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全球化科技公司DevOps能力评估案例-张霖
信息技术
2022-09-15
2022 China DevOpsDays线上峰会
陳***
AI智能总结
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核心观点与关键数据
背景挑战
:需求不确定性高、交付时间缩短、投入产出比要求高、企业级系统架构复杂、团队水平参差不齐、技术栈多样,现状面临交付效率低、缺乏持续积累等问题。
解决方案
:建立组织级的效能提升模型,识别价值流并建立闭环反馈,投资工具和平台形成持续积累。
效能提升模型
:涵盖交付方法持续优化、人员能力能效与度量、架构治理与标准、需求与资源管理、技术债与运维闭环管理、人员识别与提升、影响力建立等方面。
双价值流管理
:管理项目价值流和产品价值流,采用双模式(敏态、稳态)支持体系,聚焦业务价值。
研发流程与工具
:实施结构化研发流程(概念计划至发布运维),统一工具集(Jira, Git, Confluence, Jenkins, CMDB, ITSM等),实现全流程、全要素统一管理;提供一站式开发平台、自动化测试、研发数据采集。
度量体系
:建立多维度度量指标体系(敏捷开发、代码、成员个人、质量),通过度量分析展示决策支持,实现研发运营效能度量。
具体成果
:通过实施DevOps,实现开发时间效率缩短50%,测试时间减少30%,安全合规性扫描100%。
平台落地
:TAAS(Total Application Automation Service)赋能联想关键业务流程自动化能力,支持全流程、跨应用、多技术栈。
研究结论
高等级DevOps评估需结合提升,避免忽视全局优化和横向比较。
专业化后需转向本地化,进行针对性提升。
评估是开始,关键在于识别瓶颈点并持续改进。
高效DevOps能显著助力大型组织(如联想)的软件研发数字化转型和新IT架构转型。
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