大家好，我是陈哥。

想必不少朋友在推进 DevOps 落地时，都或多或少遇到过技术债的问题。我们该如何有效解决这个问题呢？

今天，我邀请了禅道专栏作者李斌，和我们分享一下 DevOps 实践中量化技术债的方法。希望通过这些实操经验能给大家带来启发，帮助大家更好地应对技术债的挑战。

多年前，我在一个工作坊上，听到老师问“你们通常在什么时机进行代码重构？”的问题。台下沉默良久后，有人答“空闲时才做重构”，也有人称“代码编写完成后再开展重构”。此时，一句“重构应贯穿始终”的响亮回答，如闪电般打破了现场的沉寂。

在当今快速迭代的软件开发环境中，DevOps 已成为加速交付和提高软件质量的关键实践。然而，随着交付速度的提升，技术债问题往往被忽视或低估。技术债不仅影响代码质量，更对 DevOps 流程产生深远影响。

开头的例子，是无数个团队或组织的缩影，由于早期有意或无意的开发编码习惯引入了技术债务，以至于多年之后“债务缠身”。

举这个例子，是想说部分团队或企业并没有真正理解 DevOps 的逻辑。DevOps 的核心目标之一是实现更快速、更高质量的交付，企业引入 DevOps 也是出于这一初衷。但在实际落地过程中，技术债务却成为其顺利实施的阻碍。

本文将从 DevOps 实施的前、中、后三个阶段，结合我的个人经验，阐述如何通过量化债务实现破局。

一、什么是技术债务？

1992 年，著名计算机程序员沃德・坎宁安首次将软件系统内部的混乱问题喻为一种负债。比喻为“为快速交付而采取的捷径，未来需要偿还的额外工作”。

主要类型包括：

• 代码债务：低质量、难以维护的代码；

• 设计债务：架构层面的妥协决策；

• 测试债务：不足或缺失的自动化测试；

• 文档债务：不完整或过时的文档；

• 基础设施债务：配置不当的部署环境。

而从广义来看，技术债务往往是由流程管理、组织架构等问题引发的系统性缺陷，潜藏于组织深处。具体包括流程债（缺乏标准化交付流程或流程繁琐无序）、创新债（疲于应对交付任务，架构演进缓慢）等。

个人认为，唯有从狭义与广义双重视角理解技术债务，才能在后续破局过程中，制定出契合实际的 DevOps 实施策略与路线图。

二、如何量化债务突破困局

1.诊脉：快速定位“看得见的”技术债务

DevOps 强调开发与运维的协作，通过持续集成(CI)、持续交付(CD)和自动化监控实现快速、可靠的软件交付。典型流程包括：

• 代码提交与版本控制；

• 自动化构建与测试；

• 持续集成与交付；

• 监控与反馈循环。

在 DevOps 实施初期，可通过面谈或调研，梳理出明显的技术债务对 DevOps 造成的影响。切忌初期便空谈流程与架构，特别是作为外部咨询或者新加入这个组织的成员，很容易引起内部的反感，甚至抵触。因为，这些话题短期内难以清晰阐述或量化证明。精准定位团队共识的技术债务，以低成本快速启动工作才是第一步要做的。

通过调研和面谈，一般可以优先识别共性问题，这里列举了一些技术债对 DevOps 的影响场景。

（1）对 CI/CD 流水线效率的影响，往往表现在构建失败率上升，部署频率下降等。

• 诊断工具：CI/CD 工具；

• 关键指标：构建失败率、构建频率、部署频率。

（2）对团队生产力的影响，往往表现在代码腐化、代码复杂度高，或者代码难以理解、协作成本升高等。

• 诊断工具：缺陷，代码检查工具；

• 关键指标：扫描问题数。

（3）对系统可靠性的影响，例如生产环境故障增加、平均恢复时间(MTTR)延长等。

• 诊断工具：监控工具；

• 关键指标：问题恢复时长。

若初期数据无法实现客观量化，可借助团队成员主观反馈的信息进行粗略识别（例如：多久构建一次？经常哪些问题引起部署失败？），尤其要关注那些普遍反映的问题。

2.破局：从最小可行动作到体系化治理

下一步，通过技术债的影响分析，进一步梳理其可能的引入阶段，将受影响阶段与 DevOps 链路建立映射关系，同时评估修复/治理成本。

如下表仅为简单示例，实际情况可能更为复杂深入。

通过上述表格，大致可以得到出如下的关系图，初步建立“领域-研发阶段-研发活动-工具能力-数据”的映射关系图。

接着，开始搭建工具链时，要明确建立数据量化指标体系（量化原则：可观测、可追踪、与业务目标对齐），制定“短-中-长期的 DevOps 建设目标”，借助工具从无到有地实现客观度量，避免主观臆断。

