> Sürekli süreç iyileştirme > Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü > GitHub

Yazılım geliştirme yaşam döngünüzü iyileştirin

GitHub üzerinde SDLC optimizasyonu için 6 adımlı rehberiniz
Veri Templateini indirin
Yazılım geliştirme yaşam döngünüzü iyileştirin
Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü
GitHub
Süreçler
Sistemler
Lütfen bir süreç seçin.
259 Süreçler
İptal edin
Seçin
Sorunlar (11) Hedefler (11) 6 adım Ön izleme Sonuçlar Veri SSS (4)

Daha hızlı sürümler için GitHub üzerinde yazılım geliştirmeyi optimize edin

Yazılım geliştirme süreçlerinde darboğazlar sık görülür. Bu durum sürümlerin gecikmesine ve uyumluluk gerekliliklerinin karşılanamamasına yol açabilir. Platformumuz, ilk kodlamadan son dağıtıma kadar tüm geliştirme yaşam döngünüzdeki verimsiz adımları belirlemenize yardımcı olur. Süreçlerinizi ayrıntılı biçimde anlayın ve yazılımı daha hızlı, daha güvenilir şekilde teslim etme fırsatlarını keşfedin.

Önceden yapılandırılmış veri Templateimizi indirin, yaygın sorunları ele alarak verimlilik hedeflerinize ulaşın. Altı adımlı iyileştirme planımızı izleyin ve operasyonlarınızı dönüştürmek için Veri Templatei Rehberine başvurun.

Ayrıntılı açıklamayı gösterin

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü neden optimize etmelisiniz?

Günümüzün hızlı ilerleyen dijital ortamında verimli bir Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü, SDLC, yalnızca iyi bir uygulama değil, önemli bir rekabet avantajıdır. Kuruluşlar yeni özellikleri, güvenlik güncellemelerini ve hata düzeltmelerini hızlı ve doğru biçimde teslim etme baskısı altındadır. Ancak dağıtık ekipleri, farklı araç zincirlerini ve karmaşık bağımlılıkları içeren modern yazılım geliştirmenin doğası gereği karmaşık olması önemli verimsizliklere yol açabilir. Gerçek geliştirme süreçlerinizi net ve veri odaklı biçimde anlamadığınızda sürekli darboğazlar, maliyetli yeniden çalışmalar, uzun çevrim süreleri ve uyumluluk standartlarını korumada zorluklarla karşılaşabilirsiniz.

SDLCnizdeki verimsizlikler doğrudan somut iş maliyetlerine dönüşür. Bunlar arasında ürün lansmanlarının gecikmesi, pazar fırsatlarının kaçırılması, kaynak aşımına bağlı artan operasyonel giderler ve kullanıcı güvenini ve memnuniyetini zedeleyebilecek yazılım kalitesi sorunları bulunur. İlk fikirden son dağıtıma kadar işin gerçek akışını anlamak, sürdürülebilir büyüme ve yenilik için büyük önem taşır.

GitHub üzerinde Process Mining ile SDLC içgörülerini keşfedin

Process Mining, özellikle GitHub içinde bulunan zengin olay verilerinden yararlanıldığında Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü anlaşılır hale getirmenizi sağlar. Varsayımlara veya kişisel gözlemlere güvenmek yerine Process Mining, her geliştirme öğesindeki etkinliklerin gerçek sırasını yeniden oluşturur ve süreçlerinizin nesnel, uçtan uca görünümünü sunar. Issues, Pull Requests, Actions ve Project panosu hareketleriyle ilgili olaylar dahil olmak üzere GitHub günlüklerini analiz ederek işin 'Development Item Created', 'Design Started', 'Code Review Performed', 'QA Testing Completed' ve 'Deployed to Production' gibi aşamalardan tam olarak nasıl geçtiğini görselleştirebilirsiniz.

