你根本不需要去追求“完美”的软件!

每一个软件都不是完美的,因为软件是由那些珍惜时间的人或团队编写创造的。

作者 | Steven Popovich

译者 | 明明如月,责编 | 郭芮

出品 | 优快云(ID:优快云news)

以下为译文:

你曾经放弃过一个功能吗?

或者你有没有经历过尝试做一些新的东西,但是后来发现工作量太大,然后放弃转而做了其他的事情呢?

或者说,你是否曾经尝试修复一个 bug,但是发现它只影响少数用户并且难以复现,而忽略它呢?

你怎么可能让你的代码中留下一个已知的错误?为什么要故意发布不完整的代码?

那么,完成这个功能需要花多少时间呢?修复这个 bug 对你的公司来说值多少钱呢?

每一个软件都不是完美的,因为软件是由那些珍惜时间的人或团队编写创造的

我的一位经理曾经给我讲过一个添加一个手势动作的功能的故事。很多用户不断地要求提供这个功能,最终我们尝试实现它。

我们把它交给了一个初级开发人员,一两天后,他不知道怎么做。然后我们把它交给了另一个开发者,让他们一起干。但是,他们仍然不知道如何去做。

这种情况又发生了三次。我们把它交给了五个开发人员,干了几周最终还是“流产”了——我们在这上面浪费了大量的时间。

假设每个开发人员花了 6 个小时在这上面。5 x 6= 30 小时。假设开发人员的平均时薪是每小时 43 美元,43 x 30 = $1290。那最终,他们花了一千多美元试图实现最终没有成功投入生产的功能。

也许你几乎开发完了所有的 UI 功能,但是设计师想搞点特色。假设你被要求实现一个应用程序内的 web 浏览器。iOS上 Swift 的开箱即用解决方案看起来是这样的:

IOSCreator.com 教程中的一张示例图

注意顶部和底部周围的按钮,这些都是免费的,可以通过 URL 和几行代码就可以创建整个视图。

然而,如果设计师希望调整按钮的位置,或者减少一些按钮,或者可以为按钮设置不同的颜色。突然之间,几行代码就变成了一个为期两周的项目,在这个项目中,你需要创建一个自定义视图,为按钮创建所有你自己的逻辑,并为整个屏幕设计样式——你可以在脑子里计算这笔费用。

我们最近遇到了一个 bug,当一些用户的应用程序在应用程序中执行某个操作时,该 bug 导致程序崩溃。我们的应用程序监控工具显示:只有不到 100 个用户 (我们有数百万用户) 看到了崩溃。堆栈跟踪的级别都非常低,且非常混乱和冗长。我们不确定是什么导致了系统崩溃,我们只知道这和用户设备上的数据库有关,而我们无法复现这个问题,但我们相信卸载和重新安装应用程序很可能会修复这个漏洞。

你害怕了吗?大多数的 bug 在可复现时都很容易修复。当缺陷影响的用户比例较大时,它们的优先级就会快速上升。这个 bug 越不容易复现那么影响的用户比例就越小。修复这个 bug 的成本是无法计算的,但是修复它的价值却最小。

软件的成本效益是一个复杂的方程式。

如果那个定制的网页浏览器对你的产品经理来说是值得的呢?或者这个手势的价值超过了1000美元呢?一个现有的手势功能能够给用户带来的价值是什么?对于用户来说,一个漂亮的、可以自定义的网络设置有什么价值呢?

也许你工作的公司不会让任何用户的应用程序崩溃,你根本不会遇到上述 bug。也许你在飞机上工作或者为医疗设备编写软件,你的软件不会崩溃。那么,修复漏洞的价值就取决于它对整个公司的价值(希望这个漏洞是可以修复的)。

这就是产品经理存在的原因。但开发人员也必须参与其中,我们就是那些做功能评估的人,也是那些有时不得不说“这就是做不到”的人。

我们还必须说,“做这个需求比你想象的时间要长”。设计师和产品工程师在设计功能的时候都会考虑功能的大小。他们要求改变,并且知道成本或者需要多少时间。但他们不是开发人员,软件的变更带来的工作量变化很难估计!

以 web 浏览器为例:设计师可能想要改变按钮的颜色。他以前就被要求改过按钮的颜色,和这次改动非常相似,所以他认为这次改起来也会很快。但你知道事实并非如此。当你接到要更改按钮的任务时,作为开发人员,你的工作就是反馈这个改动将花费更多的时间。

大多数时候,完美的东西是不值得的

如果你来问我,我永远不会花时间去做一个自定义的 web 功能;我可能会在找第三个开发者开发手势功能的时候就停止;我甚至不会把崩溃归档到待办中。因为这么做投入产出比太低, 但如果你的软件能为你的用户提供价值,就没问题。

所以说,你的软件不一定要完美

原文:https://codeburst.io/your-app-doesnt-have-to-be-perfect-63d7bf13fec7

译者:明明如月,知名互联网公司 Java 高级开发工程师,优快云 博客专家。

本文为优快云翻译文章,转载请注明出处。

【END】

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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