体验/用户界面设计49. Agile Development - 敏捷开发50. DevOps - 开发与运维51. Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) - 持续集成/持续部署52. Software Testing - 软件测试53. Bug Tracking - 缺陷跟踪54. Version Control - 版本控制55. Git - 分布式版本控制系统56. Agile Project Management - 敏捷项目管理57. Scrum - 敏捷开发框架58. Kanban - 看板管理法59. Waterfall Model - 瀑布模型60. Software Development Life Cycle (SDLC) - 软件开发生命周期61. Requirements Engineering - 需求工程62. Software Architecture - 软件架构63. Software Design Patterns - 软件设计模式64. Object-Oriented Programming (OOP) - 面向对象编程65. Functional Programming - 函数式编程66. Procedural Programming - 过程式编程67. Dynamic Programming - 动态规划68. Static Analysis - 静态分析69. Code Refactoring - 代码重构70. Code Review - 代码审查71. Code Optimization - 代码优化72. Software Development Tools - 软件开发工具73. Integrated Development Environment (IDE) - 集成开发环境74. Version Control System - 版本控制系统75. Bug Tracking System - 缺陷跟踪系统76. Code Repository - 代码仓库77. Build Automation - 构建自动化78. Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) - 持续集成/持续部署79. Code Coverage - 代码覆盖率80. Code Review - 代码审查81. Software Development Methodologies - 软件开发方法论82. Waterfall Model - 瀑布模型83. Agile Development - 敏捷开发84. Scrum - 看板管理法85. Kanban - 看板管理法86. Lean Development - 精益开发87. Extreme Programming (XP) - 极限编程88. Test-Driven Development (TDD) - 测试驱动开发89. Behavior-Driven Development (BDD) - 行为驱动开发90. Model-Driven Development (MDD) - 模型驱动开发91. Design Patterns - 设计模式92. Creational Patterns - 创建型模式93. Structural Patterns - 结构型模式94. Behavioral Patterns - 行为型模式95. Software Development Lifecycle (SDLC) - 软件开发生命周期96. Requirement Analysis - 需求分析97. System Design - 系统设计98. Implementation - 实施99. Testing - 测试100. Deployment - 部署These terms are just the tip of the iceberg when it comes to information engineering. As technology continues to advance, new terms and concepts will emerge, shaping the future of this dynamic field. Whether you are a student, a professional, or just someone interested in technology, familiarizing yourself with these terms will help you navigate the complex world of information engineering.篇2100 Information Engineering Professional Terms in English1. Algorithm - a set of instructions for solving a problem or performing a task2. Computer Science - the study of computers and their applications3. Data Structures - the way data is organized in a computer system4. Networking - the practice of linking computers together to share resources5. Cybersecurity - measures taken to protect computer systems from unauthorized access or damage6. Software Engineering - the application of engineering principles to software development7. Artificial Intelligence - the simulation of human intelligence by machines8. Machine Learning - a type of artificial intelligence that enables machines to learn from data9. Big Data - large and complex sets of data that require specialized tools to process10. Internet of Things (IoT) - the network of physical devices connected through the internet11. Cloud Computing - the delivery of computing services over the internet12. Virtual Reality - a computer-generated simulation of a real or imagined