Bu analitik yaklaşım önemli soruları yanıtlamanıza yardımcı olur: Geliştirme öğeleri genellikle nerede takılıyor? Belirli ekipler veya geliştiriciler sürekli gecikme yaşıyor mu? En yaygın yeniden çalışma döngüleri hangileri ve nerede başlıyor? Gerçek süreç akışını haritalayan Process Mining, amaçlanan SDLCnizden gizli sapmaları ortaya çıkarır, aksi halde görünmez kalabilecek darboğazları ve iyileştirme alanlarını gösterir. Böylece tahminlere dayalı çalışmak yerine hedefli iyileştirmeler uygulamanız için gereken somut kanıtı sağlar.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünü iyileştirmede temel alanlar

GitHub tabanlı Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüze Process Mining uygulamak, önemli iyileştirmeler için çeşitli fırsatlar sunar:

  • Darboğazları belirleme ve çözme: Geliştirme öğelerinin uzun bekleme süreleri yaşadığı aşamaları veya etkinlikleri kesin olarak belirleyin. Örneğin, 'Code Review Performed' etkinliğinin belirli proje türlerinde olağan dışı uzun sürdüğünü veya 'QA Testing Started' etkinliğinin 'Integration Testing Started' sonrasında sık sık önemli ölçüde geciktiğini keşfedebilirsiniz. Bu tıkanma noktalarını anlamak, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü verimliliğini artırmanın ilk adımıdır.
  • Çevrim süresini azaltma: Her aşamada harcanan süreyi ve 'Development Item Created' ile 'Deployed to Production' arasındaki toplam teslim süresini analiz edin. En fazla zaman alan etkinlikleri belirleyerek Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü çevrim süresini azaltacak ve teslimatı hızlandıracak stratejiler uygulayabilirsiniz.
  • Kalite kapılarını uygulama: 'Unit Testing Performed' veya 'User Acceptance Testing Approved' gibi tüm kritik kalite kapılarının, geliştirme öğesi ilerlemeden önce sürekli karşılandığını doğrulayın. Bu, kalite standartlarına uyumu sağlar ve hataların üretim ortamına ulaşma olasılığını azaltır.
  • Yeniden çalışma ve sapma analizi: İşin önceki aşamalara geri döndüğü ve yeniden çalışmaya işaret eden durumları belirleyin. Örneğin, bir geliştirme öğesinin 'QA Testing Started' aşamasından 'Development Started' aşamasına geri dönmesi, ele alınması gereken bir hataya veya karşılanmamış bir gereksinime işaret eder.
  • Uyumluluk ve denetime hazırlık: SDLCnizdeki tüm etkinlik ve geçişlerin denetlenebilir kaydını sunarak geliştirme süreçlerinizin iç standartlara veya dış düzenleyici gerekliliklere uyduğundan emin olun.

SDLC süreç optimizasyonunun somut sonuçları

GitHub SDLCnizi Process Mining ile analiz ederek elde ettiğiniz içgörüler, ölçülebilir iş faydalarına dönüşür:

  • Pazara sunma süresini kısaltma: Darboğazları ortadan kaldırıp iş akışlarını sadeleştirerek yazılım özelliklerini ve güncellemelerini kullanıcılarınıza çok daha hızlı ulaştırabilir, rekabet avantajı elde edebilirsiniz.
  • Yazılım kalitesini artırma: Kalite kapılarının sürekli uygulanması ve yeniden çalışmanın azaltılması, daha kaliteli yazılım sağlar. Böylece sürüm sonrasında daha az hata görülür ve kullanıcı deneyimi iyileşir.
  • Geliştirme maliyetlerini azaltma: Kaynak tahsisini optimize etmek, yeniden çalışmadan kaynaklanan boşa harcanan çabayı azaltmak ve genel süreç verimliliğini artırmak, yazılım geliştirmeyle ilgili operasyonel giderleri doğrudan düşürür.
  • Ekip verimliliğini ve motivasyonunu artırma: Daha net süreçler ve daha az engel, geliştirme ekiplerinin daha verimli çalışmasını sağlar, olumlu bir çalışma ortamı oluşturur ve motivasyonu artırır.
  • Veri odaklı stratejik planlama: Liderlik ekibinize kaynak planlaması, teknoloji yatırımları ve süreç iyileştirmeleri hakkında bilinçli kararlar almak için somut veriler sunun.

