Free · open · specification-driven
Measure software engineering well.
A working book on choosing metrics that reflect real outcomes rather than activity: the Flow Framework, the SPACE framework, queueing theory, and DORA metrics, code and quality metrics, product and business outcomes, reliability and security, and how generative AI is reshaping what these numbers mean.
Contents
- 1 Foundations of Measurement
- 1.0 Inleiding tot deel 1: De grondslagen van meten
- 1.1 Waarom softwareontwikkeling meten
- 1.2 Goodharts wet en de psychologie van metrieken
- 1.3 Uitkomsten boven output: kiezen wat je meet
- 1.4 Metriekengovernance en eigenaarschap
- 1.5 Databronnen en instrumentatie
- 1.6 Statistische geletterdheid voor technische metrieken
- 2 Flow Metrics
- 2.0 Inleiding tot deel 2: Flowmetrieken
- 2.1 Het Flow Framework
- 2.2 Flowitems: functies, defecten, risico's, en schuld
- 2.3 Flowsnelheid en flowverdeling
- 2.4 Flowtijd en flowbelasting
- 2.5 Flow-efficiëntie en onderhanden werk
- 2.6 Cyclustijd en zijn componenten
- 2.7 Wachtrijtheorie
- 2.8 Lean-waardestroommetrieken
- 2.9 Pull request- en codereviewmetrieken
- 2.10 Het DORA-metriekenframework
- 3 Developer Experience and the SPACE Framework
- 3.0 Introductie tot deel 3: ontwikkelaarservaring en het SPACE-framework
- 3.1 Het SPACE-framework
- 3.2 Tevredenheid- en welzijnsmetrieken
- 3.3 Prestatiemetrieken en uitkomstproxy's
- 3.4 Activiteitsmetrieken en hun beperkingen
- 3.5 Communicatie- en samenwerkingsmetrieken
- 3.6 Efficiëntie en flow: diep werk en onderbrekingen
- 3.7 Ontwikkelaarservaring-enquêtes en DevEx-metrieken
- 4 Code and Quality Metrics
- 5 Product and Business Metrics
- 6 Reliability, Operations, and Security Metrics
- 7 Metrics in the Age of AI
- 8 Building a Metrics Program
- 9 Appendices
This site is built with SvelteKit and the Lily Design System. The book's content lives in the software-engineering-metrics content repository; see the project page for how the two fit together, and contributing for how to help.