我的软件开发团队经历了什么?
徐伟
2021年6月28日,DataEase开源数据可视化分析平台正式对外发布。这是FIT2CLOUD飞致云在开源软件领域的新作,DataEase的核心功能是通过支持丰富的数据源连接和提供拖拉拽的快捷方式帮助用户快速制作仪表板,并且支持灵活方便的仪表板分享机制。
作为一名软件开发行业的老兵,这是我第一次以开源的方式参与打造一款软件产品。
2014年FIT2CLOUD飞致云创立。作为创始团队的一员,我们看到了伴随着云计算应用普及而兴起的云基础设施管理需求,设计并实现了云管平台(Cloud Management Platform)软件,并且在后来的数年间不断地改进和升级这款产品。
FIT2CLOUD云管平台(后来被更名为CloudExplorer多云管理平台)是一款采用闭源方式开发的企业级软件。从2014年到2020年的六年多时间里,我们的研发团队都在用相对传统的方式去研发这款软件。目前这款软件仍然在升级和优化,在金融、制造、能源、交通、物流、房地产等行业拥有接近200家企业用户。
2021年的2月,DataEase开源项目组成立。在闭源的世界里沉浸式体验了多年的我尝试去拥抱开源软件的世界。在开源领域有本著名的畅销书叫《大教堂与集市》,从2021年2月到今天,我们这些从闭源世界走向开源世界的软件开发者可能还没有体会到从“大教堂”到“集市”的剧烈反差,但是也的确收获了与以往截然不同的开发体验。
首先就是大量社区用户的使用反馈让我们在短时间内就拥有了庞大的产品需求池。事实上,由于云管平台软件是云计算时代的产物,我们在早期设计时同样也会大量收集用户的需求,从中快速提炼出通用的需求,并付诸实现。因此,对于用户现实需求的采集、识别、规划和实现,早已经是我们日常工作的组成部分。但是DataEase项目组还是被开源社区的力量所震撼。
记得在DataEase开源数据可视化分析平台v1.0版本发布后的第三天,DataEase开源项目就进入了GitHub趋势榜的主榜,并且在Java趋势榜中位列第一;项目发布一个月后的7月30日,DataEase项目的GitHub Star数突破1000个;8月6日,GitHub Star数突破2000个;8月30日,GitHub Star数突破3000个。
在开源社区被广泛关注的直接结果便是我们收获了很多用户。DataEase项目累计下载次数超过10000次是在11月24日,距离这个项目被大众所知道仅仅过去了五个月。
快速积累的用户群体催生出大量的使用反馈和产品需求。我们每天都会收到大量的建议,我们从其中筛选出优先级别最高的需求,将其规划到下一个版本的研发工作中。DataEase项目的需求池从来不会干涸,每天从海量的需求中识别进入下一版本规划的部分,成为了一种幸福的烦恼。
第二,为了满足用户的期待,我们加快了软件发布的频率,而双方的高效互动让我们彼此找到了共同促进的节奏。对于闭源软件来说,三个月、半年,甚至一年发布一个版本都是很常见的。但是开源的世界不容懈怠,你必须对用户的反馈做出快速的回应,必须满足用户的期待。
和FIT2CLOUD飞致云旗下的JumpServer、MeterSphere等开源项目一样,DataEase项目也保持着每月一个版本的发布频率。这可以说是我们与开源社区用户交互的一种“约定”。
要打造一款成功的开源产品,就需要给用户以强大的信心。而保持快速、稳定的迭代周期,正是我们向社区用户传递信心的方式。有些功能即便当前的版本不满足、有缺陷,但是项目本身能够用自己的迭代节奏去优化和弥补,我们也从这一过程中坚定了自己做好产品的信念。这种不断强化的信念感是在闭源软件的世界里体会不到的。
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纯干货分享 | 研发效能提升——敏捷需求篇-而敏捷需求是提升效能的方式中不可或缺的模块之一。 云智慧的敏捷教练——Iris Xu近期在公司做了一场分享,主题为「敏捷需求挖掘和组织方法,交付更高业务价值的产品」。Iris具有丰富的团队敏捷转型实施经验,完成了企业多个团队从传统模式到敏捷转型的落地和实施,积淀了很多的经验。 这次分享主要包含以下2个部分: 第一部分是用户影响地图 第二部分是事件驱动的业务分析Event driven business analysis(以下简称EDBA) 用户影响地图,是一种从业务目标到产品需求映射的需求挖掘和组织的方法。 在软件开发过程中可能会遇到一些问题,比如大家使用不同的业务语言、技术语言,造成角色间的沟通阻碍,还会导致一些问题,比如需求误解、需求传递错误等;这会直接导致产品的功能需求和要实现的业务目标不是映射关系。 但在交付期间,研发人员必须要将这些需求实现交付,他们实则并不清楚这些功能需求产生的原因是什么、要解决客户的哪些痛点。