environment13. Augmented Reality - the integration of digital information with the user's environment14. Data Mining - the process of discovering patterns in large data sets15. Quantum Computing - the use of quantum-mechanical phenomena to perform computation16. Cryptography - the practice of securing communication by encoding it17. Data Analytics - the process of analyzing data to extract meaningful insights18. Information Retrieval - the process of finding relevant information in a large dataset19. Web Development - the process of creating websites and web applications20. Mobile Development - the process of creating mobile applications21. User Experience (UX) - the overall experience of a user interacting with a product22. User Interface (UI) - the visual and interactive aspects of a product that a user interacts with23. Software Architecture - the design and organization of software components24. Systems Analysis - the process of studying a system's requirements to improve its efficiency25. Computer Graphics - the creation of visual content using computer software26. Embedded Systems - systems designed to perform a specific function within a larger system27. Information Security - measures taken to protect information from unauthorized access28. Database Management - the process of organizing and storing data in a database29. Cloud Security - measures taken to protect data stored in cloud computing environments30. Agile Development - a software development methodology that emphasizes collaboration and adaptability31. DevOps - a set of practices that combine software development and IT operations to improve efficiency32. Continuous Integration - the practice of integrating code changes into a shared repository frequently33. Machine Vision - the use of cameras and computers to process visual information34. Predictive Analytics - the use of data and statistical algorithms to predict future outcomes35. Information Systems - the study of how information is used in organizations36. Data Visualization - the representation of data in visual formats to make it easier to understand37. Edge Computing - the practice of processing data closer to its source rather than in a centralized data center38. Natural Language Processing - the ability of computers to understand and generate human language39. Cyber Physical Systems - systems that integrate physical and computational elements40. Computer Vision - the ability of computers to interpret and understand visual information41. Information Architecture - the structural design of information systems42. Information Technology - the use of computer systems to manage and process information43. Computational Thinking - a problem-solving approach that uses computer science concepts44. Embedded Software - software that controls hardware devices in an embedded system45. Data Engineering - the process of collecting, processing, and analyzing data46. Software Development Life Cycle - the process of developing software from conception to deployment47. Internet Security - measures taken to protectinternet-connected