GitHub SDLC optimizasyon yolculuğunuza başlayın

GitHub üzerindeki Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü kontrol altına almak, kuruluşunuzun en yüksek performansa ulaşmasını sağlar. Process Mining yaklaşımını benimseyerek geliştirme uygulamalarınızı tepkisel yapıdan proaktif yapıya dönüştürmek için gereken netliği elde edersiniz. Bu sürekli iyileştirme yolculuğu, yüksek kaliteli yazılımları daha hızlı ve güvenilir biçimde teslim etmenizi sağlar. Process Mining’in SDLCnizi nasıl görünür kılabileceğini ve verimlilik ile yenilik potansiyelini nasıl ortaya çıkarabileceğini keşfetmeye başlayın.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü SDLC optimizasyonu DevOps Sürüm yönetimi Kalite güvencesi Geliştirme operasyonları Uyumluluk yönetimi Çevrim süresi azaltma Ticket yönetimi Sorun takibi Hata takibi Backlog yönetimi Sprint planlama İş öğeleri Geliştirme Workflowu

Yaygın sorunlar ve zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Geliştirme öğeleri çoğu zaman uzun sürelerde tamamlanır. Bu durum yazılım sürümlerinin gecikmesine ve pazar fırsatlarının kaçırılmasına yol açar. Uzayan döngüler, rekabet avantajını zayıflatabilir ve GitHub'daki yazılım geliştirme yaşam döngüsünün operasyon maliyetlerini artırabilir.
ProcessMind, her geliştirme öğesinin uçtan uca akışını analiz ederek zamanın tam olarak nerede kaybedildiğini belirler. Tüm aşamalardaki çevrim sürelerini görselleştirerek gecikmelerin temel nedenlerini ortaya çıkarır ve daha hızlı, öngörülebilir sürümler için hedefli optimizasyonlar yapmanızı sağlar.

Kod incelemeleri veya QA testleri gibi belirli aşamalar sık sık darboğaza dönüşür. Bu durum geliştirme öğelerinin birikmesine ve tüm Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünün yavaşlamasına neden olur. Bu verimsizlik GitHub üzerinde ekip verimliliğini düşürür ve teslim sürelerini gereksiz yere uzatır.
ProcessMind, geliştirme sürecinizdeki tıkanma noktalarını kesin olarak belirler ve ölçer. Bekleme sürelerinin aşırı olduğu veya işlem hacminin yüksek olduğu aşamaları göstererek ekiplerin belirli darboğazları ele almasına ve iş akışlarını etkili biçimde sadeleştirmesine yardımcı olur.

Geliştirme öğeleri, yeniden çalışma yapmak veya gerilemeleri düzeltmek için sıkça önceki aşamalara geri döner. Bu durum GitHub'daki yazılım geliştirme yaşam döngüsünde emek ve kaynak kaybına yol açar. Tekrarlanan iterasyonlar geliştirme maliyetlerini artırır ve proje takvimlerini uzatır.
ProcessMind, tüm yeniden çalışma döngülerini ve bunların sıklığını ortaya çıkararak öğelerin kalite kapılarında nerede ve neden tekrar tekrar başarısız olduğunu gösterir. Yeniden çalışmanın yaygın nedenlerine ilişkin içgörüler sunar; böylece kod kalitesini iyileştirmek ve gereksiz çalışmayı azaltmak için önleyici adımlar atabilirsiniz.

Ekipler GitHub'daki geliştirme öğeleri için tanımlı yazılım geliştirme yaşam döngüsü sürecinden sıkça saparak standart dışı yollar izler. Bu tutarsızlıklar hatalara, uyumluluk risklerine ve öngörülemeyen sonuçlara yol açabilir.
ProcessMind, her geliştirme öğesinin gerçek akışını haritalar ve bunu hedeflenen süreç modeliyle karşılaştırır. Tüm sapmaları ve bunların sıklığını göstererek kuruluşların standart çalışma prosedürlerini uygulamasına ve operasyonel riskleri azaltmasına yardımcı olur.

Bazı geliştiriciler veya ekipler sürekli olarak aşırı yük altındayken diğerleri yeterince kullanılmaz. Bu durum yazılım geliştirme yaşam döngüsünün bazı bölümlerinde tükenmişliğe, diğerlerinde ise boş zamana yol açar. GitHub'daki bu dengesizlik genel üretkenliği ve proje verimliliğini olumsuz etkiler.
ProcessMind, tüm geliştirme öğelerindeki kaynak dağılımı modellerini ve iş yükü paylaşımını analiz eder. Kaynakların zorlandığı veya yeterince kullanılmadığı alanları göstererek ekip kapasitesini optimize etmeniz ve iş yüklerini daha verimli biçimde dengelemeniz için veriye dayalı içgörüler sunar.

