软件项目过程诊断与改进建议案例

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项目交付过程痛点

经过几个实际项目跟进与调研，发下如下项目交付过程痛点

运维的痛点

结合敏捷软件开发、PMI项目管理知识体系和CMMI 5体系，我们可以为交付过程与运维过程的痛点提供一个全面的解决方案。以下是整合了这三种方法论的解决方案：

交付过程痛点的解决方案：

1. 需求管理

• 采用敏捷的用户故事和用例，结合PMI的项目范围管理，确保需求明确且可管理。
• 实施规划需求评审过程，跟踪与记录改进需求过程。
• 利用《项目范围管理》的知识，建立需求基线，确保需求收集、分析、定义和验证过程形成闭环。
• 使用《项目沟通管理》策略，保证干系人的持续参与和反馈。
• 利用CMMI 5的“需求开发”和“需求管理”实践，确保需求的可追溯性和变更控制。
• 可参考《项目管理思考小记之一》，《需求变更管理》，《需求分析-PIECES框架》，《原型设计产出物中需求规则描述》
• 引入需求管理工具，如TAPD,Trello,JIRA或Asana，实现需求从提出到实现的全生命周期管理，通过迭代回顾会议持续改进需求管理
• 采用RACI矩阵（Responsible, Accountable, Consulted, Informed）明确需求相关各方的责任和角色。

    在软件需求评审过程中，人工智能（AI）的整合在各种研究中都显示出令人鼓舞的进展。自然语言处理和机器学习等人工智能技术通过自动识别需求文档中的不一致和歧义来提高需求分析的准确性和效率。例如，通过提供智能建议和验证，人工智能可以显著减少人为错误并提高需求的整体质量 。人工智能在促进协作审查方面的作用，允许实时反馈和调整，这可以使开发过程更加敏捷。但是，挑战仍然存在，例如对全面训练数据的需求以及过度依赖人工智能系统的可能性，这可能会忽略人类细微的见解。总体而言，尽管人工智能为软件需求审查带来了巨大好处，但仔细的实施和监督对于最大限度地提高其有效性至关重要。

   需求阶段质量重中之重，决定后续其他过程质量。

2.数据库完整性

• 遵循PMI的《项目质量管理》和CMMI 5的“数据管理”实践，确保数据库模式的完整性和一致性。可参考《项目管理中质量管理新方法》
• 敏捷数据库迁移：采用数据库版本控制工具，如Liquibase或Flyway，支持数据库模式的演进。
• 自动化测试：编写数据完整性测试，确保外键约束得到满足。
• 定期进行数据库完整性检查，确保外键约束得到正确实施。
• 执行数据库设计评审会议，邀请数据库管理员、开发人员和业务分析师，QA共同参与，评审是否需要FK外键，对于业务系统需要FK
• 利用“风险管理”和“决策分析与解决”实践，评估缺少FK带来的风险，并制定缓解措施。
• 应用“数据管理”和“数据库设计”实践，确保数据库模式的完整性和一致性。

3.服务端参数校验

• 通过敏捷的持续集成（CI）流程，自动化接口测试，确保参数校验的准确性。
• 实施 防御式编程，在API开发中增加参数校验逻辑，使用单元测试验证校验逻辑。
• 单元测试：为关键功能编写单元测试，包括参数校验逻辑。
• 制定服务端参数校验的标准和指南，确保开发团队遵循一致的校验策略。
• 通过代码审查确保参数校验逻辑的正确性和完整性。
• 根据PMI的《项目质量管理》和CMMI 5的“技术解决方案”实践，强化服务端参数校验的实现。可参考《关于前端验证还是后端验证》
• 代码质量检查工具如SonarQube或ESLint

4.接口自测

• 鼓励开发团队采用敏捷的测试驱动开发（TDD）和行为驱动开发（BDD）。
• 自动化测试：使用Postman或Swagger等工具自动化接口测试，Rest-Assured，以简化测试用例的编写和执行
• 结合PMI的《项目质量管理》和CMMI 5的“验证”实践，确保接口测试的全面性。
• 将接口测试作为代码审查的一部分，确保测试用例的覆盖率和质量。

5.数据质量管理

• 利用敏捷的持续监控和快速反馈机制，及时发现数据问题。
• 持续集成（CI）：通过CI流程自动化运行业务数据逻辑测试，及早发现数据不一致性。
• 应用PMI的《项目风险管理》和CMMI 5的“数据管理”实践，建立数据质量保障措施。

6.运维脏数据处理

• 采用敏捷的跨功能团队和快速响应流程，提高处理脏数据的效率。
• 结合PMI的《项目风险管理》和CMMI 5的“过程和产品质量保证”实践，确保数据问题的及时识别和解决。

运维过程总体解决方案：

1. 部署文档化

   • 持续集成/持续部署（CI/CD）：使用Jenkins、GitLab CI等工具自动化部署流程，并生成部署文档。
   • 遵循PMI的《项目沟通管理》和CMMI 5的“配置管理”实践，确保部署文档的完整性和可访问性。可参考《项目管理沟通计划》，《软件项目研发中的沟通管理》，《与不同认知的人沟通》，《IT公司PM沟通那儿些事(一)》

