> Sürekli Süreç İyileştirme > Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü > Azure DevOps

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü İyileştirin

Azure DevOps'ta SDLC'yi optimize etmek için 6 Adımlı Rehberiniz.
Veri Şablonunu İndir
Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü İyileştirin
Zorluklar (12) Hedefler (11) 6 Adım Önizleme Sonuçlar Veri SSS (5)

Azure DevOps'ta Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü Optimize Edin

Platformumuz, iş akışlarınızdaki gizli gecikmeleri ve darboğazları ortaya çıkarmanıza yardımcı olur. Verimsizlikleri hassas bir şekilde belirleyerek, iyileştirme alanlarını tespit edebilirsiniz. Bu, daha sorunsuz operasyonlara, daha hızlı yayınlara ve tüm süreçlerinizde gelişmiş kaliteye yol açar.

Önceden yapılandırılmış veri şablonumuzu indirin ve verimlilik hedeflerinize ulaşmak için yaygın zorlukların üstesinden gelin. Altı adımlı iyileştirme planımızı takip edin ve operasyonlarınızı dönüştürmek için Veri Şablonu Rehberi'ne başvurun.

Detaylı açıklamayı göster

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü Neden Optimize Etmelisiniz?

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüz (SDLC), kuruluşunuzun inovasyonunun kalbidir. Ancak birçok işletme, SDLC'sinin ilerlemeyi hızlandıran akıcı bir yol olmaktan çok, bir darboğaz gibi hissettirmesiyle mücadele eder. Özellik teslimatındaki gecikmeler, beklenmedik maliyet aşımları ve yazılım kalitesindeki düşüş, verimsiz bir geliştirme sürecinin yaygın belirtileridir. Bu sorunlar sadece proje zaman çizelgelerini etkilemekle kalmaz, doğrudan pazar rekabetçiliğinizi, müşteri memnuniyetinizi ve genel gelirinizi de olumsuz etkiler.

Hızlı tempolu bir dijital ortamda, yüksek kaliteli yazılımı hızlı ve güvenilir bir şekilde teslim etme yeteneği büyük önem taşır. Azure DevOps'taki geliştirme ekipleriniz planlama, kodlama, test etme veya dağıtım aşamalarında sürtünme yaşadığında, kümülatif etkisi önemli olabilir. Her yavaş onay, gözden kaçan görev veya öngörülemeyen yeniden işleme döngüsü, zaman ve maliyet ekleyerek geliştirme yeteneğine ve Azure DevOps gibi araçlara yaptığınız önemli yatırımların getirisini azaltır. SDLC'nizdeki bu köklü verimsizlikleri anlamak ve ele almak artık bir lüks değil, iş değeri yaratmak ve rekabet avantajını sürdürmek için stratejik bir zorunluluktur.

Süreç Madenciliği, Azure DevOps'ta SDLC Analizini Nasıl Dönüştürür?

Azure DevOps'taki geleneksel proje yönetim araçları ve dashboard'lar değerli metrikler sağlasa da, genellikle SDLC'nizin parçalı bir görünümünü sunar. İşte bu noktada süreç madenciliği devrim niteliğinde bir yaklaşım sunar. Raporlanan ilerlemeye veya manuel analize güvenmek yerine, süreç madenciliği, Azure DevOps sisteminizde zaten yakalanmış olan olay verilerini (iş öğesi oluşturulmasından dağıtıma kadar) kullanarak, gerçek geliştirme süreçlerinizin nesnel, uçtan uca bir görselleştirmesini oluşturur.

Her Geliştirme Öğesini benzersiz bir vaka olarak ele alan süreç madenciliği, geçtiği her adımı ve geçişi titizlikle yeniden yapılandırır. Bu, bir özelliğin izlediği gerçek yolu görsel olarak belirlemenizi, standart raporlarda görünmeyen gizli gecikmeleri, beklenmedik yeniden işleme döngülerini ve uyumluluk sapmalarını ortaya çıkarmanızı sağlar. Belirli aşamalar için döngü sürelerine, ekipler arasındaki aktarım sürelerine ve bir geliştirme öğesinin sıkça takılı kaldığı kesin noktalara ilişkin eşi benzeri görülmemiş bir şeffaflık elde edersiniz. Bu ayrıntılı içgörü sayesinde, varsayımların ötesine geçebilir ve Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü optimize etmek için verilere dayalı kararlar alabilirsiniz.

