Matni sistemin e dorëzimit

Filloni me vendimin që duhet të merrni

Një ekip dëshiron të dijë nëse AI përmirëson dorëzimin. Numërimi i rreshtave të gjeneruar i përgjigjet një pyetjeje tjetër. Përcaktoni rezultatin e dobishëm dhe kushtet e cilësisë para se të zgjidhni një metrikë.

Për një shërbim imagjinar eksporti, rezultati i dëshiruar është dorëzimi i besueshëm i ndryshimeve të pranuara me më pak përpjekje totale. Regjistroni përgatitjen, zbatimin, shqyrtimin, korrigjimin dhe pritjen. Përfshini ndryshimet që dështuan ose u braktisën.

Përdorni një shërbim me kufi të qartë. Bashkimi i një faqeje web eksperimentale dhe një shërbimi kritik pagesash mund të prodhojë një numër që nuk shpjegon asnjërin. Përshkruani kontekstin para se të krahasoni periudha ose ekipe.

Përdorni përkufizimet aktuale

Modeli aktual i dorëzimit i DORA përmban pesë metrika. Fusha e tyre është performanca e dorëzimit, jo vlera e çdo funksionaliteti ose kontributi i një individi. Përkufizimet e metrikave DORA.

Një panel mund të përdorë një përkufizim tjetër. Lexojeni para se të interpretoni rezultatin. Dokumentacioni aktual i vendosjeve në Taiga përshkruan katër metrika të raportuara që rrjedhin nga regjistrat e vendosjeve të ofruesit. Matja e tij e rikuperimit përdor një vendosje të mëvonshme të suksesshme. Ky nuk është regjistër i plotë i çdo incidenti prodhimi. Përkufizimet e Taiga.

Shqyrtoni një sekuencë imagjinare ndryshimesh

Supozoni se një shërbim kryen dymbëdhjetë vendosje në një muaj. Tetë dorëzojnë ndryshime të planifikuara. Katër korrigjojnë probleme nga publikime të mëparshme. Numri është dymbëdhjetë, por përbërja ka rëndësi.

Në muajin pasues, ekipi kryen dhjetë vendosje: nëntë ndryshime të planifikuara dhe një korrigjim. Më pak vendosje mund të bashkëjetojnë me më shumë punë të dobishme. Këto shifra ilustrojnë interpretimin; nuk janë pikë referimi performance.

Shqyrtoni edhe shpërndarjen. Një pritje e gjatë shqyrtimi mund të zhduket brenda mesatares. Një matje rikuperimi nga një dështim i vetëm është evidencë e dobët për besueshmërinë e ardhshme. Raportoni numrin e vëzhgimeve dhe përjashtimet me rëndësi.

Lidheni rrjedhën me pasojat

Përdorni sinjalet e shërbimit për të kontrolluar nëse ndryshimet në dorëzim ndikojnë te përdoruesit. Një pipeline më i shpejtë nuk mjafton nëse eksportet dështojnë më shpesh. Përdorni një SLO të përshtatshëm ose një matje tjetër rezultati të përcaktuar qartë. Udhëzimet për SLO.

Përpjekja e shqyrtimit dhe ripunimi ndihmojnë në shpjegimin e rezultatit. Nëse AI shkurton kohën e zbatimit, por prodhon diff-e të mëdha, shqyrtimi mund të bëhet kufizimi kryesor. Nëse sigurimi i mjediseve merr ditë, kodimi më i shpejtë mund të ketë pak efekt në kohën e përgjithshme të dorëzimit.

Zgjidhni një përmirësim që trajton kufizimin e vëzhguar. Për shembull, ofroni një mjedis të mbështetur testimi ose zvogëloni madhësinë e një ndryshimi. Përcaktoni një metrikë balancuese cilësie, që ekipi të zbulojë një rritje të dukshme shpejtësie të shkaktuar nga kontrolle më të dobëta.

Mbajeni matjen të dobishme

Shmangni renditjen e individëve sipas numrit të PR-ve ose kodit të gjeneruar. Këto matje mund të shpërblejnë ndarjen artificiale të punës, shmangien e mirëmbajtjes së vështirë ose kalimin e barrës së shqyrtimit te kolegët.

Shqyrtojeni rezultatin me njerëzit përgjegjës për shërbimin e plotë. Regjistroni çfarë ndryshoi në mjet, përbërjen e punës, ekip dhe mjedis. Trajtojeni krahasimin para dhe pas si evidencë me kufizime, jo si provë automatike shkakësie.

Qëllimi është një vendim më i mirë pasues. Një matje e vogël dhe e besueshme që çon te një përmirësim i verifikuar është më e dobishme se një panel i madh pa kuptim të dakorduar.

Ushtroni me dhjetë ndryshime

Ky grup i veçantë imagjinar të dhënash regjistron dhjetë ndryshime të planifikuara. Të gjitha orët janë UTC në datën e treguar. Një fushë bosh korrigjimi do të thotë se në këtë grup të dhënash nuk u regjistrua korrigjim.

Krahasoni kohën nga kodi i gatshëm deri te fillimi i shqyrtimit, pastaj nga pranimi deri te publikimi. Identifikoni pritjen më të gjatë të dukshme. Hetoni shkakun e saj para se ta quani të shmangshme. Këto shënime kohore nuk matin përpjekjen aktive dhe nuk identifikojnë kur filloi një incident. Vetëm një publikim korrigjues nuk mund të vërtetojë kohën e rikuperimit pas një vendosjeje të dështuar.

Shkarkoni grupin imagjinar të të dhënave (CSV)