systems from cyber threats48. Application Development - the process of creating software applications for specific platforms49. Network Security - measures taken to protect computer networks from unauthorized access50. Artificial Neural Networks - computational models inspired by the biological brain's neural networks51. Systems Engineering - the discipline that focuses on designing and managing complex systems52. Information Management - the process of collecting, storing, and managing information within an organization53. Sensor Networks - networks of sensors that collect and transmit data for monitoring and control purposes54. Data Leakage - the unauthorized transmission of data to an external source55. Software Testing - the process of evaluating software to ensure it meets requirements and functions correctly56. Internet Protocol (IP) - a set of rules for sending data over a network57. Machine Translation - the automated translation of text from one language to another58. Cryptocurrency - a digital or virtual form of currency that uses cryptography for security59. Software Deployment - the process of making software available for use by end-users60. Computer Forensics - the process of analyzing digital evidence for legal or investigative purposes61. Virtual Private Network (VPN) - a secure connection that allows users to access a private network over a public network62. Internet Service Provider (ISP) - a company that provides access to the internet63. Data Center - a facility that houses computing and networking equipment for processing and storing data64. Network Protocol - a set of rules for communication between devices on a network65. Project Management - the practice of planning, organizing, and overseeing a project to achieve its goals66. Data Privacy - measures taken to protect personal data from unauthorized access or disclosure67. Software License - a legal agreement that governs the use of software68. Information Ethics - the study of ethical issues related to the use of information technology69. Search Engine Optimization (SEO) - the process of optimizing websites to rank higher in search engine results70. Internet of Everything (IoE) - the concept of connecting all physical and digital objects to the internet71. Software as a Service (SaaS) - a software delivery model in which applications are hosted by a provider and accessed over the internet72. Data Warehousing - the process of collecting and storing data from various sources for analysis and reporting73. Cloud Storage - the practice of storing data online in remote servers74. Mobile Security - measures taken to protect mobile devices from security threats75. Web Hosting - the service of providing storage space and access for websites on the internet76. Malware - software designed to harm a computer system or its users77. Information Governance - the process of managing information to meet legal, regulatory, and business requirements78. Enterprise Architecture - the practice of aligning an organization's IT infrastructure with its business goals79. Data Backup - the