SDLC Süreç Madenciliği ile Ortaya Çıkarılan Temel İyileştirme Alanları

Azure DevOps verilerinize süreç madenciliği uygulamak, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzde kritik iyileştirme alanlarını vurgular:

  • Darboğazları Belirleyin:
Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü SDLC Geliştirme Süreci Çevik Geliştirme DevOps Yazılım Mühendisliği Ürün Geliştirme BT Operasyonları Kalite Güvencesi

Yaygın Sorunlar ve Zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü'nün çeşitli aşamalarındaki gecikmeler, yeni özellik ve ürünler için pazara sunma süresini uzatır. Bu durum, rekabetçiliği etkiler, inovasyonu yavaşlatır ve kaybedilen gelir fırsatlarına yol açabilir, bu da pazar taleplerine hızlı yanıt vermeyi zorlaştırır. ProcessMind, Azure DevOps'taki geliştirme öğelerinizin uçtan uca akışını analiz ederek, iş öğelerinin nerede biriktiğini ve gecikmelere neden olan belirli etkinlikleri hassas bir şekilde belirler. Her aşamanın gerçek süresini ortaya çıkarır ve planlanan zaman çizelgelerinden sapmaları vurgular, böylece SDLC'nizi hızlandırmak için hedefe yönelik iyileştirmeler yapılmasını sağlar.

İş öğeleri, kod incelemesi, kalite kontrol testleri veya kullanıcı kabul testleri (UAT) gibi belirli aşamalarda sıkça takılıp kalır. Bu durum, önemli kuyruklar oluşturarak tüm Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü'nü (SDLC) yavaşlatır. Ortaya çıkan bu bottleneck'ler, yayın takvimlerinin öngörülemez hale gelmesine, geliştirme ekiplerinin moralini bozarak son teslim tarihlerinin kaçırılmasına ve üzerlerindeki baskının artmasına yol açar. ProcessMind, Azure DevOps'taki geliştirme öğelerinin akışını görselleştirir, işin tam olarak nerede durduğunu ve bunun arkasındaki nedenleri net bir şekilde ortaya koyar. Tıkanma noktalarını, kaynak kısıtlamalarını veya ekipler arası verimsiz aktarımları tespit ederek, kaynakları yeniden tahsis etmenize veya süreçleri daha sorunsuz bir ilerleme için iyileştirmenize olanak tanır.

Geliştirme öğeleri, döngünün geç aşamalarında keşfedilen kusurlar veya eksik gereksinimler nedeniyle geliştirme ve QA gibi aşamalar arasında sıklıkla gidip gelir. Bu yeniden işleme, geliştirme maliyetlerini önemli ölçüde artırır, zaman çizelgelerini uzatır ve ekip moralini düşürür; bu da temel kalite kontrol veya iletişim sorunlarına işaret eder. ProcessMind, Azure DevOps'taki her geliştirme öğesinin izlediği gerçek yolları haritalandırarak, tekrarlayan yeniden test döngülerini ortaya çıkarır ve yeniden işlemenin temel nedenlerini belirler. Etkinlik dizilerini ve öznitelikleri analiz ederek, kalite geçitlerinin nerede başarısız olduğunu veya gereksinim netliğinin nerede eksik olduğunu ortaya koyar, böylece proaktif kalite iyileştirmelerine olanak tanır.

Zorunlu kod incelemeleri veya belirli test aşamaları gibi standart kalite geçitleri bazen atlanır veya yetersiz yapılır, bu da potansiyel uyumluluk risklerine ve daha düşük yazılım kalitesine yol açar. Bu gevşek uyum, kritik kusurların üretime ulaşmasına, güvenlik açıklarını artırmasına ve düzeltme maliyetlerini yükseltmesine neden olabilir. ProcessMind, Azure DevOps'taki tanımlanmış Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü sürecinizden sapmaları otomatik olarak algılar, kod incelemeleri veya belirli test aşamaları gibi zorunlu faaliyetlerin atlandığı veya eksik kaldığı durumları vurgular. Uyumsuzluğa dair denetlenebilir kanıtlar sunarak süreç standartlarını uygulamanızı ve riskleri azaltmanızı sağlar.

Gerçek Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü sürecinin net, objektif bir görünümünü elde etmek zordur, genellikle verilere değil anekdot niteliğindeki kanıtlara dayanılır. Bu şeffaflık eksikliği verimsizlikleri gizler, en iyi uygulamaları belirlemeyi zorlaştırır ve süreç iyileştirme için veri odaklı karar almayı engeller. ProcessMind, Azure DevOps'taki geliştirme öğelerinizin attığı her adımı ve izlediği her yolu görselleştirerek, mevcut sürecinizin veri odaklı bir haritasını oluşturur. İdeal akıştan tüm varyasyonları, ortak yolları ve sapmaları ortaya çıkararak SDLC operasyonlarınıza benzeri görülmemiş bir netlik kazandırır.