Karmaşık GitHub ortamlarında yazılım geliştirme yaşam döngüsünün düzenleyici gerekliliklere veya kurum içi kalite standartlarına uygunluğunu göstermek zor olabilir. Manuel denetimler zaman alır ve çoğu zaman önemli ayrıntıları gözden kaçırarak kuruluşu risklere açık bırakır.
ProcessMind, her geliştirme öğesi için kapsamlı ve değiştirilemez denetim izlerini otomatik olarak yeniden oluşturur. Tüm aktivitelerin ve kararların şeffaf, doğrulanabilir kaydını sunarak uyumluluk kontrollerini kolaylaştırır ve manuel çalışmaya gerek kalmadan düzenleyici gerekliliklere uyulmasını sağlar.

Geliştirmeden QA'ya geçiş gibi farklı geliştirme aşamaları veya ekipleri arasındaki geçişlerde çoğu zaman gecikmeler ve iletişim sorunları yaşanır. Net olmayan bu devirler GitHub'daki yazılım geliştirme yaşam döngüsünde sürtüşme yaratır, akışı yavaşlatır ve genel proje takvimini etkiler.
ProcessMind, farklı roller ve ekipler arasındaki devirlerin tam süresini ve sıklığını görselleştirir. Sorunlu geçiş noktalarını göstererek daha net iletişim protokolleri oluşturmanıza ve geliştirme öğelerinin akışını hızlandıracak daha akıcı geçişler sağlamanıza yardımcı olur.

Paydaşlar çoğu zaman her geliştirme öğesinin yazılım geliştirme yaşam döngüsünde hangi aşamada olduğunu gerçek zamanlı olarak net biçimde göremez. Bu durum GitHub'da ilerlemeyi izlemeyi ve gecikmeleri öngörmeyi zorlaştırır. Sınırlı görünürlük, proaktif karar almayı engeller.
ProcessMind, her geliştirme öğesinin yolculuğunu güncel ve dinamik biçimde gösterir. Mevcut durumu ve tahmini tamamlanma zamanlarını izleyerek tüm süreçte şeffaflık sağlar; zamanında müdahale etmenize ve projeleri daha iyi yönetmenize yardımcı olur.

Hatalar ve kalite sorunları, erken test aşamaları yerine sıkça üretim ortamında keşfedilir. Bu durum müşteri memnuniyetsizliğine, itibar kaybına ve yazılım geliştirme yaşam döngüsünde maliyetli acil düzeltmelere yol açar. GitHub'da bu tablo, kalite kapılarında boşluklar bulunduğuna işaret eder.
ProcessMind, sonunda üretim hatalarına yol açan geliştirme öğelerinin izlediği yolları analiz eder. Kalite kontrollerinin yetersiz kaldığı veya atlandığı aşamaları belirleyerek ekiplerin test protokollerini iyileştirmesine ve önemli hataların üretime kaçmasını azaltmasına yardımcı olur.

Yüksek öncelikli geliştirme öğeleri çoğu zaman düşük öncelikli görevlerin arkasında kalır veya sıralama dışında işlenir. Bu durum önemli özelliklerin ve iş değerinin teslimini geciktirir. GitHub'daki yazılım geliştirme yaşam döngüsünde bu uyumsuz yürütme, stratejik hedefleri etkiler.
ProcessMind, geliştirme öğelerinin gerçek işlenme sırasını atanmış öncelikleriyle karşılaştırarak gösterir. Kritik öğelerin geciktiği durumları belirler ve iş sıralamasını optimize etmeniz, kaynakları stratejik önceliklerle uyumlu hale getirmeniz için içgörüler sunar.

Projeler, GitHub'daki yazılım geliştirme yaşam döngüsünde uzayan geliştirme süreleri, planlanmamış yeniden çalışmalar ve kaynakların verimsiz kullanımı nedeniyle sıkça ayrılan bütçeyi aşar. Bu beklenmeyen maliyetler finansal planlamayı ve kârlılığı olumsuz etkiler.
ProcessMind, maliyet artışına katkıda bulunan verimsizlikleri, gecikmeleri ve yeniden çalışma döngülerini belirler. Zamanın ve kaynakların nerede tüketildiğini net biçimde göstererek maliyetleri azaltabileceğiniz alanları bulmanıza ve geliştirme projelerinin finansal öngörülebilirliğini artırmanıza yardımcı olur.

