Mesures de l'architecture logicielle
by Christian Ciceri, Dave Farley, Neal Ford, Andrew Harmel-Law, Michael Keeling, Carola Lilienthal, João Rosa, Alexander von Zitzewitz, Rene Weiss, Eoin Woods
Chapitre 5. Constructions et métriques privées : Des outils pour survivre aux transitions DevOps.
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Beaucoup de gens considèrent l'architecture logicielle comme un métier, mais je la vois plutôt comme une science. Les scientifiques ont tendance à mesurer les choses comme base de leur raisonnement. Même si tu ne peux pas obtenir de chiffres précis, les approches mathématiques de l'architecture logicielle dépendent de quantités mesurables, comme les métriques et les indicateurs. Parfois, ces approches dépendent des mesures qui ont un sens et de celles qui n'en ont pas dans une situation donnée. Comment peux-tu t'assurer que tes indicateurs clés de performance fournissent les informations dont ton organisation a besoin pour prendre des décisions sur la façon d'investir du temps et des efforts ?
Pour arriver à des métriques fantastiques, il faut un système bien assemblé et beaucoup de travail. Mais la vérité, c'est que tu ne travailles peut-être pas avec un système bien assemblé, ou peut-être que ton entreprise n'a pas encore déployé les efforts nécessaires pour arriver jusqu'à des métriques fantastiques basées sur les meilleures pratiques DevOps. DevOps est un changement culturel ; il est facile de mal comprendre le concept, et les entreprises ne s'engagent pas toujours à adopter pleinement les meilleures pratiques. Même lorsque c'est l'objectif, ...
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