Geliştiriciler ve test uzmanları, bazı ekiplerin veya bireylerin sürekli aşırı yüklü olması, diğerlerinin ise boş zaman geçirmesi gibi düzensiz iş yükleri yaşayabilir. Bu dengesizlik, kritik kaynaklar darboğaz haline geldikçe tükenmişliğe, üretkenlikte düşüşe ve Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü'nde gecikmelere yol açar. ProcessMind, Azure DevOps'taki atanmış kaynaklar için iş hacmi ve iş yükü dağılımını analiz ederek, işin nerede biriktiğini ve hangi kaynakların sürekli olarak aşırı veya eksik kullanıldığını belirler. Bu içgörü, daha dengeli kaynak tahsisi ve SDLC genelinde ekip verimliliğinin artırılmasına olanak tanır.

İş öğeleri bir ekipten veya aşamadan diğerine geçiş yaparken, örneğin geliştirmeden QA'e veya QA'den UAT'e, önemli gecikmeler meydana gelir. Bu devir verimsizlikleri, boşta kalma süresi yaratır, döngü sürelerini uzatır ve genellikle Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü içindeki belirsiz sorumluluklardan veya iletişim eksikliklerinden kaynaklanır. ProcessMind, Azure DevOps'ta bir faaliyetin tamamlanması ile bir sonrakinin başlaması arasındaki geçen süreyi hassas bir şekilde ölçer, belirli ekipler arası devir gecikmelerini vurgular. Bu geçişleri haritalayarak, iletişim kopukluklarının veya prosedürel boşlukların gereksiz bekleme sürelerine neden olduğu yerleri ortaya çıkarır ve SDLC'nizi düzene sokar.

Belgelenmiş veya planlanmış Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü süreci, işin fiili olarak nasıl yürütüldüğünden genellikle önemli ölçüde farklılık gösterir, bu da kafa karışıklığına, uyumluluk sorunlarına ve optimal olmayan performansa yol açar. Bu kopukluk, standartları uygulamayı veya yayın zaman çizelgelerini doğru bir şekilde tahmin etmeyi zorlaştırır, süreç yönetimini zayıflatır. ProcessMind, ideal SDLC modellerinizi Azure DevOps olay verilerinden türetilen fiili yürütme yollarıyla karşılaştırır, tüm sapmaları ve bunların sıklığını vurgular. Bu boşlukların etkisini nicel olarak belirleyerek, planlanan süreçleri gerçeklikle uzlaştırmanıza ve operasyonel kontrolü iyileştirmenize olanak tanır.

Yüksek öncelikli geliştirme öğeleri bazen gözden kaçırılır veya daha düşük öncelikli görevler lehine geciktirilir, bu da kaçırılan stratejik hedeflere ve müşteri memnuniyetsizliğine yol açar. Bu yanlış önceliklendirme, sunulan iş değerini etkiler ve Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü içindeki kritik proje zaman çizelgelerini bozabilir. ProcessMind, Azure DevOps'ta geliştirme öğelerinin önceliklerine göre ilerlemesini izleyerek, düşük öncelikli öğelerin yüksek öncelikli olanlardan daha hızlı tamamlandığı durumları belirler. Bu sapmaların nedenlerini ortaya çıkarmaya yardımcı olur, geliştirme çabaları ile stratejik iş hedefleri arasında daha iyi bir uyum sağlar.

Kurumlar, bir yazılım sürümünün üretim için ne zaman gerçekten hazır olduğunu güvenle değerlendirmekte zorlanırlar; bu genellikle Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü boyunca parçalanmış bilgiler ve belirsiz tamamlama kriterlerinden kaynaklanır. Bu belirsizlik, son dakika gecikmelerine, aceleci dağıtımlara ve yayın sonrası sorun riskinin artmasına yol açar. ProcessMind, Azure DevOps'ta dağıtıma kadar giden tüm faaliyetlerin, test tamamlamaları ve onaylar dahil, kapsamlı bir genel görünümünü sunarak her yayın adayı için veri odaklı bir hazır olma puanı verir. Atlanan adımları veya devam eden sorunları vurgulayarak, üretime daha sorunsuz ve daha öngörülebilir bir yol sağlar.

