新規事業立ち上げのアンチパターンについて考えてみる。 このアンチパターンは、完全な飛地の新規事業だけではなく、複数プロダクトを経営する中での隣接領域の新規プロダクトの立ち上げのときや、あるセグメントにPMFした状態から次のPMFを探すときも同様のアンチパターンが適用されうる。 ここでのアンチパターンは、1つ目の事業立ち上げ・プロダクト立ち上げで起こることはない。2つ目の事業や2つ目のプロダクトを立ち上げる際に留意する点であり、コンパウンドスタートアップを正しく経営するには必ず頭に入れておきたい内容である。 規模からの逆算と顧客インサイトの軽視新規事業における市場選択のアンチパターンである。 例えば、売上の30%成長を続けるための、計画と現実のギャップを埋めるために新規事業を規模から探してしまうみたいなケースで見られる。 大前提として、市場規模の推定は重要である。実際に事業をやっていると、い
私たちソフトウェアエンジニアは、コード品質についてしばしば論ずるけれども、ではコード品質の良し悪しがどれほどビジネスに影響するのかと問われると、回答に窮する。只々、「コード品質が悪いと変更により多くの時間がかかります」だとか、「欠陥の修正に追われて開発時間が奪われます」だとか、個人の経験やエンジニア的一般論に頼った定性的な説明に終始するしかない。ソフトウェアを繰り返し変更する頻度が高いほど、コード品質が開発時間に影響を与えるのは確かにそのとおりだと思えるが、はたしてそれは、どれほどのインパクトなのだろうか。 2022年の研究論文 "Code Red: The Business Impact of Code Quality – A Quantitative Study of 39 Proprietary Production Codebases" では、コード品質がビジネスに与えるインパクト
Web Vitals Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Optimizing for quality of user experience is key to the long-term success of any site on the web. Whether you're a business owner, marketer, or developer, Web Vitals can help you quantify the experience of your site and identify opportunities to improve. Overview Web Vitals is an initiative by Google
はじめに ソフトウェア開発のチームの生産性や健全性というものは、内部の体感的として理解できるものの、外部の人間からは見えにくいものです。こういった情報の非対称性は開発チーム外の人々との関係の中での問題の原因になってきました。 また、複数の開発チームやプロダクトを束ねるEM、CTOや、管理職にとってそれぞれの状況を客観的な数字やグラフで可視化することは、全体的な戦略を考える上でも重要な参考情報になります。ですが、アンケートやプロジェクト管理を増やすほど、どんどんと開発メンバーに負担をかけてしまうことになり、計測のし過ぎによる疲れなども誘発してしまいます。 本稿では、gitリポジトリのログ情報から、いくつかのグラフを生成し、チームの状況を可視化するためのツールgilotを作成したので、その目的と意図、そして使い方、注意点を解説します。 アプローチ方法 gilotのアプローチは、git logの
LeanとDevOpsの科学の著者の一人であるNicole Forsgren氏が著者に入っているThe SPACE of Developer Productivity: There's more to it than you think - Microsoft Researchで提唱されているSPACEについて 以下記事も Four Keysだけじゃない開発者生産性フレームワーク 開発生産性の可視化フレームワークであるSPACEを活用するために、どのようなメトリクスをどう取得するかについて考えてみる 要約 SPACEは開発者の生産性を計測するためのフレームワーク 推奨されている測定指標のカテゴリ(本文ではディメンションと定義)の頭文字 satisfaction and well being performance activity communication and collaborati
