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DoD 和 DoR,消减「认知偏差」的两大神器

在敏捷开发中,让所有成员保持目标统一、步调和节奏一致非常重要,但是在团队协作中,认知偏差却在所难免。需求在不同环节中流转,是否存在某种途径能保证所有成员的理解一致,将偏差最小化? 今天跟大家介绍敏捷开发中,建立共识的两大神器:DoR 和 DoD。 一、 DoR 是什么? DoR = Definition of Ready,即对「准备就绪」的定义,是敏捷开发中把控研发质量的第一道门。DoR 关注研发起点的质量,定义了用户故事可以被研发团队接受并进入开发阶段的最小要求,是需求准入的标准。 DoR 的价值在于,它规范了开发对象的质量底线,能够有效防止开发侧的资源、时间或精力的浪费:如果一个待开发的用户故事不符合 DoR 要求,那么研发团队有权将其退回,不在最近的迭代中开发它。 01 Garbage In, Garbage Out 引用 Brian Will 的观点:“用户故事「准备就绪」非常重要——将不完整或未优化的用户故事放入冲刺中会出现问题,因为它会遵循「Garbage In, Garbage Out」原则:如果开发人员处理的是不够详细或定义不充分的用户故事,他们就不会产生高质量的代码。...

一面数据: Hadoop 迁移云上架构设计与实践

背景 一面数据创立于 2014 年,是一家领先的数据智能解决方案提供商,通过解读来自电商平台和社交媒体渠道的海量数据,提供实时、全面的数据洞察。长期服务全球快消巨头(宝洁、联合利华、玛氏等),获得行业广泛认可。公司与阿里、京东、字节合作共建多个项目,旗下知乎数据专栏“数据冰山”拥有超30万粉丝。一面所属艾盛集团(Ascential)在伦敦证券交易所上市,在 120 多个国家为客户提供本地化专业服务。 公司在 2016 年线下机房部署了 CDH 集群,到 2021 年已存储和处理 PB 级的数据。公司自创立以来一直保持每年翻一番的高增长,而比业务量增长更快的是 Hadoop 集群的数据量。 在这几年间,按 1 到 2 年规划的硬件,往往因数据增长超出预期而在半年后不得不再次扩容。每次扩容周期可达到一个月,除了花费大量精力跟进行政和技术流程,业务端也不得不安排较多人日控制数据量。 为了降低运维难度,发展可持续扩张的大数据处理方案,我们从 2021 年 10 月份开始探索取代现有Hadoop 集群的方案。当时提出了这些需求: 上云,弹性伸缩、灵活运维 存储计算分离 尽量使用开源组件,避免云厂...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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