DevOps工程的数据可视化

摘要：对大多数公司来说，最有价值的资产就是数据。每家公司每天都会产生与其产品或服务相关的大量内部数据，这些分散在不同源头的数据对于公司战略决策、保持竞争优势、改善产品或服务交付的效率至关重要。

对大多数公司来说，最有价值的资产就是数据。每家公司每天都会产生与其产品或服务相关的大量内部数据，这些分散在不同源头的数据对于公司战略决策、保持竞争优势、改善产品或服务交付的效率至关重要。

这篇文章会介绍软件公司存在数据和可视化，以及基于数据如何优化并缩短软件开发周期。

1. 可以抓取哪些数据

1.1 源代码管理

Coding Time

从第一次 commit 到提交一次 pull request 的时间窗间隔。

Pull Request Size

一次 pull request 涉及的平均代码变更规模（以代码行为单位）。

Review Depth

每个 pull request 平均评论数（review comments）。

Code Changes

代码变更是衡量团队或个人新增或更改代码的总行数指标。

Commits

代码 commit 指标是指在指定时间窗内，团队或个人向代码仓库中所有分支推送的commit 数量。

1.2 敏捷项目管理

腾讯TAPD、PingCode、ONES 等是国内敏捷项目管理比较常用的工具，每一个需求 (Feature) 或缺陷 (Bug) 都能够对应到敏捷项目管理中的 Story、Task、Issue 等对象。

敏捷项目团队可以为需求、任务或缺陷创建Story、Task 和 Issue，用于跟踪需求的进展。用户可以通过敏捷项目管理工具获取相关数据，如处于开发阶段的需求数量，未关闭的缺陷数量等。

1.3 CI/CD 工具

持续集成（CI）和持续部署（CD）的数据可视化可以汇集 CI 测试、CD 部署和pipeline 的结果数据，以及 CI/CD 的性能、趋势和可靠性数据。不仅可以让开发人员能过深入了解 CI 测试和 pipeline 执行失败的原因、监控测试集的实际耗时，同时也可以了解 CI/CD 工程本身的运行健康状况和性能。

1.4 应用的可观测性

生产环境中应用的可观测性数据包括监控指标、日志、链路跟踪，它们通常被称为“可观测性的三大支柱”。

指标（Metric）

指标是连续时间下的系统的值的记录，基础指标通常用于描述两种数据类型，一种是计数（Count），一种是计量（Gauge）。

日志（Log）

系统 / 应用输出的时间相关的记录，通常由系统 / 软件开发人员输出，方便定位系统的错误和状态。

链路（Tracing）

基于有向无环图构建的软件各个模块直接的调用关系。

2. 数据可视化好处

DevOps 数据可视化有助于持续识别软件开发过程中的瓶颈，此外还可以帮助确定组织、项目、个人的基准数据，作为管理决策的输入。

以下列举了数据可视化带来的一些具体价值：

来自不同源的数据可以持续的、自动化的被收集和存储，同时通过统计学的算法直观的呈现在数据看板上。
洞察软件开发过程中的团队效能。
实时了解代码的质量、迭代交付的周期，持续改进流程、产品与服务。
有助于高层管理的决策和规划。

3. 数据不是“银弹”

数据驱动的DevOps 工程化虽然有助于研发效能提升，但是真正研发效能的提升的核心还是在于研发团队工程技能的提升，比如需求分析技能、架构设计技能、编码技能等。所谓 DevOps 就是将人、流程和技术结合起来，持续为客户提供价值。

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