process of making copies of data to protect against loss or corruption80. Data Encryption - the process of converting data into a code to prevent unauthorized access81. Social Engineering - the manipulation of individuals to disclose confidential information82. Internet of Medical Things (IoMT) - the network of medical devices connected through the internet83. Content Management System (CMS) - software used to create and manage digital content84. Blockchain - a decentralized digital ledger used to record transactions85. Open Source - software that is publicly accessible for modification and distribution86. Network Monitoring - the process of monitoring and managing network performance and security87. Data Governance - the process of managing data to ensure its quality, availability, and security88. Software Patch - a piece of code used to fix a software vulnerability or add new features89. Zero-Day Exploit - a security vulnerability that is exploited before the vendor has a chance to patch it90. Data Migration - the process of moving data from one system to another91. Business Intelligence - the use of data analysis tools to gain insights into business operations92. Secure Socket Layer (SSL) - a protocol that encrypts data transmitted over the internet93. Mobile Device Management (MDM) - the practice of managing and securing mobile devices in an organization94. Dark Web - the part of the internet that is not indexed by search engines and often used for illegal activities95. Knowledge Management - the process of capturing, organizing, and sharing knowledge within an organization96. Data Cleansing - the process of detecting and correcting errors in a dataset97. Software Documentation - written information that describes how software works98. Open Data - data that is freely available for anyone to use and redistribute99. Predictive Maintenance - the use of data analytics to predict when equipment will need maintenance100. Software Licensing - the legal terms and conditions that govern the use and distribution of softwareThis list of 100 Information Engineering Professional Terms in English provides a comprehensive overview of key concepts and technologies in the field of information technology. These terms cover a wide range of topics, including computer science, data analysis, network security, and software development. By familiarizing yourself with these terms, you can better understand and communicate about the complex and rapidly evolving world of information engineering.篇3100 Information Engineering Professional Terms1. Algorithm - 算法2. Artificial Intelligence - 人工智能3. Big Data - 大数据4. Cloud Computing - 云计算5. Cryptography - 密码学6. Data Mining - 数据挖掘7. Database - 数据库8. Deep Learning - 深度学习9. Digital Signal Processing - 数字信号处理10. Internet of Things - 物联网11. Machine Learning - 机器学习12. Network Security - 网络安全13. Object-Oriented Programming - 面向对象编程14. Operating System - 操作系统15. Programming Language - 编程语言16. Software Engineering - 软件工程17. Web Development - 网页开发18. Agile Development - 敏捷开发19. Cybersecurity - 网络安全20. Data Analytics - 数据分析21. Network