Tipik hedefler

Başarının sizin için ne anlama geldiğini tanımlayın

Bu hedef, bir geliştirme öğesinin oluşturulmasından üretime dağıtılmasına kadar geçen toplam süreyi kısaltmayı amaçlar. Bu hedefe ulaşmak, GitHub tabanlı projelerde özelliklerin daha hızlı teslim edilmesini, pazar değişikliklerine daha çabuk yanıt verilmesini ve rekabet gücünün artmasını sağlar. Pazara çıkış süresini ve operasyonel çevikliği doğrudan etkiler.

Bu hedef, yazılım geliştirme yaşam döngüsünde önemli gecikmelere neden olan belirli aktiviteleri veya kuyrukları ortaya çıkarmaya odaklanır. Bu tıkanma noktalarını belirleyen ekipler, birikmeleri önlemek, GitHub projelerinde iş akışını daha akıcı hale getirmek ve işlem hacmini artırmak için zamanında müdahale edebilir.

Amaç, geliştirme öğelerinin testten geliştirmeye dönmesi gibi önceki aşamalara geri döndüğü durumları önemli ölçüde azaltmaktır. Yeniden çalışmanın azalması, ilk seferde doğru sonuç oranını ve yazılım kalitesini artırır; GitHub geliştirme ekiplerinde boşa harcanan çabayı azaltır.

Bu hedef, geliştirme öğelerinin geçici veya verimsiz sapmalardan kaçınarak önceden tanımlanmış, en uygun yolları tutarlı biçimde izlemesini amaçlar. Standartlaşma öngörülebilirliği artırır, hataları azaltır ve GitHub üzerinde çalışan yeni ekip üyelerinin eğitimini kolaylaştırır.

Bu hedef, özellikle belirli gerekliliklere tabi geliştirme öğelerinin gerekli kontrollerden ve onaylardan geçtiğini doğrulamaya odaklanır. Uyumluluğun sağlanması, sıkı düzenlemelere tabi sektörler için önemlidir; riski azaltır ve GitHub projeleri için net denetim izleri sunar.

Amaç, geliştirme öğelerinin geliştirmeden QA'ya geçiş gibi farklı ekipler veya aşamalar arasında beklediği süreyi azaltmaktır. Devirleri iyileştirmek iletişim boşluklarını ortadan kaldırır ve iş akışını daha akıcı hale getirerek GitHub'daki yazılım geliştirme yaşam döngüsünün tamamını hızlandırır.

Bu hedef, paydaşlara her geliştirme öğesinin yaşam döngüsünde hangi aşamada olduğunu doğru ve güncel biçimde göstermeyi amaçlar. Daha iyi görünürlük, GitHub proje durumu hakkında daha doğru kararlar almayı, riskleri proaktif biçimde yönetmeyi ve iletişimi iyileştirmeyi sağlar.

Amaç, yalnızca üretime dağıtımdan sonra keşfedilen yazılım hatalarının sayısını önemli ölçüde azaltmaktır. Test ve kalite güvencesi süreçlerindeki zayıflıkları daha erken belirlemek, yazılım kalitesini doğrudan artırır ve GitHub projelerinde sürüm sonrası maliyetli düzeltmeleri azaltır.

Bu hedef, atanan geliştiricilerin ve test uzmanlarının aşırı veya yetersiz görevlendirmeden kaçınılarak etkili biçimde kullanılmasına odaklanır. Daha iyi kaynak yönetimi, GitHub'daki yazılım geliştirme yaşam döngüsünde proje yürütme verimliliğini artırır ve iş yükünü dengeler.

Bu hedef, yüksek öncelikli geliştirme öğelerinin yazılım geliştirme yaşam döngüsünde daha hızlı ve daha az gecikmeyle ilerlemesini amaçlar. Etkili önceliklendirme, geliştirme çalışmalarını iş hedefleriyle uyumlu hale getirir ve kritik özelliklerin GitHub projelerinde kullanıcılara daha erken ulaşmasını sağlar.

Bu hedef, yazılım geliştirme projelerinde beklenmeyen maliyet aşımlarına katkıda bulunan verimsizlikleri belirlemeye ve ortadan kaldırmaya odaklanır. Süreçleri sadeleştirip israfı azaltarak, özellikle GitHub'da barındırılan büyük projelerde toplam proje giderlerini daha iyi yönetebilir ve düşürebilirsiniz.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü için 6 adımlı iyileştirme yolu

1

Templatei indirin
2

GitHub verilerinizi dışa aktarın
3

Veri setinizi yükleyin
4

Geliştirme sürecinizi analiz edin
5

İyileştirmeleri uygulayın
6

İlerlemenizi izleyin
1

Templatei indirin

Yapılacaklar

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü sürecinizi analiz etmek için özel olarak tasarlanmış Excel Templateini edinin. Bu Template, etkili Process Mining için gereken yapıyı tanımlar.

