本文为 CODING 协同产品总监张路宇 在腾讯云 CIF 工程效力峰会上所做的分享。文末可返回峰会官网，观看回放并下载 PPT。
欢送各位朋友，来到腾讯云 CIF 工程效力峰会的分论坛，我是 CODING 的产品经理路宇，很快乐能以这种形式与大家见面。在接下来的主题环节中，会由我先为大家带来 CODING DevOps 研发平台的产品理念和全景解读，咱们还邀请了几位往年下半年的新产品负责人给大家带来对于我的项目协同、WePack、以及全新产品继续部署 Oribt 和研发流程治理 Compass 的分享（讲稿已在陆续收回）。
我退出 CODING 曾经三年了，此前有近十年的研发治理经验，我同时是一个不折不扣的效率工具爱好者。过来几年里我看到了外乡研发团队、业界，以及 CODING 产品对研发工具理念了解的三个阶段性变动：从工具、到工具箱、再到软件工厂。
工具、工具箱到软件工厂
东方经典治理实践认为，组织效率能够归为劳动效率、组织效率和人的效率。美国管理学家泰勒所著的《科学管理原理》被德鲁克誉为“20 世纪最平凡的创造”，劳动效率说认为分工晋升生产效率，福特的流水线就是分工和工业化的典型代表。经济学家亚当斯密在《国富论》形容了螺丝制作的十八道工序，别离由十八个专门的工人负责实现。以马克思·韦伯为代表的组织理论家认为，无效的划分岗位，造成官僚组织构造可能开释效率，正当、非法的权力是促成组织达到本身指标的必要条件。组织效率最大化的伎俩是专业化程度与等级制度的联合。用咱们明天的话说，就是 让不同业余能力的人匹配适宜的岗位。玛丽·芙丽特则提出了「以人为本」的人力资源管理实践，更加关注人的心理，治理中须要均衡员工需要与组织倒退的指标。
古代数字化、平台化企业强调翻新和协同，在经典治理实践的根底上又提出了新的挑战，仅仅分工曾经不能满足市场的须要，咱们发现：
1. 强个体的价值崛起，最有价值的翻新是由企业内少部分人实现的；
2. 影响组织绩效的因素由外部转向内部，所有员工都须要关注交付内容的价值和客户须要。效力 = 价值 X 效率。如果价值为 0，再高的效率也于事无补；
3. 因为需要多样化和疾速变动，驾驭不确定性成为组织的外围挑战。不确定性是一把双刃剑，可能把握不确定性便是专一了企业倒退的机会。
以上，是咱们认为的数字化协同的实践根基，治理逻辑正在从分工走向协同，好的工具须要遵循经典的分工实践，但更加须要重视数字经济时代的协同需要。
咱们提出这样一个问题 —— 软件研发还是数字化协同的领军行业吗？我找了这样一张 DevOps 2021 年的生态地图，如下图所示，像这样的图片想必大家近年来看到了许多。围绕代码的构建、测试、部署、运行环境、监控、项目管理以及信息流等等的工具层出不穷，这反映了咱们所处的技术环境正在疾速变动，软件从业人员确实越来越长于应用工具。
你的团队可能在用 Jira 进行项目管理，用 Gitlab 治理代码，用 Jenkins 实现继续集成，用 JFrog 治理制品……然而，一个研发团队须要应用如此多的工具，作为技术决策者在抉择时面临不少的压力。从学习、部署再到利用，老本经不起计算。一位新共事入职，须要开上七八个账号，数字资产的治理面临潜在危险。
更重要的是，咱们认为在这种工具集状态下，没有给开发者和管理者提供一个真正无效、柔性边界协同的环境。
显然，相比一些高集成度的数字化行业，甚至传统行业，咱们不能自信的说咱们正放弃当先。技术决策者们刚刚走出工具时代，正停留在工具箱时代，迫切的须要一个新形态的协同环境迎接挑战。因而，CODING 提出了 数字化软件工厂 的概念。这也恰好合乎 CODING 产品的演进路线。
2014 年，CODING 率先推出基于 Git 的代码托管服务工具，成为国内当先的代码托管服务平台，也是在此时提出了「云端开发，让开发更简略」的理念。2018 年，咱们推出我的项目协同、继续集成、Cloud Studio 等产品，造成了一系列的必备研发工具，这些工具通过工夫的打磨曾经达到了国内较领先水平。去年，CODING 首批取得了信通院 DevOps“卓越级”认证，这也是国内最高级别的 DevOps 工具体系认证。往年，咱们提出策略降级，联合古代软件工程实际和先进理念，推出研发度量、研发流程治理 Compass 等产品，打造有凋谢生态能力的数字化软件研发工作流。