先日サーバントワークスさんが公開した 計測によるスクラムチームのパフォーマンス向上 を読んで、 以前自分が書いた 開発の改善はKPIに翻訳しなければいけないのか をもうちょっと言語化することができそうだったのでメモ。 TL;DR 結論としては、開発の改善はKPIに翻訳しなければいけないのか でも書いた通り 開発組織はビジネスの実現を担っている職能であり、理想的には 「永久に持続性がある状態」で 「0秒 でしかも 並列数を無限」 でモノが実現されて、「不具合やパフォーマンスの劣化は 0」 であってほしい。もちろん現実世界ではどれも実現できないのでそこにいかに近づけるかということを目的に改善を実施すればよく、売上などのKPIに翻訳する必要性は必ずしもない から考え方は変わってないが、改めて整理して 開発組織は、Ability to Innovate と Time to Market 2つのケイ
スクラムを開発方法論に採用しているチームで開発者をしています。最近たまたま見積もりについての話題がチームであがり、私の経験や考えを整理してみる機会にしようと考えました。お断りとして、本稿の考え方が正しいと主張する意図はありません。世の中にはさまざまなチームや開発スタイルがあります。私が経験していない業務においては他のやり方もうまくいくケースがあると考えています。 スクラムガイド には見積もりの実践について明確な指針を提供していません。一方でスプリントを設定し、スプリントプランニングを行う上で通常はその期間内にスプリントゴールの達成を図ることから、必然的になんらかの見積もりを行うことを前提としています。インターネットを検索すると、プランニングポーカーとストーリーポイントを用いた見積もりの記事も多くみつかります。私の立場として、ストーリーポイントという見積もり手法をやや懐疑的にみています。この
こんにちは。id:shiba_yu36です。MackerelチームでWebアプリケーションエンジニアをしています。最近の開発合宿で、id:syou6162やid:polamjagと一緒に、社内の全チームの開発パフォーマンスを表す指標をGitHubのPull Requestから可視化し、開発チームの改善に活かせるようにしました。今回はその紹介をします。 説明するサンプルコードは、次のレポジトリで公開しているので参考にしてください。ここではGitHubのhatenaオーガニゼーションで集計していますが、forkして少し手直しすれば、別のオーガニゼーションの集計も可能になっています。 hatena/pull-request-analysis-sample 開発チームの改善におけるいくつかの課題感 開発チームのパフォーマンス指標に何を使うか 4つの指標のうち何からまず集計するか 変更のリードタイム
スクラムフェス福岡2024での講演資料です。 --- 皆さん、職場でFour Keysを導入していますか？ Yesと答えた皆さん、『LeanとDevOpsの科学』は読みましたか？ あくまで僕の周囲のみの観測で語るのですが、Four Keysを職場で導入しているという人はとても多いので…
2018年新卒入社。名古屋支社にてSI中心にお仕事をするエンジニア。仕事ではサーバやミドルウェアを、趣味ではウェブやアプリを弄っています。 【IIJ 2022 TECHアドベントカレンダー 12/21（水）の記事です】 はじめに 名古屋支社の kmmt-t です。 今年の夏頃、インターネットの回線速度を測定するブームがありました。（なぜ？については触れませんが・・・） 俗に言われる「回線速度」というものは、時間帯やご近所さんの利用状況などの様々な要因で変化するものなので1回だけ測ったところで大した意味は持たないでしょう。先日公開された弊社のハンズオン研修の1つである「監視Overview」でも述べられている通り、何かのシステムを監視するのであれば「可視性」「通知性」「特定性」「分析性」を重視しなければなりません。・・・例えそれが自宅のインターネット回線であっても！ というわけで今回は、以下
