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Application Lifecycle Intelligence

Application Lifecycle Intelligence

Daniel Kocot

September 06, 2018
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Transcript

  1. 2

  2. 4 Sammelbegriff für den IT-gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die

    IT-gestützte Analyse und Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen, neues Wissen zu generieren. Bei diesem neu gewonnenen Wissen soll es sich um relevantes, handlungsorientiertes Wissen handeln, welches Managemententscheidungen zur Steuerung des Unternehmens unterstützt. Definition Business Intelligence (Gabler Online)
  3. 5 A quantitative measure of the degree to which a

    system, component, or process possesses a given attribute. Definition Metrik (IEEE Standard 610.12 / 1990)
  4. 6 (1) A quantitative measure of the degree to which

    an item possesses a given quality attribute. (2) A function whose inputs are software data and whose output is a single numerical value that can be interpreted as the degree to which the software possesses a given quality attribute. Definition Qualitätsmetrik (IEEE 610.12 /1990)
  5. 10 Entwickler: gut == gut durchdachte und entwickelte Softwarelösung PO:

    gut == alle Features wurden ausgeliefert PM: gut == genau in der Zeit und im Budget sprachliche Herausforderungen
  6. 11 Working software is the primary measure of progress. Any

    measurement you’re currently using has to be cheap. Measure only what matters.
  7. 22

  8. 25 Projektverfolgungssystem • Was? • Wann? • Wer? • Rohdaten

    anreichern • DoD klar definiert Versionskontrollsystem • Wer verändert den Sourcecode? • Wer unterstützt hier wen? • das Verhältnis von Pull Requests, Commits und Kommentaren
  9. 26 CI/CD • Wie diszipliniert arbeitet das Team? • Wie

    häufig wird ausgeliefert? • Wie ist das Verhältnis von erfolgreichen und fehlgeschlagenen Bauvorgängen? Applikationsmonitoring • Statistiken zum Zustand des Servers zeigen wie gut eine Anwendung gebaut ist • willkürliche Werte und semantisches Logging dienen dazu, zu erfahren, wie eine Applikation wirklich genutzt • à Netflix Servo oder StatsD
  10. 27 Durchlaufzeit (Lead Time) • Zeitpunkt „Aufgabe begonnen“ – Zeitpunkt

    „Aufgabe beendet“ Zykluszeit (Cycle Time / Turnaround Time) • Zeitpunkt „Aufgabe im Development begonnen“ – Zeitpunkt „Aufgabe beendet“ Rückfälligskeitsquote • Rückläufige Aufgaben / (Fortlaufende Aufgaben + Rückläufige Aufgaben) Verhältnis Kommentare zu Commits • Code Reviews / (Merged Pull Requests + Commits) Mittlere Reparaturdauer • Zeitpunkt "Problem repariert" - Zeitpunkt "Problem entdeckt" Einfache Metriken
  11. 28 Kontinuierliche Releasequalitätsbewertung • = Veränderte Zeilen Sourcecode + Gesundheitsfaktor

    der Schätzungen + Rückfälligkeitsquote + Entgangene Fehler Komplexe Metriken - Ein Beispiel
  12. 32

  13. 34

  14. 35

  15. 37

  16. Ein Blick auf die Web application 38 Quellen befinden sich

    unter https://gitlab.com/danielkocot/applicationlifeycleintelligence