“要充分发挥勤勉认真的技术人员的技能，建设一个自在豁达、轻松愉快的现实工厂。”——这是索尼公司已故创始人，井深大学生在公司成立之初写在《成立宣言》中的一句话。我集体十分喜爱这句话，并以它为团队治理和产品设计的信念愿景。
作为软件企业，须要站在古代软件工程实践之上和技术前沿之上，没有工程师能够脱离技术谈效率。同时，管理效率不仅仅来自于分工，更来自于协同。咱们对先进研发管理工具有三点根本理念：
1. 重视协同效应，1+1 > 2，每个人都能取得交付价值所需的信息上下文环境，让团队中强个体可能更强；
2. 超过流程，基于卓越工程实际。既要打造优良的单点工具，也要紧紧围绕云原生、DevOps 等技术理念，让每一个研发团队以更短的门路使用卓越团队的工程理念；
3. 一致性、沉迷式的交融体验。严密的集成用户界面和数据，为每个开发者发明能放弃专一的线上工作环境。
一站式 DevOps 平台解读
接下来我将为大家介绍 CODING DevOps 一站式全景。下图体现了 CODING 的次要能力散布，从能力维度上，咱们能够将其划分为 我的项目协同、流水线、测试治理、制品治理、继续部署、常识治理、研发流程治理、PMO Office 及团队治理 几大模块。
为了便于了解，咱们能够将其中几大模块对应一些敌人相熟的 Jira、Jenkins 等，根本笼罩了成熟软件工程实际中的全副所需。咱们能够从项目管理、工程治理和团队治理三个视角对它进行解读。在 CODING 中，「我的项目」是根本的合作容器单位。它能够泛指一个有生命周期的工程，也能够代表一个固定工作形式的我的项目团队。当需要进入需要池后，研发团队能够应用以 Scrum 为代表的麻利模型，也能够应用偏差打算驱动的经典瀑布模型。史诗代表能够横跨迭代的大粒度需要，需要、工作、缺点等是根本事项合成单位。CODING 包含了一个成熟的代码仓库服务，需要和代码提交、分支之间可能进行关联。
使用全新的研发流程治理产品 Compass，研发负责人能够对我的项目的工作流进行束缚和自动化配置。例如需要变更状态时，查看对应的代码分支是否通过了自动化测试，开发者提交代码时须要遵循代码分支的命名规定等。
从工程治理视角看。CODING 涵盖了一套强壮的 可视化流水线能力，蕴含继续集成、制品治理、继续部署等。继续集成的目标是实现更快的公布频次，使用「测试左移」的理念，联合代码扫描和自动化测试的能力，研发团队能够实现每天几十次的牢靠集成与公布。集成所产生的编译后果将被纳入到制品治理之中，便于版本索引和减速测试和公布过程。制品扫描性能能够在不拜访源代码的状况下，通过扫描二进制组件及其元数据，找寻组件中存在的破绽。
继续部署能以自动化形式，频繁而且持续性的将软件部署到生产环境，使软件产品可能疾速的交付使用。继续部署模块中，涵盖了测试、生产环境的公布指标环境信息。依据公布打算，能够利用蓝绿公布、金丝雀公布等多种公布策略推送制品至线上环境。到这里，工程实现了从需要到公布的 DevOps 残缺闭环，全环节的价值流、代码流、制品流上下文在 CODING 平台中清晰、通明。
不足对人力资源的治理是过来散装研发管理工具的弊病。为了适应不同规模研发团队的治理须要，联合外乡研发团队的治理特点。CODING 在跨团队、跨我的项目的横向侧提供了一系列团队管理工具，深度施展了一站式产品高数据集成度的劣势。
同时 CODING 蕴含了一个全新的 「常识治理」 模块，常识空间能够挂载在我的项目之下或独自应用。能够应用 Markdown 或富文本的模式编写和组织产品文档，基于块集元素的文档构造能够让团队成员在文档中自在嵌入例如需要卡片、思维导图、表格等多种内容构造。
通过「团队指标」性能，能够在组织层使用 OKR 治理办法，CODING 中可设置公司级、部门级与集体级的指标视图，要害后果可与需要进行关联实现执行合成和跟踪。如果团队成员都可能通过指标管理机制，从「要我做」转变为「我要做」，毫无疑问这将会是一个充斥机动性与高效能的团队。
团队视角的治理是明天更多成熟组织关怀的产品能力，CODING 在平台层曾经涵盖了组织架构治理、集中权限治理等等，咱们期待可能吸纳和传递更多卓越团队的治理实际。在稍后的环节里，我也将为大家介绍明天公布的两款新的团队级管理工具：研发度量和工作负载。
平台为人服务
