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Misura bene l'ingegneria del software.
Un libro di lavoro su come scegliere metriche che riflettano i risultati reali anziché l'attività: il Flow Framework, il framework SPACE, la teoria delle code e le metriche DORA, metriche di codice e qualità, risultati di prodotto e di business, affidabilità e sicurezza, e come l'IA generativa cambia il significato di questi numeri.
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Contents
- 1 Foundations of Measurement
- 1.0 Introduzione alla Parte 1: Fondamenti della misurazione
- 1.1 Perché misurare l'ingegneria del software
- 1.2 La legge di Goodhart e la psicologia delle metriche
- 1.3 Risultati prima dell'output: scegliere che cosa misurare
- 1.4 Governance e responsabilità delle metriche
- 1.5 Fonti di dati e strumentazione
- 1.6 Alfabetizzazione statistica per le metriche di ingegneria
- 2 Flow Metrics
- 2.0 Introduzione alla Parte 2: Metriche di flusso
- 2.1 Il Flow Framework
- 2.2 Flow item: funzionalità, difetti, rischi e debito
- 2.3 Flow Velocity e Flow Distribution
- 2.4 Flow Time e Flow Load
- 2.5 Flow Efficiency e lavoro in corso
- 2.6 Cycle time e le sue componenti
- 2.7 Teoria delle code
- 2.8 Metriche Lean del flusso di valore
- 2.9 Metriche di pull request e revisione del codice
- 2.10 Il framework delle metriche DORA
- 3 Developer Experience and the SPACE Framework
- 3.0 Introduzione alla Parte 3: Esperienza degli sviluppatori e framework SPACE
- 3.1 Il framework SPACE
- 3.2 Metriche di soddisfazione e benessere
- 3.3 Metriche di prestazione e proxy dei risultati
- 3.4 Metriche di attività e loro limiti
- 3.5 Metriche di comunicazione e collaborazione
- 3.6 Efficienza e flusso: lavoro profondo e interruzioni
- 3.7 Sondaggi sull'esperienza degli sviluppatori e metriche DevEx
- 4 Code and Quality Metrics
- 4.0 Introduzione alla Parte 4: Metriche di codice e qualità
- 4.1 Metriche di complessità del codice
- 4.2 Copertura dei test ed efficacia dei test
- 4.3 Code churn e analisi degli hotspot
- 4.4 Analisi statica e metriche di code smell
- 4.5 Misurazione del debito tecnico
- 4.6 Metriche di documentazione e conoscenza
- 5 Product and Business Metrics
- 5.0 Introduzione alla Parte 5: Metriche di prodotto e di business
- 5.1 Tasso di difetti sfuggiti e fughe di qualità
- 5.2 Metriche di adozione e utilizzo delle funzionalità
- 5.3 Metriche dei risultati per clienti e business
- 5.4 Costi ed economia unitaria dell'ingegneria
- 5.5 Ritorno sull'investimento per le iniziative di ingegneria
- 6 Reliability, Operations, and Security Metrics
- 6.0 Introduzione alla Parte 6: Metriche di affidabilità, operatività e sicurezza
- 6.1 Indicatori di livello di servizio, obiettivi ed error budget
- 6.2 Metriche degli incidenti: rilevamento, risposta e ripristino
- 6.3 Metriche di reperibilità, capacità e carico operativo
- 6.4 Metriche di sicurezza e di gestione delle vulnerabilità
- 7 Metrics in the Age of AI
- 8 Building a Metrics Program
- 8.0 Introduzione alla Parte 8: Costruire un programma di metriche
- 8.1 Progettare una dashboard di metriche di ingegneria
- 8.2 Panorama degli strumenti: costruire o comprare
- 8.3 Diffondere le metriche senza generare paura
- 8.4 Modello di maturità per i programmi di metriche di ingegneria
- 8.5 Una tabella di marcia per l'adozione incrementale
- 9 Appendices
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