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RSS订阅原创 如何在15分钟内度量 DORA 指标？
在这篇文章中，我们将介绍 DevOps 四个关键指标——DORA 指标，DORA 指标的度量难点，以及如何基于开源工具快速实现 DORA 指标的度量和持续追踪。
2022-12-29 16:14:58
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原创 拥抱开源指南
开源是源代码可以任意获取的计算机软件，任何人都能查看、修改和分发他们认为合适的代码，但这并不意味着可以使用源代码而没有任何著作权或发行权的约束，我们接触到的开源软件一般都有对应的开源许可证（OpenSourceLicense）对软件的使用、复制、修改和再发布等进行限制。许可证即授权条款，开源许可证就是说明这些限制的文件，常见的开源许可证主要有Apache、MIT、BSD、GPL、LGPL、MPL、SSPL等。下面，我们通过一张表来简单了解一下常见宽松开源许可证之间的区别（图片来自https。......
2022-07-27 09:21:45
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转载 如何参与开源项目 - 细说 GitHub 上的 PR 全过程
本文作者：Daniel Hu个人主页：https://www.danielhu.cn/今天我准备和你详细介绍如何开始参与开源项目，帮助你在 GitHub 上完成第一个 PR 的合入。当然，除了正常的 PR 合入流程之外，我还准备详细介绍一下如果一个 PR 提交后遇到了冲突、需要追加 commits、需要合并 commits 等等相对复杂问题该如何解决。总的来说，本文计划分为4个部分：Ok, let’s get started!本文我不打算长篇大论“为什么要参与开源”，详细介绍参与开源项目的收获，我想仅从“
2022-07-08 21:06:14
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原创 refdiff 插件的计算提交版本差异算法
我们常常需要计算两个`提交版本`之间的差异。具体的说，就是需要知道两个不同的`分支/标签`之间相差了哪些`提交版本`。对于一般用户来说，通过`计算提交版本差异`，用户能迅速的判断两个不同的`分支/标签`之间在功能、BUG 修复等等方面的区别。以帮助用户选择不同的`分支/标签`来使用。...
2022-06-27 09:01:28
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原创 Apache DevLake 兼容 PostgreSQL 踩坑小结
Apache DevLake 是一个研发数据平台，可以收集和整合各类研发工具的数据，比如 Jira、Github、Gitlab、Jenkins。
2022-06-21 08:36:00
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原创 3-4 月份我们干了些什么？
自去年7月份 DevLake kicked off 以来，项目一直处于被各种 demo / event 追赶的状态，为此，我们放弃了很多，比如代码风格，单元测试，代码注释，文档的维护，issue的维护，用户的友好性等。
2022-06-08 21:37:57
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原创 Apache Devlake 代码库导览
研发数据散落在软件研发生命周期的不同阶段、不同工作流、不同 DevOps 工具中，且标准化程度低，导致效能数据难以留存、汇集并转化为有效洞见。为了解决这一痛点，Apache DevLake 应运而生。
2022-06-08 21:36:15
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转载 DevLake 加入 Apache 孵化器，开源共建 Apache 生态首个研发大数据平台
Apache DevLake 向软件研发团队提供自动化、一站式的数据收集、分析以及可视化能力，帮助研发团队借助数据更好地理解开发过程，挖掘关键瓶颈与提效机会。
2022-05-20 19:20:11
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原创 DevLake 是怎样跑起来的
DevLake 是一个DevOps数据收集和整合工具，通过 Grafana为开发团队呈现出不同阶段的数据，让团队能够以数据为驱动改进开发流程。
2022-05-18 16:05:11
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原创 初探 google/pprof
作者：@ warrenchen1. 什么是 pprofgolang 自带的开箱即用的性能监控和分析工具。pprof 通过收集 profile.proto 格式的剖面数据集并生成文字以及图片报告用来帮助可视化和分析数据。2. 三种使用方式通过 http 获取采样数据文件在 import 中引入。go1. _ "net/http/pprof"在main()方法中添加下面。go1. go func() {2. ip := "127.0.0.1:9999"3.
2022-05-06 14:19:11
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原创 DevLake 是什么？
研发效能数据平台 DevLake，连接 DevOps 数据孤岛的开源解决方案建设研发工具链后，效能提升如何更进一步？ 工程师们反馈流程体验确实有所提升，和业务同事的沟通似乎也愉快了一些——但研发团队依然需要量化数据作为抓手，一方面佐证先前实践优化的有效性，另一方面为持续的效能提升 寻找机会。 这并不容易。 首先，效能数据常常散落在软件研发生命周期的不同阶段、不同工作流、不同工具中，难以留存、汇集并转化为有效洞见。其次，可能存在效能指标定义与计算方法模糊，难以获得团队认同。最后，如果数据只停留在数字，..
2022-04-28 18:49:53
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空空如也
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