任晶磊：AI落地研發(fā)的“最后一公里”暨《DevData24研發(fā)效能基準報告》數(shù)據(jù)解讀

核心數(shù)據(jù)解讀任晶磊思碼逸創(chuàng)始人兼CEO思碼逸創(chuàng)始人兼思碼逸創(chuàng)始人兼CEO??清華大學計算機系博士；前微軟亞洲研究院研究員，斯坦福大學、卡內(nèi)基梅隆大學訪問學者?《軟件研發(fā)效能度量規(guī)范》標準核心起草專家?多篇論文發(fā)表在FSE、OSDI等頂級國際會議上?曾參與微軟下一代服務(wù)器系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，獲4項美國發(fā)明專利?ApacheDevLake開源項目發(fā)起人GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站 應(yīng)用AI工具對企業(yè)研發(fā)效能的影響效率方面：18%需求交付周期更快質(zhì)量方面：23%單元測試覆蓋度更高GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站落地企業(yè)研發(fā)的路徑與終點?使用DevChat后，規(guī)范提交比例從_____%提高到了_____%，從而看清楚了需求、缺陷和重構(gòu)工據(jù)此保證了_____%研發(fā)帶寬用于支持業(yè)務(wù)需求，將需求吞吐率從每月交付_____個提升到_____?使用DevChat后，單元測試覆蓋度從_____%提高到了_____%，改進了質(zhì)量薄弱環(huán)節(jié)，降低了質(zhì)GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站170份有效樣本三大認知域集Git、Jira三大認知域和交付能力。GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站?代碼當量*：基于程序分析算法，衡量代碼規(guī)模和復(fù)雜度的基礎(chǔ)指標*JingleiRen,HezhengYin,etal.Towardsquantifyingthedevelopmentvalueofcodecontributions.FSE2018.GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站20人以下21-50人50人以上6–2412–5421–509–3061–6452199–50030.25–0.40代碼貢獻均衡度（%）23%–35%6.61%–20.08%注釋覆蓋度（%）22.36%–32.98%代碼不重復(fù)度（%）79.26%–91.46%0.54–2.217–47GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站「高效能團隊」評分量表，取等權(quán)重綜合得分前20%認知域指標（單位）評分3分2分交付速率需求交付周期（天）≤Q1Q1-Q3≥Q3代碼生產(chǎn)率（代碼當量/人月）≥Q3Q1-Q3≤Q1開發(fā)穩(wěn)定性（代碼生產(chǎn)率離散系數(shù)）≤Q1Q1-Q3≥Q3代碼貢獻均衡度（%）≥Q3Q1-Q3≤Q1交付質(zhì)量單元測試覆蓋度（%）≥Q3Q1-Q3≤Q1注釋覆蓋度（%）≥Q3Q1-Q3≤Q1代碼不重復(fù)度（%）≥Q3Q1-Q3≤Q1重點問題密度（個/千當量）≤Q1Q1-Q3≥Q3缺陷修復(fù)工作量（代碼當量）≤Q1Q1-Q3≥Q3交付能力部署頻率按需每天多次部署介于每周1次到每月1次介于每月1次到每6個月1次變更前置時間介于1天到1周之間介于1周到1個月介于1個月到6個月之間服務(wù)恢復(fù)時間不到1天介于1天到1周介于1周到1個月變更失敗率0%-15%16%-30%46%-60%GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站「高效能團隊」中位值水平畫像交付能力交付質(zhì)量交付質(zhì)量交付速率GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站敏捷開發(fā)模式下的代碼生產(chǎn)率更高，相比其他模式高9%20人以下團隊的代碼生產(chǎn)率相比50人以上團隊高46%自單元測試覆蓋度中位值僅為15%，“測試左移”仍有較大空間引入外包的研發(fā)團隊代碼生產(chǎn)率高12%，但重點問題密度高25%應(yīng)用度量指標管理研效的企業(yè)相比未應(yīng)用企業(yè)的代碼生產(chǎn)率高5%GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站?運營培訓、結(jié)合私有信息、適配實際場景是AI落地企業(yè)研發(fā)的三大挑戰(zhàn)GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站?流程規(guī)范、團隊協(xié)作和度量體系是企業(yè)研發(fā)效能提升面臨的三大挑戰(zhàn)GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站度量案例：助力提升DevOps成熟度實踐效果需求背景：?金融企業(yè)實踐效果需求背景：?金融企業(yè)，研發(fā)團隊規(guī)模超300人。數(shù)據(jù)分散，治理困難，指標體系不完?集團對信息化建設(shè)提出要求，以推動整體效能提升，其中完成信通院DevOps成熟度評級成為關(guān)鍵考核標準。解決方案痛點歸納解決方案借助思碼逸系統(tǒng)集成能力，通過DevOps持續(xù)交付標準關(guān)能力達到國通過DevOps持續(xù)交付標準關(guān)能力達到國內(nèi)領(lǐng)先水平數(shù)據(jù)分散，收集困難原始數(shù)據(jù)比較散亂，沒有統(tǒng)一的度量模型和方法01建設(shè)企業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)寬表，對數(shù)0202據(jù)進行清洗整理，借助DORA指標建立評估模型02從思碼逸指標體系中選取質(zhì)量指標和評價體系不完善0303類評價指標，補充完善已有指標庫指標和評價體系不完善03GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站度量案例：助力提升DevOps成熟度GOGOPS全球運維大會暨XOps技術(shù)創(chuàng)新峰會2024·北京站你的企業(yè)