【分享经验】写《上线剧本》的一些注意点

版本日期修订人描述
V1.02024/12/8nick huang创建文档

背景

前段时间,一位同事问我:公司有没有《上线剧本》的模板?
我说:没有哦,我之前写过一些上线剧本,可以发你参考一下。

可能有些同学对如何写上线剧本还没有概念,这里分享一下,大家可以做个参考。

哪些场景下,需要写上线剧本

上线剧本,由于不是每次上线都编写,所以有些同学可能比较少写,而在下面这些场景下,产品同学或质量同学可能提出需要上线剧本:
1、关键特性上线
2、较大型的特性上线
3、开发持续时间较长的特性上线
4、新应用上线
5、明显感觉上线内容较复杂的版本上线
6、等等

上线剧本是什么

指导“软件上线工作”能按时按质按量进行的执行剧本。

上线剧本包含的内容

一般,我会将上线剧本划分3个时间阶段的内容:
1、上线前影提前完成的工作
2、上线执行工作
3、上线后需执行的工作

上线前提前完成的工作

有很多实施内容是需要上线前提前准备好的,避免上线当天来不及或者手忙脚乱。

事项责任人时间要求进展备注
开发报告Apple至少为上线前一天已完成本行为样例
测试报告Boy至少为上线前一天进行中本行为样例
提前预约上线当天需配合的人员的时间Cat至少为上线前一天待处理本行为样例
等等

为什么有些事情要提前完成?以我的感觉有两个原因:
1、有些事情必须提前准备,因为持续时间长,或存在不可控因素。比如,需要申请一个域名,这涉及其他人员的协作和审批,时间周期长且不可控因素强,所以我们必须提前处理好;
2、有些能提前也能不提前处理的事情,我一般尽量提前处理,给上线当天留足余量

Tips
如上面“提前预约上线当天需配合的人员的时间”所说的。
并不是所有的参与人员都那么紧密参与,比如跨部门合作的配合人员,他们可能每天配合多个部门的上线活动,难免有遗漏和忘记的情况。
我们可以提前半小时和提前1天,提前提醒一下需要参与的人员,避免临时忘记了。

上线执行工作

“上线前提前完成的工作”的时间要求,我一般描述得在某个时间点之前。
而“上线执行工作”的时间要求,则需要比较细致,因为上线的时间周期比较短,需要各方人员在短时间紧密配合。

事项责任人时间进展备注
提前30分钟提醒需配合的人员20:00有上线任务,别忘记了Apple19:45待处理本行为样例
执行上线前SQL脚本Boy20:00待处理本行为样例
发布提前配置好的配置中心(如携程的apolloCat20:10待处理本行为样例
应用发布Dog20:20待处理本行为样例
执行上线前SQL脚本Egg20:30待处理本行为样例
基本功能线上验证(技术侧)Fish20:40待处理本行为样例
同步通知产品同学验证Fish20:40待处理本行为样例
如上述任何步骤出现不符合预期的情况,则进行上线版本回滚(回滚步骤请务必提前准备好)Go执行时补充待处理本行为样例
如发版顺利完成,在讨论组感谢各方配合的人员Hill21:00待处理本行为样例
等等

Tips
如上面“上线版本回滚”所说的:请务必提前准备好《上线版本回滚步骤》
以免陷入无法回滚的境地。

上线后需执行的工作

一般,上线完后会留有一些收尾工作,我们记录好,按照计划的时间及时跟进。

事项责任人时间进展备注
线上观察结果确认Apple2024/12/10(发版第二天)待处理本行为样例
等等

Tips
如果涉及跨部门协作,而该部门的配合人员对我们的任务积极配合发挥关键的作用
我们可以通过邮件等方式表达我们的感谢。

最后

小弟不才,学识有限,如有错漏,欢迎指正哈。
如果本文对你有帮助,记得“一键三连”(“点赞”、“评论”、“收藏”)哦!

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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