Amazon.co.jp: アジャイルメトリクス: Christopher W.H. Davis (著), 株式会社Sider (翻訳), 浅原明広 (翻訳), 尾原秀登 (翻訳), 末次健太郎 (翻訳), 角幸一郎 (翻訳), 中川岳 (翻訳): 本
Four keys を計測する CLI ツールを作った - Qiita
はじめに Four keys とはソフトウェア開発の生産性を測定するのに利用される以下の4つの指標のことである（参考）。 デプロイ頻度（Deployment Frequency） ソフトウェアのデプロイ頻度 変更リードタイム（Lead time for changes） ある変更をソフトウェアに適用してから、その変更がリリースされるまでの時間 障害修正時間（Time to restore） ソフトウェアに障害が発生してから、その障害が修正されるまでにかかった時間 障害率（Change failure rate）ソフトウェアのデプロイのうち障害が発生したデプロイの割合 これらの指標を簡易に測定するための CLI ツールを作成した。 この記事では、この CLI ツールについて紹介する。 使い方 インストール Releases の最新バージョンから自分の環境に合わせた実行ファイルをダウンロードす
WebPagetest - Website Performance and Optimization Test
Test. Experiment. Improve! WebPageTest. The gold standard in web performance testing. Lightning-Fast Web Performance Online CourseLearn to analyze performance, fix issues, and deliver fast websites from the start. Free! Start Course Now >> Introducing Carbon Control Experimental New in WebPageTest! Measure your site's carbon footprint and run No-Code Experiments to find ways to improve.
Micrometer Application Observability
Vendor-neutral application observability facadeMicrometer provides a facade for the most popular observability systems, allowing you to instrument your JVM-based application code without vendor lock-in. Think SLF4J, but for observability. Integrated into FrameworksPopular frameworks that integrate with Micrometer include Helidon, Micronaut, Quarkus, and Spring. You can use the idioms and configura
7つのアジャイルメトリクス
アジャイルコーチとか名乗っていると、開発生産性の定量的なデータを聞かれることがしばしば。今日は日頃計測しているデータの紹介です。元ネタはSWプロジェクトにおけるツールの活用を考える会 第五回勉強会のボーナスステージとして発表させていただいた内容です。 開発の安定度を確認するベロシティ アジャイル開発で有名なベロシティです。ベロシティ＝速度と訳せるのですが、開発チームの速度メーターとして計測しています。 上の図の数値は、イテレーション（私の場合、1週間）での実績日の合計です。作業にどれだけ時間を使ったかで計測しているので、ストーリーポイントではなく実績日を使っています。 「Redmineでアジャイルチームのスピードやパワーを見える化する」でも書かせて頂きましたが、どこまでベロシティを高めるかではなく、安定しているかどうかを意識しています。作業ごとのばらつきもあるでしょうが、上の図をみると、じ
How to choose the right UX metrics for your product
When designing for the web, you can analyze usage data for your product and compare different interfaces in A/B tests. This is sometimes called “data-driven design”, but I prefer to think of it as data-informed design — the designer is still driving, not the data. To make this work in practice it’s important to use the right metrics. Basic traffic metrics (like overall page views or number of uniq
JavaScriptコードのメトリクス測定 - WebService::Blog->new( user => ’hide_o_55’ )
以前、Perlにおけるコードメトリクスの測定について書きましたが、JavaScriptについても調べたところjsmeterが良さそうです。 なお、循環的複雑度等のコードメトリクスはあくまでも定量的な目安であり、絶対的な品質を表すものではありません。コードレビューやリファクタリングの対象を選ぶ際などに活用するといいと思います。 インストール npmコマンドでインストールしてください。ちなみにnpmにある最新版は1.0.1ですがjsmeter.jsがバグってるので1.0.0を使います。(もしくは、1.0.1のjsmeter.jsの47行目の"start();"を削除する) npm install -g jsmeter@1.0.0 コマンドとして実行 以下のスクリプトをパスの通った場所におきます。 そして実行。 $ jsmeter /path/to/source lib/Foo.js line
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Team Success Metrics - Crisp's Blog
可観測性のメリットと課題と議論するo11ycon
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