40、软件开发中的关键指标衡量

软件开发中的关键指标衡量

在软件开发和运维过程中,明确要衡量的指标至关重要,因为“你衡量什么,就会得到什么”。下面我们将探讨一些关键的衡量指标以及相关工具。

服务交付和运营绩效衡量

在评估服务交付和运营绩效(SDO)时,我们首先需要思考“好的表现是什么样的”。研究表明,领先的组织每天会多次更新软件,而非几个月更新一次,这样能更快地探索市场、响应事件和发布功能,同时还能保证稳定性和质量,因为故障能被快速发现和修复。

然而,衡量软件交付绩效并非易事。常见的基于输出的衡量方法存在诸多问题:
- 代码行数 :一天内开发者编写和提交的代码行数。但代码行数多不一定代表质量好,简洁的代码可能难以维护,而较长的代码可能更易于团队理解和维护。
- 团队利用率 :作为团队生产力的衡量指标。如果团队 100% 投入到功能开发中,就没有时间学习、处理突发工作或管理技术债务,最终会减缓交付和创新速度。
- 团队速度 :每个冲刺交付的故事/功能数量。不同团队处理的工作项不同,难以直接比较,而且用户故事的大小和价值也可能不同。

因此,我们应将重点从团队的产出转向目标或预期结果。DORA 报告提出了一些关键的 SDO 指标:
| 指标类型 | 具体指标 | 说明 |
| ---- | ---- | ---- |
| 软件开发指标 | 前置时间 | 代码签入到发布到生产环境的时间 |
| | 部署频率 | 团队将代码发布到生产环境的频率 |
| 软件部署指标 | 恢复时间 | 从检测到影响用户的事件到修

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值