Veri Templatei Rehberini görüntüleyin Templatei indirin
Neden önemli?

Standartlaştırılmış veri yapısı, pull requestler ve issue güncellemeleri gibi ilgili tüm GitHub faaliyetlerinin doğru biçimde yakalanmasını sağlar. Böylece doğru analiz için temel oluşturur.

Beklenen sonuç

GitHub geliştirme verileriniz için yapılandırılmış, kullanıma hazır bir Excel Templatei.

ELDE EDECEKLERİNİZ

SDLC içgörülerini ortaya çıkarın, GitHub sürümlerini hızlandırın

ProcessMind, kod Commit işleminden dağıtıma kadar GitHub tabanlı SDLC'nizin tamamını görselleştirir. Gizli verimsizlikleri keşfedin ve daha hızlı, daha güvenilir sürümler yayınlamak için geliştirme sürecinizin gerçek akışını görün.
  • GitHub üzerindeki uçtan uca SDLC'yi görselleştirin
  • Boru hattınızdaki darboğazları tam olarak belirleyin
  • Uyumluluk risklerini ve sapmaları ortaya çıkarın
  • Hız ve kalite için sürüm döngülerini optimize edin
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

YAYGIN SONUÇLAR

Yazılımı daha hızlı ve öngörülebilir biçimde teslim edin

Kuruluşlar, GitHub içindeki geliştirme öğesi iş akışlarını analiz ederek gizli darboğazları ve verimsizlikleri ortaya çıkarır. Bu uygulanabilir içgörüler, hedefli süreç optimizasyonları yapmayı sağlar ve daha sade, güvenilir bir Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsüne katkıda bulunur.

0 %
Daha kısa çevrim süreleri

Uçtan uca sürede ortalama azalma

Process Mining darboğazları belirler. Ekipler böylece iş akışlarını sadeleştirip özellikleri üretim ortamına daha hızlı dağıtabilir ve pazara sunma süresini kısaltabilir.
0 %
Yeniden çalışma döngülerini azaltın

Aşamalara yeniden giren öğelerde azalma

Kuruluşlar, sık tekrarlanan regresyon döngülerini ve kalite sorunlarını belirleyerek maliyetli yeniden çalışmayı azaltır, ilk seferde doğru sonuç oranını ve geliştirici verimliliğini artırır.
0 %
Daha yüksek süreç uyumu

Standart akışa uyumda artış

Process Mining, standart SDLC'den sapmaları görünür kılar. Böylece ekipler en iyi uygulamaları hayata geçirebilir, düzenleyici gerekliliklere uyumu ve tutarlı kaliteyi sağlayabilir.
0 %
Optimize edilmiş kod incelemeleri

İnceleme etkinliklerinin daha hızlı tamamlanması

Kod inceleme sürecindeki gecikmeleri belirlemek, hedefli müdahaleler yapmanızı sağlar. Böylece önemli bir kalite kapısı hızlanır ve genel geliştirme süreci kısalır.
0 %
Optimize edilmiş geliştirici kullanımı

Geliştirici kaynaklarının daha iyi dağıtılması

Process Mining, iş yükü dağılımını anlamanıza ve görevleri geliştiriciler arasında dengelemenize yardımcı olur. Böylece aşırı yük ve düşük kullanım önlenir, projeler daha verimli teslim edilir.

Sonuçlar süreç karmaşıklığına, ekip dinamiklerine ve veri kalitesine göre değişir. Bu rakamlar, yazılım geliştirmede Process Mining'in başarılı uygulamalarında gözlemlenen yaygın iyileştirmeleri gösterir.

Önerilen veri

En önemli öznitelik ve faaliyetlerle başlayın, ardından ihtiyaç duydukça kapsamı genişletin.
Event Loglarına yeni misiniz? Öğrenin Process Mining Event Logu oluşturmayı öğrenin.

Öznitelikler

Analiz için yakalanması gereken temel veri noktaları

Özellik, hata düzeltmesi veya görev gibi tek bir geliştirme çalışması biriminin benzersiz tanımlayıcısıdır. Bu, temel vaka tanımlayıcısı olarak kullanılır.