Protocol - 网络协议22. Artificial Neural Network - 人工神经网络23. Cloud Security - 云安全24. Data Visualization - 数据可视化25. Distributed Computing - 分布式计算26. Information Retrieval - 信息检索27. IoT Security - 物联网安全28. Machine Translation - 机器翻译29. Mobile App Development - 移动应用开发30. Software Architecture - 软件架构31. Data Warehousing - 数据仓库32. Network Architecture - 网络架构33. Robotics - 机器人技术34. Virtual Reality - 虚拟现实35. Web Application - 网页应用36. Biometrics - 生物识别技术37. Computer Graphics - 计算机图形学38. Cyber Attack - 网络攻击39. Data Compression - 数据压缩40. Network Management - 网络管理41. Operating System Security - 操作系统安全42. Real-Time Systems - 实时系统43. Social Media Analytics - 社交媒体分析44. Blockchain Technology - 区块链技术45. Computer Vision - 计算机视觉46. Data Integration - 数据集成47. Game Development - 游戏开发48. IoT Devices - 物联网设备49. Multimedia Systems - 多媒体系统50. Software Quality Assurance - 软件质量保证51. Data Science - 数据科学52. Information Security - 信息安全53. Machine Vision - 机器视觉54. Natural Language Processing - 自然语言处理55. Software Testing - 软件测试56. Chatbot - 聊天机器人57. Computer Networks - 计算机网络58. Cyber Defense - 网络防御60. Image Processing - 图像处理61. IoT Sensors - 物联网传感器62. Neural Network - 神经网络63. Network Traffic Analysis - 网络流量分析64. Software Development Life Cycle - 软件开发周期65. Data Governance - 数据治理66. Information Technology - 信息技术67. Malware Analysis - 恶意软件分析68. Online Privacy - 在线隐私69. Speech Recognition - 语音识别70. Cyber Forensics - 网络取证71. Data Anonymization - 数据匿名化72. IoT Platform - 物联网平台73. Network Infrastructure - 网络基础设施74. Predictive Analytics - 预测分析75. Software Development Tools - 软件开发工具77. Information Security Management - 信息安全管理78. Network Monitoring - 网络监控79. Software Deployment - 软件部署80. Data Encryption - 数据加密81. IoT Gateway - 物联网网关82. Network Topology - 网络拓扑结构83. Quantum Computing - 量子计算84. Software Configuration Management - 软件配置管理85. Data Lakes - 数据湖86. Infrastructure as a Service (IaaS) - 基础设施即服务87. Network Virtualization - 网络虚拟化88. Robotic Process Automation - 机器人流程自动化89. Software as a Service (SaaS) - 软件即服务90. Data Governance - 数据治理91. Information Security Policy - 信息安全政策92. Network Security Risk Assessment - 网络安全风险评估93. Secure Software Development - 安全软件开发94. Internet Security - 互联网安全95. Secure Coding Practices - 安全编码实践96. Secure Network Design - 安全网络设计97. Software Security Testing - 软件安全测试98. IoT Security Standards - 物联网安全标准99. Network Security Monitoring - 网络安全监控100. Vulnerability Management - 漏洞管理These terms cover a wide range of topics within the field of Information Engineering, and are essential in understanding and discussing the various aspects of this discipline. It is important for professionals in this field to be familiar with these terms in order to effectively communicate and collaborate with others in the industry.。
常见软件项目度量指标介绍
