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在“软件开发生产线”页面的列表中，选中待续费的订单。 单击“操作”列下的“更多 > 续费”。 进入“续费”页面，根据续费时长，判断是否勾选“统一到期日”，将资源到期时间统一到各个月的某一天（详细介绍请参见统一包年/包月资源的到期日）。确认配置费用后单击“去支付”。 进入支付页面，选择支付
单次购买上限为100个。 计费公式 单价*数量*购买时长 计费周期 根据购买时长确定（以GMT+08:00时间为准）。一个计费周期的起点是您开通或续费代码安全检查增强包的时间（精确到秒），终点则是到期日的23:59:59。 例如，如果您在2023/03/08 15:50:04购买
的额外时间成本，大于承担技术债务所带来的机会成本。 这其实是一个经济杠杆，用短期或长期的负债，来换取时间成本和机会成本。所以做架构也好，做DevOps也好，需要有经济的头脑。SAFe第一条原则Take an economic view，也有这层含义。这是一个平衡，一场与时间的赛跑，但总而言之，业务诉求高于一切。
on进行开发。 用户故事地图的结构 每个用户故事地图代表一个完整的用户故事： 地图的核心是一条从左到右的时间线。 时间线的上部放置最大粒度的内容（可以理解为Epic）。 时间线的下部的第一行放置二级粒度内容（可以理解为Backlog Item），并在每个一级粒度下按照从左到右的优先级进行放置。
更集中于快速完成高价值的工作。 时间盒可以展示进度：时间盒可以展示我们需要多少个时间盒才能完成大特性的进度，帮助准确知道为交付整个特性还需要做多少工作。 时间盒可以避免不必要的完美主义：有时候团队会花过多的时间把事情做得“完美”。每个冲刺中，时间盒限定了一个固定的结束日期，通过这种方式强制结束可能无休止的工作。
环境，已经把开发内部需要运行的所有测试全都跑完了。 所以在这个点，从技术的层面上讲，代码是可以被部署到生产环境的；从业务的层面上讲，需要判断是否发布特性给用户，以获取最终的用户反馈。 将部署和发布解耦 部署和发布是不同的动作，部署更多是一个技术行为，而发布更多是业务决策，不要把技
作为Epic、User Story的来源。这些输入已经经过了价值判断、角色挖掘、优先级排序，甚至已经有了一部分的验收标准（是否影响了受众同时为达成目标作出贡献），同时也因为有资深技术人员的参与，初步做过技术可行性判断。因此这些backlog的输入，往往更加靠谱，对交付团队更具价值。
Poppendieck 修改一行代码，上线需要多少时间？这一指标决定了能多持续、多稳定的交付，决定了MTTR，多久服务可以恢复、多快能够上线一个严重的缺陷修复、多快能够发布一个服务并获取价值反馈。这一指标，就是部署的前置时间。 部署前置时间，开始于工程师在版本控制系统中提交一个变更，截
的保存在本地数据库。 已修改（modified）：修改了文件，但还没保存到数据库中。 已暂存（staged）：对一个已修改文件的当前版本做了标记，使之包含在下次提交的快照中。 Git仓库、工作目录以及暂存区域 Git仓库目录： Git用来保存项目的元数据和对象数据库的地方。这是G
而应该关注结果：部署应该是无风险、按需进行的一键式操作。 持续交付 持续交付（CD） 是指，所有开发人员都在主干上进行小批量工作，或者在短时间存在的特性分支上工作，并且定期向主干合并，同时始终让主干保持可发布状态，并能做到在正常的工作时段里按需进行一键式发布。开发人员在引入任何回
基础的服务上，比如数据库服务，从而实现环境、软件和软件之间的模块的耦合，让以前繁琐的准备环境、获取环境耦合掉。 仅有这种变化还不够，软件本身还是高度耦合的单元。我们把软件拆成Cloud Native服务架构，把软件里每个功能模块和依赖的中间件资源、依赖于的数据库资源和依据健全的服务全部拆开，各归其位。
超期缺陷数：所选项目在当前时刻的已经超期还未完成的缺陷数，与所选时间段无关。 新增缺陷数：所选项目在所选时间段内新创建的缺陷。 修复缺陷数：所选项目在所选时间段内修复的缺陷数 缺陷修复周期：所选项目在所选时间段内完成的缺陷的平均修复时长。 缺陷修复速率：所选项目在所选时间段内单位时间平均修复的缺陷数。 缺陷按时修
加筛选器，并选择是否需要标题，单击“确定”。 筛选器暂不支持自定义，各驾驶舱可选择的内置筛选器请参见下表。 表2 筛选器详情 筛选器 管理者驾驶舱 项目经理驾驶舱 团队Leader驾驶舱 开发者驾驶舱 创建时间 √ √ √ √ 关闭时间 √ √ √ √ 执行时间 √ √ √ √ 统计时间
打开“启用定时执行”开关，根据需要选择执行日与执行时间，关闭“代码变化才执行”，保存任务。 本文档中勾选“全选”，执行时间为“12:00”（本文中使用默认时区，可以根据实际需要修改时区）。 验证配置结果：根据配置时间查看构建任务是否自动执行，本节不再赘述。 父主题： 实施步骤
未来环境方面投入的力量和工作。 我们在编程中发现，无论是本地的开发环境还是DTAP四大环境，环境的链条和测试恢复、部署、出问题的定位时间占团队时间30%以上，这是非常大的工作量。在这个过程中，整个交付过程中会实现把所有东西自动化，包括测试自动化、精益看板、构建、部署、发布、测试，
”功能） 业务逻辑：用户可以通过浏览器访问此服务的WebUI，会动态显示用户端UI上用户单击“Like”的统计数据，此数据来自PostgreSQL数据库。 技术栈：Node.js、express框架。 应用服务器：server.js。 后台订单批处理程序（对应样例代码中的“Worker”功能）
检查、构建等任务使用。 建议一台主机中只安装一个Agent，如果安装多个Agent可能在执行任务时导致Agent下线。 一个Agent同一时间只能执行一个任务。 前提条件 完成本操作的用户拥有资源池的“所有者”或“管理者”权限。 已完成新建CodeArts资源池。 拥有满足以下条件的主机。
新增开发缺陷：创建时间在所选时间范围内的开发缺陷数量。 存量开发缺陷：状态为除去已关闭之外的开发数量。 代码合入次数趋势 - 度量指定时间段每天的代码提交次数，从时间上反映代码提交的频率。 在时间段内的代码提交次数。 代码变更量趋势 - 度量指定时间段内每天的代码量，从时间趋势上反映代码产出。
度量所选项目所选分支在所选时间内代码变更的行数。 代码仓库对应分支在时间段内的新增代码行数减去删除代码行。 代码合入次数 - 度量所选项目所选分支在所选时间内代码合入的次数。 代码仓库对应分支在时间段内的代码合入次数。 代码合入频率 次／天 度量所选项目所选分支在所选时间内单位时间代码合入的次数。
实际工时：团队成员工作项的实际工时总计。 代码合入排名 - 度量指定时间段内团队用户提交的所有代码变更量。 团队用户在时间段内的代码变更量，代码变更量等于代码新增量减去代码删除量。 需求趋势 - 度量指定时间段内交付需求、存量需求每天的数量，从时间趋势上反映存量需求是否逐步减少并趋于相对稳定。 交付需求：状态为“已关闭”的Story数量。
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