Geliştirme öğeleri sıklıkla boşta bekleyerek Kullanıcı Kabul Testi onayı veya sürüm onayı gibi onayları bekler, bu da Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü'nde önemli gecikmelere neden olur. Bu uzun bekleme süreleri genel döngü süresini uzatır ve pazara sunma süresini etkiler, karar alma süreçlerinde potansiyel darboğazlara işaret eder. ProcessMind, Azure DevOps'ta "Kullanıcı Kabul Testi Tamamlandı" ve "Kullanıcı Kabul Testi Onaylandı" gibi etkinlikler arasındaki süreyi analiz ederek, onay süreçlerinin nerede verimsiz olduğunu belirler. Gecikmelere neden olan belirli paydaşları veya aşamaları tespit eder ve kararları hızlandırmak için hedefe yönelik süreç yeniden yapılandırmasına olanak tanır.

Aynı tür geliştirme öğesi, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü boyunca birçok farklı yolu izler; bu da tutarsız kaliteye, öngörülemeyen zaman çizelgelerine ve artan eğitim maliyetlerine yol açar. Bu standardizasyon eksikliği, operasyonları ölçeklendirmeyi veya projeler arasında tekrarlanabilir başarıyı sağlamayı zorlaştırır. ProcessMind, Azure DevOps'taki geliştirme öğeleri için mevcut tüm süreç varyantlarını otomatik olarak keşfeder ve görselleştirir, en yaygın yolları ve en az verimli olanları belirler. Süreç varyasyonlarının etkisini nicel olarak belirleyerek, iş akışlarını standardize etmenizi ve SDLC'niz genelinde en iyi uygulamaları teşvik etmenizi sağlar.

Tipik Hedefler

Başarının neye benzediğini tanımlayın

İlk gereksinim toplama sürecinden nihai üretim dağıtımına kadar geçen süreyi kısaltmak, pazar duyarlılığını ve rekabet avantajını doğrudan etkiler. Bu hedefe ulaşmak, özelliklerin daha hızlı sunulması, işletmenin değişen müşteri ihtiyaçlarına ve pazar taleplerine hızla uyum sağlaması anlamına gelir ve bu da artan müşteri memnuniyeti ve gelir büyümesine yol açar. ProcessMind, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzdeki gecikmelere neden olan kesin adımları ve yolları belirler. 'Geliştirme Öğelerinin' gerçek akışını görselleştirerek, görevleri paralel hale getirmek veya kuyrukları azaltmak gibi süreç optimizasyonu alanlarını tespit edebilir ve değişikliklerin döngü süresi üzerindeki etkisini ölçerek %20'lik bir azalmayı hedefleyebilirsiniz.

Geliştirme iş akışındaki darboğazlar, maliyetli gecikmelere, kaynakların zorlanmasına ve ekiplerin hayal kırıklığına uğramasına neden olur. Bu kritik darboğazları ortadan kaldırmak, iş öğelerinin daha sorunsuz ve öngörülebilir bir şekilde akmasını sağlayarak görev birikimini önler ve genel ekip moralini ve üretkenliğini artırır. Bu durum, projelerin daha hızlı tamamlanmasına doğrudan katkıda bulunur. ProcessMind, Azure DevOps'taki uçtan uca sürecinizi görselleştirerek iş öğelerinin nerede biriktiğini veya aşırı zaman harcadığını tam olarak gösterir. 'Geliştirme Öğesi' akışını analiz ederek, sürekli olarak aşırı yüklenen belirli etkinlikleri veya kaynakları tespit edebilir, bu kritik engelleri kaldırmak için hedefe yönelik müdahaleler yapabilirsiniz.

Sık yeniden işleme ve tekrar test döngüleri, geliştirme maliyetlerini önemli ölçüde artırır ve zaman çizelgelerini uzatır. Bu durumları azaltmak, yazılım kalitesini iyileştirir, kaynak israfını en aza indirir ve ekip verimliliğini artırır; bu da geliştiricilerin ve test uzmanlarının tekrarlayan düzeltmeler yerine yeni özellik geliştirmeye odaklanmasını sağlar. ProcessMind, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzdeki tekrarlayan döngüleri ve beklenmedik yolları ortaya koyarak sık yeniden işleme alanlarını gösterir. 'Geliştirme Öğesi' yolculuklarını izleyerek, kalıpları, tekrar testin temel nedenlerini belirleyebilir ve kalite iyileştirmeleri veya süreç değişiklikleri uygulandıktan sonra bu tür etkinliklerdeki azalmayı %15'lik bir azalma hedefiyle ölçebilirsiniz.