连续时间误差(%) 进度误差(%)工作量误差(%)规模误差(%)分派需求稳固性指数(%)软件需求稳固性指数(%)公布前缺点发现密度(个/KLOC)遗留缺点密度(个/KLOC)(遗留缺点：测试部发现的缺点)生产率(LOC/人天)SRS评审缺点发现密度(个/页)STP评审缺点发现密度(个/用例)HLD评审缺点发现密度(个/页)ITP评审缺点发现密度(个/用例)LLD评审缺点发现密度(个/页)UTP评审缺点发现密度(个/用例)CODE评审缺点发现密度(个/KLOC)UT缺点发现密度(个/KLOC)IT缺点发现密度(个/KLOC)ST缺点发现密度(个/KLOC)SR缺点引入密度(个/页)1/4HLD缺点引入密度(个/页)LLD缺点引入密度(个/页)Code缺点引入密度(个/KLOC)SRS评审有效性(%)HLD评审有效性(%)LLD评审有效性(%)((实质连续时间-计划连续时间)/计划连续时间)*100(连续时间不包括非工作日)((实质结束时间-计划结束时间)/计划连续时间)*100(实质工作量-计划工作量)/计划工作量((实质规模-计划规划)/计划规模)*100(1-(改正、增添或删除的分派需求数/初始的分派需求数))*100(1-(改正、增添或删除的软件需求数/初始的软件需求数))*100((公布后缺点发现总数-(公布后前测试计划自己缺点数)/规模(KLOC)(这里的公布指开发向测试部公布)(测试部发现缺点数-测试部测试计划自己缺点数)/规模(KLOC)软件规模(LOC)/总工作(人天)SRS评审发现的缺点数/SRS文档页数STP评审发现的缺点数/ST用例数HLD评审发现的缺点数/HLD文档页数ITP评审发现的缺点数/IT用例数LLD评审发现的缺点数/LLD文档页数UTP计划评审发现的缺点数/UT 用例数CODE评审发现缺点数/编码阶段代码规模UT发现缺点数/UT阶段代码规模IT发现缺点/IT阶段代码规模ST发现缺点数/ST阶段代码规模SRS种类缺点数/SRS文档页HLD种类缺点数/HLD文档页数LLD种类缺点数/LLD文档页数CODE类缺点数/代码规模SRS评审发现的SRS类缺点数/SRS类缺点总数HLD评审发现的HLD类缺点数/HLD类缺点总数LLD评审发现的LLD类缺点数/LLD类缺点总数质量控制活动缺点发现密度(胸怀目的：成立基线，评估评审、测试能否充足供给参照)缺点种类引入密度：(胸怀目的：成立基线，为剖析能力水平单薄环节及交托件质量供给参照)评审活动的有效性(胸怀目的：成立基线，对有关评审能否充足供给参照)2/4每千行代码SRS文档规模(pages/KLOC)每千行代码HLD文档规模(pages/KLOC)每千行代码LLD文档规模(pages/KLOC)质量成本质量成本(%)返工成本指数(%)交托件生产率SRS文档生产率(页/人天)STP用例生产率(用例/人天)HLD用例生产率(页/人天)ITP用例生产率(页/人天)UTP用例生产率(页/人天)编码阶段代码生产率(LOC/人天)测试履行效率UT用例履行效率(用例/人天)IT用例履行效率(用例/人天)ST用例履行效率(用例/人天)每千行代码ST用例规模(用例/KLOC)每千行代码IT用例规模(用例/KLOC)每千行代码UT用例规模(用例/KLOC)UT实测规模缺点发现密度(个/KLOC)3/4IT实测规模缺点发现密度(个/KLOC)ST实测规模缺点发现密度(个/KLOC)SRS文档页数/代码规模HLD文档页数/代码规模LLD文档页数/代码规模(评审工作量+返工工作量+缺点改正工作量+测试计划准备工作量+测试履行工作量＋培训工作量＋质量保证工作量)/实质总工作量(返工工作量+缺点改正工作量)/实质总工作量SRS文档页数/(SRS 文档准备工作量+SRS评审工作量+SRS改正工作量)ST用例数/(STP准备工作量+STP评审工作量+STP改正工作量)HLD文档页数/(HLD文档准备工作量+HLD评审工作量+HLD改正工作量)ITP用例数/(ITP准备工作量+ITP评审工作量+ITP改正工作量)UTP用例数/(UTP准备工作量+UTP评审工作量+UTP改正工作量)编码阶段实质代码规模/(编码工作量+代码评审工作量+代码改正工作量)UT用例数/(UT准备工作量+UT用例履行工作量+UT缺点改正工作量)IT用例数/(IT准备工作量+IT用例履行工作+IT缺点改正工作量)ST用例数/(ST准备工作量+ST用例履行工作量+ST缺点改正工作量)ST用例数/代码规模IT用例数/代码规模UT用例数/代码规模UT发现的缺点数/UT活动实质测试代码规模IT发现的缺点数/UT活动实质测试代码规模ST发现的缺点数/UT活动实质测试代码规模每千行代码测试用例规模(胸怀目的：成立基线，为评估交托件的质量从设计能否充足、粒度角度供给一个参照)实测规模缺点发现密度(胸怀目的：成立基线，为评估测试用例的质量供给一个参照)4/4。
软件开发质量管理标准
敏捷开发团队：跨职能团队， 包括产品经理、设计师、开 发人员、测试人员等
敏捷开发流程：包括需求 分析、设计、开发、测试、 部署等环节，强调持续集 成和快速迭代
个人软件过程（PSP）和团队软件过程（TSP）
PSP：关注个人软件开发过程，包括计划、设计、编码、测试等环节 TSP：关注团队软件开发过程，包括团队协作、沟通、协调等环节 PSP和TSP的关系：PSP是TSP的基础，TSP是PSP的扩展和提升 实施PSP和TSP的好处：提高软件开发质量和效率，降低成本和风险
实施配置管理： 按照策略执行配 置管理活动，如 备份、版本更新、 权限管理等
监控和审计：定 期检查配置管理 的执行情况，确 保符合策略要求， 并对异常情况进 行处理和纠正
版本控制和变更管理
版本控制：记录软件修改历史，方便追踪和恢复 变更管理：处理软件变更请求，确保软件质量 变更控制委员会：负责审批变更请求，确保变更符合质量标准 变更实施：按照批准的变更请求，实施软件修改并测试
团队组成：包括质量保证经理、测试工程师、配置管理员等 职责分配：明确各成员的职责和任务，确保工作的顺利进行 培训和发展：提供培训和发展机会，提高团队的技能和素质 绩效评估：定期对团队成员进行绩效评估，激励优秀表现，改进不足
培训和发展计划
培训目标：提高质量保证人员的 技能和知识
培训方式：内部培训、外部培训、 在线培训等
性能测试：评估软件性能，优化系 统性能
需求管理工具：跟踪和管理需求变 更，确保软件满足用户需求
问题跟踪系统：记录和解决软件缺 陷，提高软件稳定性和可靠性
6
配置管理和文档编写
配置管理计划和策略
确定配置项：识 别需要管理的配 置项，如源代码、 文档、数据库等
敏捷英语词汇大全揭秘敏捷开发中的重要英语词汇提升工作效率
敏捷英语词汇大全揭秘敏捷开发中的重要英语词汇提升工作效率在敏捷开发的工作环境中，掌握一些重要的英语词汇对于提升工作效率至关重要。
本文将揭秘敏捷开发中的重要英语词汇，帮助您提高团队协作和项目管理的能力。
1. Agile（敏捷）Agile是敏捷开发的核心理念，代表着快速响应变化、持续交付的能力。
在团队中运用敏捷方法论，可以提高项目的可控性和透明度。
2. Scrum（Scrum）Scrum是一种敏捷开发的框架，通过迭代式的工作方式，实现高质量的软件交付。
在Scrum中，项目被切分为多个可迭代的阶段，每个阶段称为Sprint。
3. Product Backlog（产品待办列表）Product Backlog是一个包含所有需求的列表，按优先级排序。
团队通过不断更新和细化Product Backlog，确保项目围绕着客户需求进行开发。
4. Sprint Planning（迭代计划会议）Sprint Planning是每个Sprint开始前的会议，团队在此会议上确定即将进行的工作内容和目标。
通过Sprint Planning，团队能够明确下一阶段的工作计划。
5. User Story（用户故事）User Story是对用户需求的简短描述。
它通常包含一个角色、一个目标以及对该目标的描述。
User Story可以帮助团队更好地理解用户需求，并将其转化为可执行的任务。