通过整合与补充不同工具，分批分阶段分工具收集数据。遵循“从单点到多点，再串联成线”的思路，依次获取“局部单点、整体全局”数据。同时，记录每个周期的基准数据，为后续对比改进效果提供依据。

对于管理层而言，只有通过量化数据指导业务目标的达成与改善，才能更有力地推动 DevOps 落地及技术债务的解决。

禅道的效能管理模块内置一键分析实验室与丰富统计分析模板，针对禅道核心对象数据，提供多维统计分析与深度数据解读，可以快速整合研发数据，形成可以量化的精准数据。

部分企业仅关注局部量化数据，或未构建全流程追溯体系，导致在实施中后期，难以争取到领导对债务治理工作的持续支持。这里很棘手的问题就在于，工具体系建设与流程规范没有很好的融合。到了这里，其实你已经到了开头提到的“广义的技术债务”，触及到了组织的深处的痛点。

综上，结合技术债类型、DevOps 工具体系，可落地的量化维度和方法，形成具有实操价值的研发治理框架：

3.守城：可视化债务 &行动清单 &债务文化

债务量化 &治理体系的搭建非一朝一夕，可以一边破局，一边守城。谨慎评估技术债务的 ROI（详见上文修复与影响成本），通过小规模试点增强管理层对治理工作的信心。

以代码债为例，可依托采用 SQALE 方法（评估代码质量的方法）的相关工具，从技术与商业双视角分析技术债务，确定不同优先级，明确技术债务偿还的 ROI。

（示例图）

及时向领导层汇报阶段性成果，在获得认可后共同制定行动清单，确保组织上下目标一致。

• 将技术债指标与业务目标相关联，如某个代码问题引起的质量问题下降 30%；

• 设定季度改进阈值，如将流水线成功率从 70%提升至 95%以上。

此外，在团队层面将技术债管理纳入 DevOps 文化，将债务评估作为常规实践，在组织级层面同步近期改进情况。

• 定期通过工具生成技术债影响报告；

• 将技术债治理纳入晋升评估体系；

• 建立代码质量门禁，在开发周期中预留技术债处理时间；

• 开展月度“最优雅代码”“最佳啄木鸟”评选活动。

三、需要注意哪些问题

1.量化治理需集中攻坚

技术债的累积会直接降低 DevOps 的「反馈循环效率」，量化是治理的前提。虽说看似简单，但量化与治理实则如同“先有鸡还是先有蛋”的关系。单纯治理如同无源之水，单纯量化也会寸步难行。因此，需像攻城略地般，集中优势资源攻克一个债务目标，稳固成果后，再向另一个债务目标发起进攻。

2.广义债需靠管理重塑

前文提及的广义技术债务，难以仅凭工具在短期内实现量化或解决，需借助管理手段进行诊断（如价值流分析、团队认知评估），进行相应的流程规范改造重塑，且整体修复周期较长（至少 6 个月，甚至需要 1-2 年）。

3.债务修复需把握时机

债务修复时机有时具有偶然性，可能因一项新创新、一次意外事故引发关注，或源于外部考核要求。作为实施者，需提前布局，伺机介入，推动治理工作开展。

最后，借用电影《无间道 2》中的台词：“出来混，迟早要还的。”对于企业来说，量化债务，时刻关注自身的债务状况，做到勤借勤还，才能实现持续健康发展。

专栏作者：李斌 DevOps Master、公众号【DevOps 在路上】主理人。 深耕 DevOps 领域多年，专注于提升企业级研发效能与建设自动化工具链，主导/参与了多个企业级 DevOps 平台从 0 到 1 的全流程构建。