ベロシティは、スクラムの要素だったことはありません。 ソフトウェア開発に「ベロシティ」を適用することは、エクストリーム・プログラミング（XP）の先駆者たちによって考案されましたが、今ではそれが良くないアイデアだと考える人たちもいます。 残念ながら、スクラムの世界では、いまだに 「4倍のベロシティ向上 」や 「超生産性」などの言葉を押し付けている人がいます。私はこれを恥ずかしく思っています。これは、私が ケン・シュエイバーから学んだ スクラムではありません。ケン・シュエイバーは代わりに、 厳格な完成の定義 と、守れない約束を避けるということを強調していました。 もし私たちが、 実験から学び、適応する能力 を促進するのであれば、特に私たちの近視眼性（木を見て森を見ない傾向）と短絡的な認知バイアスを考えると、従来の生産性重視の姿勢は（それがどのような理由であれ）有害となりえます。あなたが昔に書い
ソフトウェアエンジニアとして働き始めて以来、ずっとソフトウェアデリバリーのパフォーマンスに興味を持って、さまざまな改善活動をしてきた。当初はスクラムを中心としたプロセスの改善に注力したが、最近はチームの成熟に伴って技術的なプラクティスに興味が移りつつある。より広い視点からデリバリーについて考えるのは非常に楽しい仕事だ。 デリバリーのパフォーマンスを改善していくには、定量指標として確立されたFour Keysを計測し改善するのが業界標準となりつつある。恥ずかしながら、私はこれまでこのFour Keysが腹落ちせず、積極的に計測してこなかった。しかし、多方面に興味が向いて知識や経験が蓄積するにつれて、猛烈にFour Keysの重要性が腹落ちしてきた。この記事では、現時点における自分のFour Keysに関する理解と解釈を整理してみようと思う。 Four Keysとは Four Keysの妥当性
2024/2/15 Developers Summit 2024 登壇資料 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20240215
以下のイベントの発表資料です。 https://phpcon.php.gr.jp/2022/ 想定課題 開発がスケールしたり、開発年数が経過すると、様々な要因で開発生産性の低下が起こります。 そこで現場のエンジニアは改善をしたくなるかと思いますが、大抵の場合、ステークホルダーと工数確保の合意が必要になります。 その際にこのようなことを言われがちではないでしょうか？ 今動いているものを直す必要ある？ 効果測定どうやんの？ 費用対効果はどれくらい？ パフォーマンスチューニングの世界には「推測するな計測せよ」という言葉がありますが、開発組織における生産性についても測定してモニタリングする必要があると思います。 本セッションの目標 以上を踏まえ、本トークでは開発組織とステークホルダーの間の共通言語を獲得することを目標に以下の内容についてお話します。 State of DevOpsとは Four K
2022年9月9日 日本科学技術連盟 ソフトウェア品質シンポジウム2022（SQiP2022）
本稿は Ron Jeffries 氏によって書かれた次の記事の日本語翻訳です。著者に翻訳の許可を得て公開しています。 ronjeffries.com また本稿は DeepL Pro を使って下訳したものに手を加えています。日本語翻訳の不具合または誤訳については Ron Jeffries 氏ではなく、本稿のコメント欄にお願いします。 ここから本文です。 ストーリーポイント再考 私はストーリーポイントを発明したかもしれない。もしそうだったとしたら、いまは申し訳なかったと言いたい。ストーリーポイントに関する私の現在の考えを探ってみよう。少なくとも何人かは私の考えに興味をもっているでしょう。 もちろん、ストーリーは XP のアイディアであり、スクラムのアイディアではありません。どういうわけか、スクラムの実践者はこのアイディアを採用しています。公式のスクラムガイドではバックログアイテムに言及している
ソフトウェアアーキテクチャメトリクス - Forkwell Library #44 での発表資料です https://forkwell.connpass.com/event/309739/ 動画: https://www.youtube.com/watch?v=C52rYX_E9bA …
DevOpsDays Tokyo2022 ファクトから始める改善アプローチ 〜「LeanとDevOpsの科学」を実践して〜 #DevOpsDaysTokyo #DevOps #4keys #cloud #cicd #Accelerate #LeanとDevOpsの科学
