3、软件开发关键指标与框架解析

DevOps关键指标与效能框架

软件开发关键指标与框架解析

1. 重要指标概述

高性能公司不仅在吞吐量和稳定性方面表现出色,还更具创新性,客户满意度更高,商业表现更佳。为衡量自身在变革之旅中的位置,可重点关注 DORA 采用的四个指标,其中两个衡量性能,两个衡量稳定性:
- 交付性能指标
- 交付前置时间(Delivery lead time,DLT)
- 部署频率(Deployment frequency,DF)
- 稳定性指标
- 平均恢复时间(Mean time to restore,MTTR)
- 变更失败率(Change fail rate,CFR)

2. 各指标详细解析
2.1 交付前置时间(DLT)

DLT 指从工程师开始处理某个功能,到该功能可供最终用户使用的时间。通常可理解为从代码提交到投入生产的时间,但实际计时从团队开始处理需求并将其状态变更为“进行中”等类似状态时开始。
获取该指标的自动化数据并不容易。若无法从系统中获取,可通过以下调查选项进行统计:
- 少于 1 小时
- 少于 1 天
- 少于 1 周
- 少于 1 个月
- 少于 6 个月
- 多于 6 个月

依据所处的时间范围,可调整调查频率。虽然系统生成的数据更优,但当处于较长时间范围(如数月)时,调查数据也可接受;而当衡量小时或天级别的数据时,系统数据更具价值。

从精益管理角度看,前置时间(LT)是更好的指标,它衡量从客户反馈学习到整个系统流转的时间。

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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。
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