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准「AI 时代」下,如何衡量程序员的工作效率和生产力?

近 20 家科技、金融和制药公司实施了新的研发效能管理方法,并取得了令人鼓舞的初步结果。 客户报告的产品缺陷减少 20%-30%; 员工体验分数提高 20%; 客户满意度评分提高 60 个百分点。 大模型和 AIGC 技术催生了软件研发的新范式,也让研发管理的复杂度急剧攀升。尽管有研究称,Copilot X 和 ChatGPT 等生成式 AI 工具有望将开发者完成任务的速度提高两倍,但在引入合适的 AI 应用和工具之前,研发管理者们可能首先要回答,「如何判断 AI 工具确实为组织提效产生了助力? 」 准「AI 时代」下,「AI + 研发效能」很可能成为企业构建核心竞争力的角逐高地。而如何科学、全面且准确地衡量开发者和研发团队的工作效率与生产力正是研发效能治理中的重要命题。 麦肯锡在最近的一次研究中,对现有的两组生产力指标模型进行拓展和补充,构建了端到端的开发者工作效率与生产力视图。报告称,该方法很容易通过调查问卷或沉淀在研发管理工具中的过程数据进行部署,无需引入大量的技术堆栈或工具设备。 麦肯锡:开发者工作效率与生产力视图 基于 DORA 指标和 SPACE 指标,麦肯锡拓展补充了 4...

Koordinator 支持 K8s 与 YARN 混部,小红书在离线混部实践分享

背景介绍 Koordinator 是一个开源项目,基于阿里巴巴在容器调度领域多年累积的经验孵化诞生,目前已经支持了 K8s 生态内的在离线混部,然而在 K8s 生态外,仍有相当数量的用户会将大数据任务运行在 Apache Hadoop YARN[1]这类资源管理系统中。虽然目前一些计算引擎提供了 K8s operator,将任务接入到了 K8s 生态,但不可否认的是,目前 YARN 生态依然保持一定的活跃度,典型的例子是包括阿里云在内的一系列主流云厂商仍然提供类似 E-MapReduce[2]的产品,支持用户将大数据作业提交到 YARN 上运行,这点从产品的受欢迎程度上可见一斑。 小红书是 Koordinator 社区的活跃成员,为了进一步丰富 Koordinator 支持的在离线混部场景,社区会同来自阿里云、小红书、蚂蚁金服的开发者们共同启动了 Hadoop YARN 与 K8s 混部项目,支持将超卖的 Batch 资源提供给 Hadoop YARN 使用,进一步提升集群资源的使用效率,该项目目前已经在小红书生产环境正式投入使用。 技术原理 总体原则 在此之前,业界已经有关于 K8s...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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