ツイート
アジャイルメトリクス
#今日の30分 -3分。「アジャイルメトリクス」KindleでNo.1398まで。PTSを使った測定。ケーススタディ。ベロシティから始めるのは良い。そこから振り返りを通し、その指標がなぜそうなったかを分析し、さらに知りたいことを知るための指標を追加していく。ダッシュボードを育てる。 pic.twitter.com/yxjuY1KOl2
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2023年2月13日
#今日の30分 「アジャイルメトリクス」KindleでNo.1654まで。SCMを使った測定。PTSをメンバーが自発的に使うには時間がかかる。SCMは実作業で自然と使われるために始めやすい。コードの変更量、頻度、共同作業の程度などが単体でわかり、PTSと組み合わせれば更に有用な情報が得られる。 pic.twitter.com/8p50UGHOcx
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2023年2月14日
#今日の30分 -1分。「アジャイルメトリクス」KindleでNo.1800まで。SCMのメトリクスと、CI/CDについて。Githubなどのサービスから取得できるデータはPR数、コミット数、レビュー数、CLOCなど。指標の経時変化を追うことで、チームの協働の度合いがある程度把握できる。
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2023年2月15日
#今日の30分 -3分。「アジャイルメトリクス」KindleでNo.1882まで。継続的開発。社会の期待が変化しており、作って終わりではなく継続的な改善を求められるようになっている。CIやCDはそうした期待に答えるためのツールだ。ただし、CDには文化的な転換が要求されるなど、ハードルは高い。 pic.twitter.com/WzQbYl2Syr
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2023年2月16日
#今日の30分 -3分。昨日分。「アジャイルメトリクス」KindleでNo.2079まで。継続的テスト、CIから得られるデータ。コード変更のたびにテストを継続的に実行する。デプロイプロセスの継続判断に使える程度のデータがあれば、技術的負債や自動化への寄与がどの程度かなどがわかる。
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2023年2月18日
#今日の30分 -1分。今日分。「アジャイルメトリクス」KindleでNo.2274まで。CIから得られるデータ。ビルドの成功失敗を始めとして、CIからも分析に有用なデータは多く得られる。テストの追加やカバレッジレートの変化なども、経時変化を追うようなチャートに組み込むと良い。 pic.twitter.com/jIOznDoakj
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2023年2月18日
#今日の30分 -3分。「アジャイルメトリクス」KindleでNo.2373まで。本番環境から届くデータ。APMやBI。システムはどの程度機能しているかや、消費者のどの程度貢献できているかは本番環境からしか得られないデータだ。そうしたデータを開発サイクルに組み込むと良い。 pic.twitter.com/lG923kYbdK
— ざっきー dev (@zakky_dev) 2023年2月19日
ふりかえり
前回の結果
- タイミングを決めて「今日の30分」とは別枠で本を読む
- -
今回の追加活動
前回の活動を継続