南京大学软件研发效能实验室的研报探讨了DevOps+理念下如何通过科研赋能实现研发效能的跃迁。报告首先介绍了实验室在DevOps/云原生领域的全方位科研、教学与产业合作，并指出持续集成是提升研发效能的关键实践。
报告分析了持续集成面临的痛点，如时间与资源消耗高、自动化程度低、分支与代码仓结构繁杂等问题，并引用了相关数据表明持续集成的重要性及实施现状。针对这些问题，报告提出了效能问题的求解路径，强调需在项目目标、组织结构、开发者能力等多重约束下，通过层次化、系统性的解决方案实现“持续集成”。
报告重点阐述了持续集成的使能技术，将其分为集成前置支持技术、集成执行支持技术和集成后置支持技术三个阶段。具体包括：
- 集成前置支持技术：如集成结果预测、集成优先级排序和缺陷预测，旨在减少不必要的集成执行、优化执行顺序和提前发现缺陷。
- 集成执行支持技术：如漏洞检测、构建依赖错误检测、测试用例优先级排序、测试用例选择和不稳定测试检测，旨在提升检查效果、构建效率和测试效率。
- 集成后置支持技术：如缺陷定位，旨在快速定位缺陷位置，减少修复时间。
报告还介绍了过程视角的技术配置与优化，通过过程仿真分析和全流程整合现有使能技术，定制出智能流水线，实现研发过程的“孪生”和整体观测管控。
最后，报告通过案例分析验证了技术解决方案的有效性，表明通过增加持续集成结果预测、测试用例优先级排序和缺陷定位等技术，可以显著节省服务器和人力资源消耗，提高集成频率。报告总结指出，实现“持续”需要系统性解决方案，而非简单叠加技术，并强调了多种技术组合与适配的重要性。
