# Mjerite sustav isporuke

Taiga Learning · Radni list
https://taiga.training/hr/lessons/delivery-metrics/

Upotrijebite izmišljene ili odobrene informacije. Nemojte stavljati tajne podatke u ovaj radni list.

## Ciljevi učenja
- Razlikovati uspješnost isporuke od aktivnosti generiranja koda.
- Protumačiti metriku prema definicijama događaja i opsegu.
- Upotrijebiti mjerenja za odabir poboljšanja umjesto rangiranja pojedinaca.

## Vježba
Upotrijebite skup podataka o deset promjena iz ove lekcije. Definirajte postavljanje, neuspjelu promjenu i događaj oporavka. Pronađite najdulje vidljivo čekanje i navedite što bi utvrdilo njegov uzrok. Predložite poboljšanje i mjeru koja bi otkrila lošiju kvalitetu.

[Preuzmi izmišljeni skup vremenskih podataka (CSV)](https://taiga.training/hr/worksheets/delivery-metrics-data.csv)

## Vaš odgovor
- Scenarij i opseg:
- Pretpostavke i otvorena pitanja:
- Predloženi odgovor ili odluka, s razlozima:

## Provjerite odgovor
| Tvrdnja ili kriterij | Dokaz ili test | Rezultat ili nedostatak | Odgovorna osoba |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Sljedeća radnja
- Radnja, odgovorna osoba i datum:
- Kada ćete pregledati ovaj odgovor?

## Načelo koje treba zadržati
Mjerite prihvaćene promjene i njihove posljedice. Održavajte definicije događaja, kontekst usluge i ograničenja vidljivima pri usporedbi rezultata.

## Izvori
- [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/)

Ovaj radni list podupire učenje. Njegovo dovršavanje samo po sebi ne odobrava produkcijsku promjenu.