3、软件开发的变革:从敏捷方法到云与架构选择

软件开发的变革:从敏捷方法到云与架构选择

1. 向敏捷方法的组织转变

传统的 IT 部门若未采用敏捷方法,通常由三个不同的团队组成,每个团队在开发和发布过程的生命周期中承担单一职责。在采用敏捷方法之前,开发和运营往往各自为政,这会导致效率低下和沟通障碍。

1.1 传统 IT 部门的孤立团队

  • 业务团队 :如同客户的代言人,负责解释应用程序需要哪些功能以满足用户需求,并将业务目标转化为清晰的开发指令。
  • 开发团队 :将业务团队的功能需求转化为代码,构建用户将与之交互的功能和特性。业务团队的清晰沟通至关重要,否则可能导致误解、延误和返工。
  • 运营团队 :负责服务器的维护,主要关注确保应用程序平稳运行。新功能可能会带来干扰,因为需要进行更新,这存在一定风险。过去,他们往往不了解即将推出的新功能,因为未参与规划。

这种孤立的组织架构导致了一些重大问题:
- 开发时间显著延长。
- 发布的版本在生产环境中可能完全无法运行,风险更大。

1.2 敏捷方法和 DevOps 的改进

敏捷方法通过创建多学科团队,让人们协同工作,解决了上述问题。一个敏捷团队包括产品所有者,他们以用户故事的形式描述具体功能,供同一团队的开发人员阅读。开发人员应能了解生产环境并具备在其上部署的能力,最好采用持续集成和持续部署(CI/CD)方法。测试人员也应成为敏捷团队的一部分,负责编写测试。

DevOps 是一种协作文化和实践集合,旨

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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