# Delivery system को मापें

Taiga Learning · Worksheet अभ्यास पत्र
https://taiga.training/hi/lessons/delivery-metrics/

काल्पनिक या स्वीकृत जानकारी इस्तेमाल करें। इस worksheet में secrets न डालें।

## सीखने के उद्देश्य
- Delivery performance और code-generation गतिविधि का अंतर समझें।
- Metric की event definitions और दायरे के आधार पर अर्थ निकालें।
- लोगों की ranking के बजाय सुधार चुनने के लिए measurement इस्तेमाल करें।

## अभ्यास
इस पाठ का दस बदलावों वाला dataset इस्तेमाल करें। Deployment, failed change और recovery event परिभाषित करें। सबसे लंबा दिखाई देने वाला इंतजार ढूँढ़ें और बताएँ कि उसका कारण कैसे सिद्ध होगा। सुधार और खराब गुणवत्ता पहचानने वाला माप सुझाएँ।

[काल्पनिक समय dataset डाउनलोड करें (CSV)](https://taiga.training/hi/worksheets/delivery-metrics-data.csv)

## आपका उत्तर
- परिदृश्य और दायरा:
- धारणाएँ और खुले सवाल:
- प्रस्तावित उत्तर या निर्णय, कारणों सहित:

## अपना उत्तर सत्यापित करें
| दावा या मानदंड | प्रमाण या test | परिणाम या कमी | जिम्मेदार व्यक्ति |
| --- | --- | --- | --- |
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| | | | |
| | | | |

## अगली कार्रवाई
- कार्रवाई, जिम्मेदार व्यक्ति और तारीख:
- आप इस उत्तर की समीक्षा कब करेंगे?

## याद रखने वाला सिद्धांत
स्वीकार किए बदलाव और उनके परिणाम मापें। तुलना करते समय event definitions, service का context और सीमाएँ स्पष्ट रखें।

## स्रोत
- [DORA: Software delivery performance metrics](https://dora.dev/guides/dora-metrics/)
- [Taiga docs: Deployments and metric definitions](https://docs.tai.ga/deliver/deployments/)
- [Google SRE: Implementing SLOs](https://sre.google/workbook/implementing-slos/)

यह worksheet सीखने में मदद करती है। इसे पूरा करने से अपने-आप production में बदलाव की अनुमति नहीं मिलती।