话说回来，咱们置信工具和平台是以人为本，为人服务的。工程师的极客精力和惯性信念是「本人入手，饥寒交迫」，技术决策者也面临自建工具，和私有云平台之间的抉择。那么为什么 SaaS 平台好于自建工具呢？我在这里打一个比如。自建工具与云上平台的关系，好比宠物与家畜的关系。宠物，例如猫、狗，是娇贵的，须要继续付出老本与精力仔细养护，人为宠物提供关爱与服务，以换取情绪价值；家畜，例如牛、马，则是人类通过演变筛选的生产工具，天生是为人类提供生产价值的。
依然有相当多研发团队为自建工具有意识的、不计成本的投入，少则投入几人，多则投入几十人成立工程团队，进行学习、搭建、维保和开发工作。这种宠物思维疏忽了工具的生产为主的本能，也疏忽了云技术的演进和社会分工能带来的微小效率劣势。值得一提的是，CODING 领有了可能是国内 DevOps 畛域最大规模的高水平研发团队，团队成员有着丰盛的技术、工程和用户体验积攒。咱们倡议，技术决策者能够从运维老本、配置老本、易用性、权限治理、度量与标准等各个角度去做一次感性抉择：是自建工具更好，还是一站式平台更好。
此外 CODING 还领有以下劣势：
- 可适应从瀑布式到麻利的渐进式工作流过渡，反对从已有多种零碎中进行数据迁徙；
- ChatOps 生态与微信小程序、企业微信、钉钉等 IM 可能互通，平台凋谢了丰盛的 API 供二次开发应用；
- 标准版收费，高级版本按人数规模订阅；
- 充分利用了腾讯云资源以及 CDN 减速能力，提供速度和可用性上的劣势；
- 收费与付费用户均提供可用性保障和服务反对。
……
研发度量 & 工作负载新品解读
心愿以上我的介绍，能让大家对一站式研发治理平台的理念和劣势，有一个概览性的意识。当初为大家带来咱们一系列的新产品，首先是 研发度量。
德鲁克曾写道：“你如果无奈度量它，就无奈治理它。”这句话充分体现了度量在治理中的份量。对于重视研发效力的团队来说，咱们渴望去测量和晋升发明价值的速度，咱们渴望通过度量去及时发现和改良品质问题，渴望可能比拟组织内团队之间，甚至与行业内其它团队之间的工程效力，咱们渴望有这样一把好用的尺子。然而，度量的确在许多研发团队的实际中是一个简单的问题。咱们见过许多团队从应用 Excel 去归集各处的报表，到搭建基于 SQL 查问或更简单的数据仓库的基础设施。度量波及到数据源的规整和荡涤，波及到指标的选取和基线的设定，波及到对指标的无效解读和改良措施的判断。
CODING 利用一站式平台的数据集成劣势，给重视效力改良的研发团队带来了可对全平台产生的数据进行多维度剖析的研发度量工具。它的特色是 开箱即用、高度可视化、自带效力指标体系模型，促成 DevOps 工程透明化。
研发度量笼罩从需要、代码、制品到公布的全链路数据源，能够自在组织集体视图和团队视图，度量视图带有健全的权限管理机制。应用度量查询器，团队负责人、PMO 能够定制简单的可视化报表，数据能够下钻，能够导出，也能够共享投屏。研发团队其实没有必要去进行适度的指标设计，通过多数指标（个别不超过 20 个）根本能笼罩团队和我的项目次要维度的统计，更重要的是抓住要害指标的无效改良措施。
基于 DevOps 成熟度模型，这里咱们选取了一些参考性指标和基线。例如需要交付周期、缺点修复时长、自动化测试率等等。以往可能笼罩这些要害指标有相当多的工序要配置，尤其是对于中大型组织，笼罩较多团队、较多我的项目，甚至穿插团队、穿插我的项目的情景。
CODING 研发度量将预设基于成熟度模型的效力视图和品质视图，视图内有预约义好的指标设计，通过一键开启这项性能能够便捷的利用到你的团队当中，无需进行简单的配置即可间接应用。随着应用深度减少，研发团队能够自定义适宜本人的公式化指标。
最初我为大家带来的是 工作负载，这是 CODING 提供的一项全新的人力资源管理工具。这款工具定义了一个工作饱和度的指标，能以直观、可视化的形式度量一组研发人员工作并行的的状况。尤其实用于打算驱动型团队的需要排版，辨认闲置开发资源和适度饱和的开发资源。这款工具当初曾经上线，能够在 CODING 线上版本中间接体验和应用。
以上就是我明天为大家带来的内容。如下图所示，感激过来一年这些团队与咱们共创产品。CODING 心愿通过打造一站式研发平台，让人们置信数字化软件工厂是能够实现的。我邀请您退出，和其余团队一道，迈入高效能研发的数字化工作体验。
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