研发人员往往只是拿到了解决方案,需要把它实现,但没有和业务侧一起去思考解决方案是否正确,能否真正的帮助客户解决问题。而用户影响地图通常是能够连接业务目标和产品功能的一种手段。 我们在每次迭代里加入的假设,也就是功能需求。首先把它先实现,再逐步去验证我们每一个小目标是否已经实现,再看下一个目标要是什么。那影响地图就是在这个过程中帮我们不断地去梳理目标和功能之间的关系。 我们在软件开发中可能存在的一些问题 针对这些问题,我们如何避免?先简单介绍做敏捷转型的常规思路: 先做团队级的敏捷,首先把产品、开发、测试人员,还有一些更后端的人员比如交互运维的同学放在一起,组成一个特训团队做交付。这个团队要包含交付过程中所涉及的所有角色。 接着业务敏捷要打通整个业务环节和研发侧的一个交付。上图中可以看到在敏捷中需求是分层管理的,第一层是业务需求,在这个层级是以用户目标和业务目标作为输入进行规划,同时需要去考虑客户的诉求。业务人员通过获取到的业务需求,进一步的和团队一起将其分解为产品需求。所以业务需求其实是我们真正去发布和运营的单元,它可以被独立发布到我们的生产环境上。我们的产品需求其实就是产品的具体功能,它是我们集成和测试的对象,也就是我们最终去部署到系统上的一个基本单元。产品需求再到了我们的开发团队,映射到迭代计划会上要把它分解为相应的技术任务,包括我们平时所说的比如一些前端的开发、后端的开发、测试都是相应的技术任务。所以业务敏捷要达到的目标是需要去持续顺畅高质量的交付业务价值。 将这几个点串起来,形成金字塔结构。最上层我们会把业务目标放在整个金字塔的塔尖。这个业务目标是通过用户的目标以及北极星指标确立的。确认业务目标后再去梳理相应的业务流程,最后生产。另外产品需求包含了操作流程和业务规则,具需求交付时间、工程时间以及我们的一些质量标准的要求。 谈到用户影响的地图,在敏捷江湖上其实有一个传说,大家都有一个说法叫做敏捷需求的“任督二脉”。用户影响地图其实就是任脉,在黑客马拉松上用过的用户故事地图其实叫督脉。所以说用户影响地图是在用户故事地图之前,先帮我们去梳理出我们要做哪些东西。当我们真正识别出我们要实现的业务活动之后,用户故事地图才去梳理我们整个的业务工作流,以及每个工作流节点下所要包含的具体功能和用户故事。所以说用户影响地图需要解决的问题,我们包括以下这些: 首先是范围蔓延,我们在整张地图上,功能和对应的业务目标是要去有一个映射的。这就避免了一些在我们比如有很多干系人参与的会议上,那大家都有不同想法些立场,会提出很多需求(正确以及错误的需求)。这个时候我们会依据目标去看这些需求是否真的是会影响我们的目标。 这里提到的错误需求,比如是利益相关的人提出的、客户认为产品应该有的、某个产品经理需求分析师认为可以有的....但是这些功能在用户影响地图中匹配不到对应目标的话,就需要降低优先级或弃掉。另外,通常我们去制定解决方案的时候,会考虑较完美的实现,导致解决方案括很多的功能。这个时候关键目标至关重要,会帮助我们梳理筛选、确定优先级。 看一下用户影响到地图概貌 总共分为一个三层的结构: 第一层why,你的业务目标哪个是最重要的,为什么?涉及到的角色有哪些? 第二层how ,怎样产生影响?影响用户角色什么样的行为? (不需要去列出所有的影响,基于业务目标) 第三层what,最关键的是在梳理需求时不需一次把所有细节想全,这通常团队中经常遇到的问题。 我们用这个例子来看一下 这是一个客服中心的影响地图,业务目标是 3个月内不增加客服人数的前提下能支持1.5倍的用户数。此业务目标设定是符合 smart 原则的,specific非常的具体,miserable 是可以衡量的,action reoriented是面向活动的, real list 也是很实际的。 量化的目标会指引我们接下来的行动,梳理一个业务目标,尽量去量化,比如 :我们通过打造一条什么样的流水线,能够提高整个部署的效率,时间是原来的 1/2 。这样才是一个能量化的有意义的目标。 回到这幅图, how 层级识别出来的内容,客服角色:想要对它施加的影响,把客户引导到论坛上,帮助客户更容易的跟踪问题,更快速的去定位问题。初级用户:方论坛上找到问题。高级用户:在论坛上回答问题。通过我们这些用户角色,进行活动,完成在不增加客户客服人数的前提下支持更多的用户数量。 最后一个层级,才是我们日常接触比较多的真正的功能的特性和需求,比如引导到客户到论坛上,其实这个产品就需要有一个常见问题的论坛的链接。这个层次需要我们团队进一步地在交付,在每个迭代之前做进一步的梳理,细化成相应的用户故事。 这个是云智慧团队中,自己做的影响地图的范例,可以看下整个的层级结构。序号表示优先级。 那我们用户影响地图可以总结为:
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