6. Task Board（任务看板）Task Board是一个可视化的工具，用于跟踪团队的工作进度。
通过列出不同的任务状态（如待处理、进行中、完成），团队可以清晰地了解每个任务的状态。
7. Daily Stand-up（每日站立会议）Daily Stand-up是每天的短暂会议，团队成员站立在一起分享自己的进展、遇到的问题以及计划。
这有助于团队成员之间的协作和知识共享。
8. Sprint Review（迭代评审会议）Sprint Review是每个Sprint结束后的会议，团队向相关的利益相关方演示已完成的工作。
Scrum与看板区别
Scrum与看板区别看板：在制品(work-in-progress, WIP)必须被限制WIP上限和拉动式⽣产1. Scrum与看板简述Scrum：组织拆分，⼯作拆分，开发时间拆分，优化发布计划，过程优化看板：流程可视化，限制WIP，度量⽣产周期2. Scrum和看板的关系Scrum和看板都是过程⼯具Scrum和看板只是给了⼀些明确的约束和指导，⽐如，Scrum的约束是固定时长的迭代和跨功能团队，看板的约束是要有可见的看板，队列⼤⼩要有约束敏捷⽅法也被称作轻量级⽅法3. Scrum规定了⾓⾊Scrum规定了三种⾓⾊：PO/Team/SM，看板没规定任何⾓⾊4. Scrum规定了固定时长的迭代Scrum的迭代混合了三种活动：计划/过程改进/发布5. Scrum按迭代限制WIP，看板按流程状态限制WIP6. Scrum与看板都是经验主义，需要⾃省/反馈/调整7. Scrum在迭代期间内拒绝变化看板的原则是“⼀件出去，⼀件进来”，响应时间等于⼿头事情的处理时间Scrum的平均响应实践等于sprint长度的⼀半8. 关于任务规模Scrum团队只承诺⼀个迭代内能完成的任务，如果任务太⼤会进⾏拆分看板对任务规模没有明确规定必须要在某个时间段做完9. Scrum规定了估算和⽣产率，看板没有规定估算有的团队跳过估算，把每个任务拆分得⼤⼩接近，统计每周完成的特性数有的团队把任务打包成MMF(最⼩适销特性)，度量每个MMF的⽣产周期，建⽴SLA(服务品质承诺)10. 跨产品的团队如何使⽤backlog可以把产品backlog当作团队backlog看待可以通过泳道来区分多个产品---------------------------------------scrum与看板，看了本书之后确实⽐以前更清楚（⾃认为）1. scrum更侧重团队的组织与⼯作任务拆分（实施），看板更侧重于任务流的可视化（呈现）2. 看板让团队的⼯作更透明，更多的细致⼯作需要scrum来落实实施（三会，各种⾓⾊，估算，sprint）3. 两者都是过程⼯具，和设计模式⼀样是前⼈经验，应⽤到团队中需要取其精华去其糟粕，摸索适合本团队的⽅法4. 团队通常会将scrum和看板结合使⽤书中出现的⼏个关键字，WIP：work-in-progress，在制品，WIP必须被限制是kanban的主要思想之⼀泳道：最开始是在UML中出现，叫swimlane也有⼈叫partition，除了纵向的按照状态定义的列，还可以使⽤横向的泳道区分，⽐如区分⼀个团队中的多个产品T恤法：⽤来做估算，⼩/中/⼤，定性不定量Scrum把组织细分成⼩組、跨功能、⾃我组织团队。
敏捷术语和概念
敏捷（Agile）是一种灵活的软件开发方法，强调通过迭代和交互的方式快速响应需求变化。
以下是一些与敏捷相关的术语和概念：Scrum（Scrum框架）：Product Owner（产品负责人）：负责定义产品的特性并优先排序以确保团队开发最有价值的功能。
Scrum Master（Scrum主管）：负责促使和维持Scrum流程的实践，确保团队能够高效协作。
Development Team（开发团队）：负责实际开发工作的团队成员。
Kanban：Kanban Board（看板板）：用于可视化工作流程和任务的面板，通常包含列代表不同的工作阶段。
WIP（Work In Progress，进行中的工作）：限制在每个阶段同时进行的工作数量，以保持流程的平稳。
XP（eXtreme Programming，极限编程）：Pair Programming（配对编程）：两个程序员共同工作在同一计算机上，一个编写代码，另一个审查和提出建议。
Test-Driven Development（TDD，测试驱动开发）：在编写实际代码之前编写测试用例，确保代码满足要求。
用户故事（User Story）：简洁的、自然语言描述的软件功能，通常以用户的角度编写，以便更好地理解用户需求。
迭代和增量：迭代（Iteration）：固定时间段内的开发周期，通常为2-4周，包含了计划、设计、编码、测试等活动。
增量（Increment）：在每个迭代中交付的可工作的、完整的软件产品的一部分。
持续集成（Continuous Integration）：开发人员频繁地将代码合并到共享存储库，并通过自动化构建和测试来确保每次合并后的代码的质量。
自组织团队：团队成员自主决定如何完成工作，通过合作和协作来达到项目目标。
反馈机制：不断收集来自团队成员、用户和其他利益相关者的反馈，以及早发现问题并做出调整。
敏捷宣言（Agile Manifesto）：敏捷开发的核心价值和原则的集合，包括“个体和交互胜过流程和工具”、“工作的软件胜过详尽的文档”等。
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• 目的是维持有25分钟以上 的时间差距。
例: 10:03 的整点或半点时段为10:30，
10:15 的整点或半点时段则为11:00.
3
全景模式 vs 专注模式
Inspection vs Focus
4
回馈 Feedback
采用看板方法来驱动 DevOps 作业
• 教工程師如何運用看板來增進效能。
采用看板方法来驱动 DevOps 作业
1
(个人、团队)
• 看板驅動開發法的好處
• 获取精益原则，有序的安排工作。
精益七大原則 消除浪费、增强学习、延迟决策、 尽快交付、授权团队、崁入完整性、 着眼全体。
2
• 看板方法實踐三步工作法
• 看板方法有利于度量作业
• 流程與度量、放大回饋與定義完成、 Safe to fail 。
3
• 前置时间、企业效能、部署频率、变更失败率、平均恢复时间。
系统思维
看板驱动开发的好处
測試驱动开发
TDD 二次思維
看板驱动开发 个人篇
- 先寫測試程式後寫程式. 寫一段code 至少思考二次，有延遲決策的味道! 以測試為主，換來「品質」
看板驱动开发
KDD 精益思維
- 可視化. 有序的安排工作:
精益七大原則 消除浪费、增强学习、延迟决策、 尽快交付、授权团队、崁入完整性、 着眼全体。
• 目的是维持有25分钟以上 的时间差距。
例: 10:03 的整点或半点时段为10:30，
10:15 的整点或半点时段则为11:00.
3
全景模式 vs 专注模式
Inspection vs Focus
【一个人的敏捷，回饋的好壞決定學習的成果】
1
5 件事清单
紧急的事不重要， 重要的事不紧急。
2
全景闹钟
2
全景闹钟
• 一种透过整点或半点时段 设定闹钟的方法。 • 目的是维持有25分钟以上 的时间差距。
例: 10:03 的整点或半点时段为10:30，
10:15 的整点或半点时段则为11:00.
