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紧让团队改。这个阶段不需要数据也是可以的，但是过了这段时间之后，比如产品做大规模的市场拓展，跟很多城市的政府签了合作协议，与很多高校也签了合作协议，同时拓展了大量企业。收到很多吐槽、反馈，这时候没有数据就不行了。 因此，一定在达到这个阶段之前建立用户数据分析系统，从而指导产品决策
Feedback，也是端到端广义的DevOps。 维基百科中总结到，DevOps的出现，有四个关键驱动力： 互联网冲击要求业务的敏捷 虚拟化和云计算基础设施日益普遍 数据中心自动化技术 敏捷开发的普及 从种种概念可以看出，业务敏捷、开发敏捷、运维侧自动化、以及云计算等技术的普及，几乎打穿了从业务到开发到运维
第二是微服务解耦。下图中左边部分，所有的服务都耦合在一起，虽然每个服务有自己的泳道，但发布的时候必须携手一起发布。例如一个很简单的服务，只有前台和后台，用于查询数据和刷新数据。经常会有前台升级的时候，要求后台跟着一起升级，后面后台升级了之后，前台工作了。这种情况就是解耦不充分造成的。一般来说，如果做得好会有
for Java 开发简单的Java工程 效能洞察 通过项目经理驾驶舱查看项目状况及项目工作负荷 联接 Jira与CodeArts Req数据双向同步
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。
故事。希望本文中的内容，会对读者产生一定的启发，帮助大家在日常工作中更好的完成相应的工作。 注：本文基于华为云MVP徐磊的原文基础上进行了修改。 父主题： 持续规划与设计
使用敏捷或其他软件开发过程与方法 业务负责人要求加快产品交付的速率 （新兴技术趋势，例如云计算、移动应用、大数据和社交媒体） 虚拟化和云计算基础设施（可能来自内部或外部供应商）日益普遍 数据中心自动化技术和配置管理工具的普及 传统的管理方式导致“烟囱式自动化”，从而造成开发与运维之间的鸿沟
互信。简而言之，开发团队成员需要坦诚、靠谱，才有利于自组织和达到冲刺目标。 目标专注 开发团队成员需要对团队目标保持专注、有责任感。 大量数据表示一个普遍的共识：做多个项目或者跨多个团队会降低生产力，因此建议团队成员尽可能专注于一两个产品。当然专注于一个产品开发工作时，更容易做到专注、有责任感。
动，例如自动化环境创建、自动化部署、自动化监控、自动化数据分析等。刚才讲了很多自动化测试，这是测试的执行部分，例如把一些测试执行的人工测试手段做成自动化测试，但是测试自动化不仅仅是只是执行，还包括了从环境的获取到生成测试数据、执行自动化测试，最终生成结果。如果有问题，会自动推送给
行部分，也就是把一些测试执行的人工测试手段通过工具做成自动化的测试过程。但是测试自动化不仅仅是只是执行部分，还包括了从环境的获取到生成测试数据、执行自动化测试、最终生成结果并提供反馈。如果测试结果有问题，系统会自动推给相关的人。最终自动生成测试报告，测试人员可以直接拿到测试结果。
主观差异，更快更准确的进行评估（因为在没有进行实际开发之前是很难直接估算时间，但是不同特性的相对大小是比较容易评估的）。最终，我们可以使用数据分析手段在故事点单位和时间单位之间建立换算关系，帮助我们掌控项目进度。 在CodeArts中，可以通过需求的“详细信息”页面中编辑分配给它的故事点。
就是各条分支之间的对话过程。 持续交付 持续交付是持续集成的延伸，将集成后的代码部署到类生产环境，确保可以以可持续的方式快速向客户发布新的更改。如果代码没有问题，可以继续手工部署到生产环境中。 持续部署 如果真的想获得持续交付的好处，应该尽早部署到生产环境，以确保可以小批次发布，在发生问题时可以轻松排除故障。
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