Neden önemli?

Process Mining için temel anahtardır. İlgili tüm geliştirme olaylarını tek bir vakada birleştirerek uçtan uca yazılım geliştirme yaşam döngüsünü doğru biçimde görselleştirmenizi ve analiz etmenizi sağlar.

Yazılım geliştirme yaşam döngüsü içinde gerçekleşen belirli bir olayın veya görevin adıdır.

Neden önemli?

Bu öznitelik, geliştirme yaşam döngüsündeki olayların sırasını görselleştirmenizi ve analiz etmenizi sağlayan süreç haritasının temelini oluşturur.

Belirli bir geliştirme etkinliğinin veya olayının gerçekleştiği kesin tarih ve saattir.

Neden önemli?

Bu zaman damgası, olayları doğru sıraya koymak ve çevrim süreleri ile darboğaz süreleri gibi tüm performans metriklerini hesaplamak için önemlidir.

Belirli bir geliştirme etkinliğinin veya olayının tamamlandığı kesin tarih ve saattir.

Neden önemli?

Etkinlikler için kesin işlem sürelerini hesaplamanızı sağlar ve aktif çalışma süresi ile boşta bekleme süresini ayırt etmenize yardımcı olur.

Geliştirme öğesini veya pull request incelemesi gibi belirli bir görevi yürütmekle görevlendirilen kullanıcı ya da geliştiricidir.

Neden önemli?

Geliştirici iş yükünü, ekip performansını ve farklı ekip üyeleri arasındaki devir teslimlerin verimliliğini analiz etmek için önemlidir.

Geliştirme etkinliğinin gerçekleştiği kod deposunun adıdır.

Neden önemli?

Geliştirme süreçlerini farklı projeler, ürünler veya ekipler arasında bölümlere ayırmanızı ve karşılaştırmanızı sağlar. Böylece daha hedefli analiz yapabilirsiniz.

Özellik, hata, görev veya epic gibi geliştirme iş öğesinin sınıflandırmasıdır.

Neden önemli?

İş öğelerini kategorilere ayırarak performans karşılaştırmalarına ve farklı iş türlerinin, örneğin hatalar ile özelliklerin, süreçte nasıl ilerlediğinin analizine olanak tanır.

Bir geliştirme öğesine atanan 'High', 'Medium' veya 'Low' gibi öncelik düzeyi.

Neden önemli?

Yüksek öncelikli öğelerin düşük öncelikli öğelere göre daha hızlı işlenip işlenmediğini analiz etmeye ve önceliklendirme stratejisinin etkinliğini doğrulamaya olanak tanır.

Aktiviteler

İzlenecek ve optimize edilecek süreç adımları

Bir geliştirme öğesinin yaşam döngüsünün başlangıcını gösterir. Bir görevin, hatanın veya Özellik talebinin resmî olarak oluşturulmasını ifade eder. Bu olay, bir kullanıcı GitHub deposunda yeni bir issue oluşturduğunda açıkça kaydedilir.

Neden önemli?

Bu, sürecin temel başlangıç etkinliğidir. Toplam geliştirme çevrim süresini ölçmek ve işin ilk kaynaklarını anlamak için gereklidir.

İlk kod bloğunun inceleme ve entegrasyona hazır olduğunu gösterir. Geliştirici, Özellik branch'inden ana branch'e değişiklik önermek için bir pull request (PR) oluşturur. Bu, GitHub'da açıkça kaydedilen bir olaydır.

Neden önemli?

Bu önemli kilometre taşı, ilk geliştirme aşamasının sona erdiğini ve inceleme ile entegrasyon hattının başladığını gösterir. Geliştirme ve inceleme çevrim sürelerini ayrı ayrı analiz etmek için önemlidir.

Bir incelemeci, pull request'teki değişiklikleri resmî olarak onaylamıştır. Bu, değişikliklerin kalite ve işlev standartlarını karşıladığını gösterir. İncelemeci incelemesini 'approve' durumuyla gönderdiğinde kaydedilir.

Neden önemli?

Bu, birleştirme öncesindeki önemli kalite kapılarından ve kilometre taşlarından biridir. PR oluşturulmasından bu duruma ulaşılana kadar geçen süre, inceleme sürecinin verimliliği için önemli bir KPI'dır.