品質やテストといった活動が「本質的にアジャイルになって変わらなければならない」といった問題を定義し、その解決手段を提案する「今、全エンジニアに求められる『アジャイル開発での品質視点の変化』」。ここで株式会社デジタルハーツホールディングスの高橋氏が登壇。最後に、あらためて参加者からの質問に回答します。前回はこちらから。 どうすればうまくリファクタリングができるか 高橋寿一氏（以下、高橋）：じゃあここでもう1回Q&Aタイムを取ります。 高木陽平氏（以下、高木）：ありがとうございます。今Q&Aにまだ質問が上がっていないみたいなので、ちょっと私から質問します。リファクタリングをしなければいけないところって、逆に手をつけられないようなけっこう複雑怪奇な部分だと思うんです。そこらへんはどうすればうまくリファクタリングができるんでしょうっていう（笑）。 高橋：まず、日本人がすごくリファクタリングが嫌いな
ひとつのソフトウェアコンポーネントが多くの開発者によって変更されると、品質に悪い影響を与えると経験的に感じている。設計に一貫性が失われることや、知識の浅い状態で変更することによるバグ混入の可能性が高まるからだ。 2011年9月に公開されたマイクロソフト社の調査結果、"Don’t Touch My Code! Examining the Effects of Ownership on Software Quality" は、この「コードのオーナーシップはソフトウェアの品質を左右する」という経験則を裏付けるものだった。全体のコミット数のうち5%未満の貢献にとどまる開発者が多いコンポーネントは、リリース前後における故障が増加するというものだ。 本稿では、このマイクロソフトによる調査結果を紹介し、それを踏まえた上で、ソフトウェアプロダクトの品質悪化を抑えるための組織やプロセス、アーキテクチャについ
この記事は前作 開発生産性の可視化サービスから何を見いだして何ができるのか、あるいはすべきで無いこと に続き、開発生産性へのスタンスを整理したい2作目です。 効果・成果よりも効率を優先することは生産性か？ 開発生産性と言いながら単なるアクティビティの量や時間を見て効率改善を志してしまういくつかの状況、一部の風潮に対して疑問を呈したい。 例えば、PRやイシューの起票数などアウトプット量の高低に一喜一憂する 例えば、変更のリードタイムやデプロイ頻度の増進を過度に重視する 例えば、サイクルタイムの各時間を人間の努力のみで短縮しようとする それにも関わらず、開発がもたらしたユーザーへの効果やビジネス上の成果に無関心というのは順序おかしいよね、という話。 などと考えていたら開発生産性カンファレンス2024 - 登壇資料まとめ｜610を見る限り、近しい主旨の論説を散見するに至り、もしかしたら世間の議論
2024/2/16 Developers Summit 2024 登壇資料 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20240215 ■ ZOZOエンジニア向け会社説明資料 https://speakerdeck.com/zozodevelopers/company…
www.eleken.co ユーザーエクスペリエンス（UX）は、ウェブサイト、アプリケーション、またはプロダクトの設計と使いやすさに焦点を当てています。優れたUXとは、ユーザーがそれほど困難なく問題を解決したり、ニーズを満たしたりできることを意味します。これは、ユーザーの満足度を高め、コンバージョン率を向上させ、ビジネスコストを削減することにつながります。 しかし、UXの良し悪しを決めるのはユーザーであることは、誰もが知っていることです。では、あなたやあなたのデザインチームがすべてを正しく行い、プロダクトが素晴らしいユーザー体験を提供しようとしていることを理解するには、どうすればよいのでしょうか？ ここで役に立つのが、UXデザインのKPI例です。Elekenはプロダクトデザイナーのチームであるため、KPIパフォーマンスの測定は、プロジェクトでの作業における構成要素の1つとなっています。UX
@Pepabo Tech Conference #15 - ECプラットフォームSUZURIの開発の裏側 https://pepabo.connpass.com/event/215058/