【一个人的敏捷，在專注模式與全景模式中切換】
1
5 件事清单
紧急的事不重要， 重要的事不紧急。
2
全景闹钟
• 一种透过整点或半点时段 设定闹钟的方法。
既不緊急也不重要
重要但不緊急
【時間管理最重要的，是安排「優先順序」 】
1
5 件事清单
紧急的事不重要， 重要的事不紧急。
史蒂芬· 柯维 時間管理方法 交代他人去執行
緊急但不重要
既緊急又重要
既不緊急也不重要
重要但不緊急
制訂計劃去執行
【以25分鐘為專注時間來設定全景鬧鐘】
1
5 件事清单
紧急的事不重要， 重要的事不紧急。
以精益Lean 為主，換來「快速開發交付的 DevOps 解 決方案」
一個案例
發現工程师
总是在开完「站立会议」回到座位后继续规划工作
他在做什么?
看得出来他在做什么吗?
《
一 位 工 程 师 的 萤 幕
》
他在運行個人看板
电 脑 打 开 后 的 萤 幕
待辦
Ready
ING
Done 完成
《
》
个人效能看板
(Customer)
看板驅動開發
Kanban Driven Development
•
运用看板方法来实践 DevOps 三步工作法。 •
•
依循看板作度量。
(Mantas Klasavičius 于罗马 MDD: Metrics-Driven Development)
以务实的运行DevOps为目标，一种价值流的实现模式(Learn to see)。
缩短及放大回馈环路的效益
》开发中的回馈…, 运维中的回馈 …，商务中的回馈 …
回馈的最佳时机，在工作被完成的那一剎那. 正视风险以达到安全、可靠的工作系统.
回馈. Feedback
第二步
文化. Culture
第三步
文化. Culture
增强对产品的信心，营造一种勇于创新、冒险的环境及高信 任度 的文化。
三步工作法
流动. Flow
(Business)
Flo w
(Custome r)
追求效率、要快速，消除浪费
》建立开发节奏，为回馈建立空间.
回馈. Feedback
【待辦事項】 【 Re a d y 】 【 D oi n g 】 > 25 mins 專注模式 健康
公司工作
【檢核】
【完成】
50
5
High
全景模式 自我評比
等待
老婆 1/10
X2 X5 X2 X
5 件 事 清 單
切 換 模 式
好 的 ?
不 好 的 ?
事業
寄 信 给 自 己
反馈
看板驱动开发 - 度量篇
技术创新，变革未来
何谓「看板驱动开发」呢?
就是在实行 DevOps 时运用看板方法，将无论是度量、监控 …等额外的工作 都能融入工作流程中，运用将流程可视化的看板，可视化 個人工作 與 三步工作法。 Kanban Driven Development
DevOps 价值流
(Business)
Flow
Feedback
Culture
1.
三步工作法
第一步
(Custome r)
流程. Flow
(Business)
Flo w
流动. Flow 由左到右，建立一条迅速、可预测、持续不断的计划内工作 流、从而向业务部门交付工作价值。 回馈. Feedback 由右到左，加速取得客户对问题的回馈，可以缩短及放大回馈 环路的效益，在源头上解决问题，避免问题逐步放大。 强调安全可靠。
维持大小
Low
进行迭代
1
待辦事項
5件事清单
3
全景模式 vs 专注模式
2
全景闹钟
25分钟以上
4
回馈
寄信給自己
一個人的 Scrum
2 1
一個人的 看板
3 4
【應該先做重要的事，緊急的事則做好安排】
1
5 件事清单
紧急的事通常不能麼重要， 重要的事不通常不紧急。
- 史蒂芬· 柯维
立刻去做
緊急但不重要
既緊急又重要
1
• 看板驅動開發法的好處
• 获取精益原则，有序的安排工作。
2
• 看板方法實踐三步工作法
• 流程與度量、放大回饋與定義完成、 Safe to fail 。
3
• 看板方法有利于度量作业 • 前置时间、企业效能、部署频率、变更失败率、平均恢复时间。
看板基本原則
看板驅動開發: 將度量融入開發流程的方法
看板驅動開發 團隊篇
• • •
解决 DevOps 流水线外加度量、监控等功能时的浪费。 结合团队看板与工程师实际作业的个人看板。
融合「單核工作法」於看板方法用以提升工程師的效能。
•
协助工程師運行一個人的敏捷化。
看板驅動開發
Kanban Driven Development
目的
• 運用看板方法来实践 DevOps 三步工作法，