2. 日志管理

• 采用敏捷的实时监控和日志收集工具，确保所有运维活动都有日志记录。
• 日志管理：集成ELK Stack或Graylog等日志管理系统，收集和分析运维日志。
• 合PMI的《项目监控和控制》和CMMI 5的“测量和分析”实践，实施日志管理策略。

3. 知识管理

• 建立敏捷的知识共享文化，利用PMI的《项目资源管理》和CMMI 5的“知识管理”实践，促进知识的积累和传播。
• 知识共享：建立Confluence或Wiki等知识库，鼓励团队成员记录和分享运维经验和解决方案。
• 定期回顾：举行定期的运维回顾会议，讨论问题和改进措施。

4. 运维操作标准化

   • 根据敏捷的持续改进原则，定期回顾和更新运维操作手册SOP。
   • 结合PMI的《项目资源管理》和CMMI 5的“过程管理”实践，制定和执行运维操作标准。
   • 可参考《技术架构下的运维治理》，《运维问题排查思路》，《运维与持续交付》,《IT运维监控解决方案介绍》，《构建高效的研发与自动化运维》

5. 结果记录和分析

   • 利用敏捷的回顾会议和PMI的《项目监控和控制》来记录和分析运维结果。
   • 应用CMMI 5的“性能数据管理”实践，收集和分析运维性能数据。

6. 自动化备份

   • 实施敏捷的自动化备份策略，并定期进行备份恢复测试。
   • 自动化备份：设置定期自动备份任务，使用数据库管理工具如pg_dump或mysqldump。
   • 结合PMI的《项目风险管理》和CMMI 5的“风险管理”实践，确保备份的有效性和可靠性。

通用实践：

• 持续改进：整合敏捷的回顾会议、PMI的过程改进和CMMI 5的优化目标设定，持续提升交付和运维过程。
• 跨功能团队：构建包含开发、测试、运维和业务代表的跨功能团队，提高协作效率，确保团队成员具备完成需求所需的各种技能
• 透明度：确保所有干系人都能访问到项目信息和文档，提高透明度。
• 风险管理：综合PMI和CMMI 5的风险管理实践，全面识别、评估和缓解项目风险。
• 质量保证：整合敏捷的测试实践、PMI的质量管理体系和CMMI 5的过程和产品质量保证，确保交付和运维质量。可参考《敏捷软件质量保证的方法与实践》
• 迭代开发：将项目分解为短周期的迭代，每个迭代结束时都有可交付的产品增量。
• 持续交付：通过自动化构建和部署流程，实现代码的快速交付。可参考《互联网公司的持续交付》
• 反馈循环：建立快速反馈机制，从用户和利益相关者那里收集反馈，并快速整合到产品中。
• 技术债务管理：定期识别和偿还技术债务，保持代码的可维护性。
• 敏捷度量：使用敏捷度量，如故事点完成率、缺陷密度等，监控团队进度和效率。

通用PMI项目管理实践：

• 项目启动：确保项目目标清晰，干系人期望已知，并达成共识。
• 项目规划：制定详细的项目管理计划，包括范围、时间、成本、质量、资源、沟通、风险、采购和干系人管理计划。
• 项目执行：按照项目管理计划执行项目活动，确保资源的有效分配和团队成员的协作。
• 项目监控和控制：定期监控项目进度和绩效，及时识别偏差并采取纠正措施。
• 项目收尾：完成所有项目活动后，正式关闭项目，包括交付产品、释放资源和记录经验教训。

软件工程实践：

持续集成/持续部署（CI/CD）：
     引入CI/CD流水线工具，如Jenkins、GitLab CI或CircleCI，自动化构建、测试和部署过程。

可参考《Jenkins流水线发布实现CICD到Kubernetes》，《持续集成CI与自动化测试》，《Docker与CI持续集成/CD》，《软件研发CI/CD流水线图解》
代码质量和安全：
      使用SonarQube等静态代码分析工具，持续监控代码质量和安全问题。辅助阿里P3P与SonaLint插件。

可参考《IT持续集成之质量管理》，《源代码质量对程序竞争力的重要性》
文档化：
       强化文档化文化，确保所有设计决策、需求变更和关键过程都有详细记录。
反馈循环：
     建立反馈机制，从用户和运维团队收集反馈，持续改进产品和流程。

可参考《12个敏捷过程的小提示Tips》
培训和教育：
     定期对团队进行技术和软技能培训，提升团队的整体能力。

可参考《软件开发的专业化》，《救火队下伪敏捷开发过程》
性能监控与优化：
     使用New Relic、Datadog等工具监控应用性能，确保系统稳定运行。

可参考《服务端性能的架构设计与调优》，《微信小程序性能优化之一》，《性能测试工具》，《大型电商互联网性能优化案例》

总结

      通过这种整合方法，组织可以充分利用敏捷的灵活性、PMI的项目管理框架和CMMI 5的成熟度实践，实现高效、可靠且持续优化的交付和运维过程。具体需要根据项目上下文与组织结构制定适配的范围。

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作者：Petter Liu
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