※この記事は 開発生産性 Advent Calendar 2022 のカレンダー2の13日目の記事になります。 前回は1日目は hiroshinishio さんの 『より筋肉質なチームにするために、開発者が見るべき21のDevOpsアウトプット指標』 で、個人的には指標それぞれの分析や改善の方法が書かれていて勉強になりました。 こんにちは。 モノタロウで主に DevOps エンジニアとして活動している伊藤です。 休日はジムに節制した食事、サウナと健康を意識するおじさんとしても活動しています。 （最近だと渋谷の改良湯さんのサウナと外気浴スペースの具合が最高でととのいました） 今回は DevOps Four Keys*1 （以降 4keys と呼称） というソフトウェア開発チームのパフォーマンスを示す4つの指標を導入し、部門の目標として掲げたここ1年の取り組みを紹介できればと思います。 背景
オリジナルグッズ作成・販売サービス「SUZURI」に関わるエンジニアメンバーや事業部長が登壇し、SUZURIの開発の今や、現在の課題・今後の取り組みについて話す「43万人超のクリエイターの表現活動を支える！ECプラットフォームSUZURIの開発の裏側」。ここで技術部の近藤氏が登壇。生産性をすることになった背景と、具体的な測定方法を紹介します。 自己紹介 近藤宇智朗氏（以下、近藤）：では、お願いします。「生産性を可視化したい」と題して発表します。ということで、自己紹介します。私は技術部に所属している、近藤といいます。ふだん、インターネットなどでは“うづら”と呼ばれているので、お気軽にうづらと呼んでください。現在、技術基盤チーム兼データ基盤チームという感じで働いていて、SUZURIの事業部には直接所属していませんが、お手伝いという感じで今回はお話しします。 ちなみに、福岡市のエンジニアカフェと
1. はじめに システム開発にまつわるチームや組織の活動は、指標なんかで測れるわけないやろ～、という声は根強いです。ましてや、それが人の評価になろうものなら、感情的な反発さえありえます。Martin Fowlerもこちらよりです。 一方で、何らかの指標で測れるはずじゃないの？という声も根強い気がします。測れんかったら、良くなったかどうか、どうやって判断すんねん、という意見ですね。DORA Metricsを擁するGoogleはこちらよりですかね。 私はどちらなのかというと、後者で、測れるものは測りたいタイプです。もちろん、すべてが正しく測れるなどとは思っていません。そもそも定性的な指標と定量的な指標のバランスが大事であり、定量的な指標でさえも、現実世界では正確性と計測コストはトレードオフだと思ってます。 しかし、ではじゃあ、具体的にどうすればいいのか？それをまとめてみましたので、ご覧ください
最近、開発チームの生産性や健全性をどのように計測したら良いかについて興味を持っている。その中で「LeanとDevOpsの科学」の中に書いてあるようなデプロイの頻度・変更のリードタイム・MTTR・変更失敗率の4指標や、開発チームの生産性・健全性を客観的に知るためにリポジトリ履歴から機械的に可視化するツールを作った - Qiitaに興味を持った。 一方、それらの指標を考えてみた時、以下のような点について悩んでいた。 マイクロサービスなどで複数レポジトリとなり、さらにデプロイ手法がそれぞれ違う状況の場合、変更のリードタイム = コミット〜本番稼働までの時間を計測するのがなかなか難しい コミットという単位だとかなり小さく、個々人のばらつきも大きすぎるように感じるので、もう少し良い単位はないのだろうか このような悩みから、PullRequestの単位で集計することで、生産性や健全性をもう少し測りやす
このブログエントリは日本信頼性学会論文誌 Vol.42, No.2, 2020年3月号に寄稿した「アジャイル/DevOps開発における品質保証と信頼性」という解説論文の転載です。 （品質管理研究会でこの解説論文の内容をもとにした特別講義を来年実施します。ご興味ある方はぜひご参加ください。） --- 概要 近年日本のソフトウェア開発チームでも取り入れられるようになったアジャイル/DevOps などのソフ トウェア開発手法は,今まで主流であったウォーターフォール開発と異なる特徴を持つため,その品質保 証や信頼性の考え方をそのまま適用できない場合も多い.アジャイル/DevOps 開発では短い開発サイクル の中で小刻みなフィードバックループと改善活動を繰り返しながら開発する.そのため,QA テストとして の品質保証の役割はアジャイル/DevOps においても依然重要であるが,それに加え開発サイクル