Pull request'teki kod üzerinde çalıştırılan derleme, birim testleri veya statik analiz gibi otomatik kontrollerin başarıyla tamamlandığını gösterir. Bu olay, GitHub Actions gibi sistemlerin bildirdiği kontrol durumundan çıkarılır.

Neden önemli?

Bu otomatik kalite kapısı, kodun kararlılığını sağlamak için önemlidir. Başarısızlıklar veya uzun çalışma süreleri, teslimat hattında önemli darboğazlar oluşturabilir.

Pull request'teki onaylanmış kod değişiklikleri main veya develop gibi hedef branch'e resmî olarak entegre edilir. Bu, yeni kodu içeren pull request üzerindeki açık ve son eylemdir.

Neden önemli?

Bu önemli kilometre taşı, geliştirme ve incelemenin tamamlandığını gösterir. Birçok ekip için otomatik dağıtımdan önceki son adımdır.

Geliştirme öğesi tamamlanmış kabul edilir ve ilgili issue resmî olarak kapatılır. Bu işlem, bağlantılı bir pull request birleştirildiğinde otomatik olarak gerçekleşebilir veya bir ekip üyesi tarafından manuel yapılabilir.

Neden önemli?

Bu etkinlik, bir geliştirme öğesi için sürecin kesin bitişini gösterir. Uçtan uca çevrim sürelerini hesaplamak için önemlidir.

SSS

Sık sorulan sorular

Process Mining, GitHub gibi sistemlerdeki Event Logları analiz ederek gerçek geliştirme Workflowlarınızı görselleştirir. Darboğazları, yeniden çalışma döngülerini ve standart dışı yolları ortaya çıkarır. Böylece SDLC’nizi kolaylaştırmak ve sürümleri hızlandırmak için veriye dayalı içgörüler sunar.

Genellikle geliştirme öğelerinin durum değişikliklerini, pull request işlemlerini, commit faaliyetlerini ve issue güncellemelerini ayrıntılı biçimde gösteren olay verilerine ihtiyacınız vardır. Temel öznitelikler arasında faaliyet adı, zaman damgası ve development item ID ya da pull request numarası gibi bir Case Identifier bulunur.

İlk kurulumdan sonraki birkaç hafta içinde belirli darboğazları belirleyebilir, yeniden çalışmayı ölçebilir ve uyumluluk açıklarını ortaya çıkarabilirsiniz. Çevrim sürelerinin kısalması veya hata oranlarının düşmesi gibi somut iyileşmeler, veriye dayalı değişiklikleri uyguladığınız sonraki haftalarda görülür.

Evet. Process Mining, her faaliyetin süresini ve faaliyetler arasındaki geçişleri hassas biçimde haritalar. Böylece geliştirme öğelerinin nerede takıldığını görsel olarak belirleyebilir ve belirli aşamalardaki ya da ekipler arası devir teslimlerdeki gecikmelerin etkisini ölçebilirsiniz.

İlk veri çıkarma ve model kurulumu belirli bir çaba gerektirir, ancak modern Process Mining araçları analiz sürecinin büyük bölümünü kolaylaştırır. Yapılandırma tamamlandıktan sonra sürekli içgörüler elde edebilir ve seyrek yapılan büyük değişiklikler yerine yinelemeli iyileştirmeler gerçekleştirebilirsiniz.

GitHub verilerinize doğrudan API üzerinden veya dışa aktarma Özellikleri aracılığıyla erişmeniz ve bir Process Mining platformu kullanmanız gerekir. Event Logu analize hazırlamak için temel veri dönüştürme becerileri faydalıdır.

Hassas bilgileri korumak için veriler Process Mining aracına alınmadan önce genellikle takma adlandırılır veya toplulaştırılır. Seçtiğiniz platformun ilgili veri yönetişimi ve güvenlik standartlarına uyduğundan emin olun ve açık erişim kontrolleri oluşturun.

Kesinlikle. Process Mining, gerçek geliştirme sürecinizin güvenilir bir dijital ikizini oluşturur ve zorunlu prosedürlerden sapmaları görünür kılar. Denetçilere açık kanıtlar sunar ve düzenleyici gerekliliklere tutarlı biçimde uyulmasını destekler.

SDLC'nizi iyileştirin: Verimsizlikleri anında belirleyin

Çevrim süresini %30 azaltın ve GitHub geliştirme sürecinizi daha akıcı hale getirin.

Ücretsiz denemeyi başlatın

Kredi kartı gerekmez, dakikalar içinde kurulumu tamamlayın.