※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 DevOps Research and Assessment（DORA）チームが実施した 6 年間の研究から、ソフトウェア開発チームのパフォーマンスを示す 4 つの指標が確立されました。 デプロイの頻度 - 組織による正常な本番環境へのリリースの頻度 変更のリードタイム - commit から本番環境稼働までの所要時間 変更障害率 - デプロイが原因で本番環境で障害が発生する割合（%） サービス復元時間 - 組織が本番環境での障害から回復するのにかかる時間 概要レベルでは、デプロイの頻度と変更のリード時間は速度の指標であり、変更障害率とサービス復元時間は安定性の指標です。チームはこれらの値を測定し、継続的に改善を繰り返すことで、ビジネス成果を大幅に向上させることができま
こんにちは。ブランドソリューション開発本部フロントエンド部の御立田です。フロントエンド部の部長とWEAR Androidのブロック長を兼任しており、普段は部署全体の管理・リスクマネジメントや、Android開発における設計などを行っております。 本記事では、運用改善によるチームパフォーマンス向上のための取り組みについてご紹介します。なお、フロントエンド部WEAR Androidブロックで実施した内容となっており、一部アプリ開発向けの施策ですのであらかじめご了承ください。 目次 目次 はじめに 生産性に対する課題感 改善結果 サイクルタイム平均値 スタッツ 数値分析 問題点の推測 問題点の認識 対応策 レビュー環境への対応策 レビュー会の開催 PR単位でビルドの共有 巨大なPRへの対応策 サブタスクで粒度を下げる 常にアップデートすることへの対応策 開発者リソースの再配分 PRテンプレートを
sumirenです。 技術顧問やSREをしています。 背景 2024年現在、OpenTelemetryが盛り上がっており、ベンダへの依存度を下げてテレメトリを収集・送信することがトレンドになってきているように思います。多くの企業様で、OpenTelemetry対応のオブザーバビリティバックエンドを選定されているのではないでしょうか。 一方で、E2E自動テストツールなどもそうですが、デベロッパーツールは画面やUXの情報がパブリックな情報として出回ることが少ないように思います。オブザーバビリティバックエンドの場合、シグナル3種に関してOpenTelemetryベースでもフルに機能が活用できるのかという疑問もあります。 そうしたこともあり、オブザーバビリティバックエンドは実際にトライアルしてみないと選定しづらいです。監視など狭義のオブザーバビリティ外の機能や、OpenTelemetryの範囲外の
2021/03/01 追記 記載していたリポジトリにあるマニフェスト系があまりに不親切だったので、ちゃんとまとめてみました。 後日、もうちょっとちゃんと記事書こうとは思いますが、大体はREADMEにあるので読んでみてください。 sock-shopをベースにObservability（Prometheus, Loki, Istio(Jaeger, Kiali)）とProgressive Delivery＆自動負荷試験スタック（Flagger, Jmeter, influxdb）をHelmとKustomizeで詰め込みました。 今回はちゃんと誰もが入れれるようにがんばってみたので、どうぞ。 github.com この内容でCloudNativeDaysOnline2021に登壇しています。 kashionki38.hatenablog.com 後、随分前ではありますが、本投稿に関連してKube
CVSS（Common Vulnerability Scoring System）は、脆弱性管理における基本的な仕組みとして広く利用されており、業界全体のデファクトスタンダードになっています。CVSSはFIRST（Forum of Incident Respones and Security Teams）内に設置されたCVSS-SIG（Special Interest Group）1によって策定され、2023年7月現在の最新バージョンは3.1となっています。2023年6月に次バージョンである4.0のパブリックプレビュー版2が公開されており、寄せられたコメントをレビュー・反映した後、2023年10月を目途にバージョン4.0の公開が予定されています。本稿ではパブリックプレビュー版に基づいて、現行のバージョン3.1との変更点を解説します。また、SSVC（Stakeholder-Specific
Java Developers Summit (2023-02-28)
ソフトウェア開発の定量データの収集、分析を行い、分析データ集として公開しました。 これまでに収集した5,066プロジェクトの定量データからソフトウェアの信頼性を中心に分析しています。また本編とは別に業種編3編、サマリー 版、マンガ解説版も同時に公開しています。 概要 近年、ソフトウェアの社会システムへの適用領域の拡大に伴い、ソフトウェア開発における信頼性向上に対するニーズは高まっています。このニーズに対応するために技術者の経験と勘に頼った方法ではなく、実際のプロジェクトデータに基づいた開発プロセスの改善を行う定量的なプロジェクト管理が必要で、IPA 社会基盤センターではエンタプライズ分野のソフトウェア開発データを収集・分析してまとめた「ソフトウェア開発データ白書（以下データ白書）」を2005年から発行しています。 今回はこのデータ白書の装いを一新し「ソフトウェア開発分析データ集2020（以
はじめに こんにちは、StackdriverあらためGoogle Cloud Operations担当者です。ここ最近は業務でOpenTelmetry関連をほそぼそとやってきたんですが、ようやくOpenTelemetryも安定版リリースのめどが立ってきたので、これまでと現状と今後を簡単にまとめておこうと思って書き始めたら、全然簡単じゃなくて10000文字超えました。（なおこのシリーズは今後も続きそうな気がするのでタイトルに日付を振っておきました） TL;DR 分散トレースとメトリクスの計装フレームワークとしてOpenTelemetryというものがCNCF Sandboxプロジェクトとして進行中。これはOpenTracingとOpenCensusのマージプロジェクトであり、各々の正式な後継版である。 とはいうものの、まだ仕様もstableリリースになっておらず、当然各言語向けのライブラリも安
デプロイ頻度とリードタイムは、開発チームが自らのパフォーマンスをモニタリングするうえで欠かせないメトリクスである。それらが、収益性や市場占有率といった組織パフォーマンスに影響を与えるからだ。その調査結果は、DevOps Research and Assessment（DORA）が特定した4つのキーメトリクス、いわゆる「DORAメトリクス」の要素として浸透した（後述するが、DORAメトリクスで扱うのは、リードタイムではなく「変更のリードタイム」である）。 その重要性ゆえに、チームや組織はこれらのメトリクスの計測と可視化に努める。可能な範囲で正確な値が欲しい。そうして、チケット管理ツールやバージョン管理システムからテレメトリを収集、集計し、チームのモニタリングダッシュボードにその実績値を可視化するのだ。 しかし、しばらくメトリクスを運用してみると、その扱いづらさに気づく。計測値や集計値のばらつ
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結論 コードメトリクスの一つ、保守容易性指数と、バグ発生率とに、相関の兆候を見つけた まだ下調べの段階だけど、大規模調査および統計的検定の結果、 保守容易性指数とバグ発生率との相関が認められたら、 保守容易性指数をKPIにすることで、数値的品質評価・管理ができるかもしれない バグをまき散らすけど手が早いエンジニアの影に隠れて、 丁寧にモノづくりをしているけどいまいち評価されていないエンジニアに、 日の目をあてられるかもしれない。 バグ対処コストと保守容易性とを掛け合わせることで、 技術的負債を金銭的評価ができる可能性がある 金銭的に評価できれば、返済に関して、ビジネスサイドと有意義な議論ができる可能性がある はじめに 僕ら(@gakuri、@ahera、@yukke7624)は、とあるSI会社で横断的にプロジェクト支援をしている。 マネジメント状況の監査、支援、テコ入れから、技術的アドバイ
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