Belirlenmiş kalite geçitlerine uyumsuzluk, yetersiz yazılımın piyasaya sürülmesine neden olarak müşteri memnuniyetsizliği, güvenlik açıkları ve potansiyel yasal para cezaları riskini taşır. Tutarlı uyumluluk sağlamak, daha yüksek kalite standartlarını garanti eder, marka itibarını güçlendirir ve yayın sonrası sorunları azaltır. ProcessMind, kod incelemeleri veya belirli test aşamaları gibi kritik kalite geçitlerinin bir 'Geliştirme Ögesi' ilerlemeden önce sürekli olarak karşılanıp karşılanmadığına dair tam görünürlük sağlar. Amaçlanan süreç akışından sapmaları belirlemenize ve Azure DevOps içinde %95 veya daha yüksek bir uyumluluk oranına ulaşmak için uyumluluk oranını ölçmenize olanak tanır.

Verimsiz kaynak kullanımı, aşırı yüklü ekiplere, proje gecikmelerine ve artan işletme maliyetlerine yol açar. Geliştirme kaynaklarının nasıl tahsis edildiğini optimize etmek, personelin etkin bir şekilde görevlendirilmesini sağlayarak üretkenliği en üst düzeye çıkarır ve tükenmişliği önlerken, aynı zamanda projelerin mevcut kaynakları beklemek için harcadığı süreyi azaltır. ProcessMind, 'Geliştirme Öğelerinin' farklı atanmış geliştiriciler ve test uzmanları arasında nasıl hareket ettiğini ortaya çıkararak, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü genelinde kaynakların aşırı veya eksik kullanıldığı yerleri vurgular. Bu içgörü, iş yüklerini dengelemenize, görevleri yeniden dağıtmanıza ve yetenekli personelin kritik yol faaliyetlerine verimli bir şekilde uygulanmasını sağlamanıza yardımcı olur.

Geliştirmeden teste geçiş gibi geliştirme aşamaları arasındaki yavaş devirler, boşta kalma süresi ve genel proje zaman çizelgesinde önemli gecikmeler yaratır. Bu geçişleri hızlandırmak, işin verimli bir şekilde akmaya devam etmesi, bekleme sürelerinin azalması ve özelliklerin ve ürünlerin pazara sunulmasının hızlanması anlamına gelir. ProcessMind, Azure DevOps'ta 'Geliştirme Öğelerinin' farklı aşamalar arasında beklediği süreyi titizlikle izler. Devirlerin nerede geciktiğini ortaya çıkarır, iletişim eksiklikleri veya süreç bağımlılıkları gibi temel nedenleri belirlemenizi ve %25 daha hızlı bir geçiş sağlamak için hedeflenmiş iyileştirmeler uygulamanızı sağlar.

Planlanan ve gerçek süreç yürütmesi arasındaki farklılıklar, verimsizliklere, uyumluluk risklerine ve öngörülemeyen sonuçlara yol açabilir. Gerçek iş akışını tasarlanan tasarımla uyumlu hale getirmek, en iyi uygulamaların tutarlı bir şekilde takip edilmesini sağlar, süreç uyumunu geliştirir ve daha doğru tahminler ile proje yönetimini kolaylaştırır. ProcessMind, Azure DevOps'taki 'Geliştirme Öğelerinizin' gerçek yürütme yollarını otomatik olarak keşfeder. Bu keşfedilen modelleri belgelenmiş veya ideal Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü süreçlerinizle karşılaştırarak sapmaları hassas bir şekilde belirleyebilir ve standart işletim prosedürlerine uyumu zorunlu kılabilirsiniz.

İş öğelerinin yanlış önceliklendirilmesi, kritik özelliklerin teslimatında gecikmelere ve daha az önemli görevlerde boşa harcanan çabalara yol açabilir. Önceliklendirmeyi iyileştirmek, yüksek etkili işlerin önce ele alınmasını sağlayarak geliştirme çabalarını stratejik iş hedefleriyle uyumlu hale getirir ve değer teslimatını en üst düzeye çıkarır. ProcessMind, Azure DevOps'taki 'Geliştirme Öğelerinin' akışını ve tamamlama sürelerini önceliklerine veya türlerine göre analiz eder. Öncelik seviyelerini gerçek işleme süreleri ve darboğazlarla ilişkilendirerek, yüksek öncelikli öğelerin gerçekten daha hızlı hareket edip etmediğini belirleyebilir ve önceliklendirme mantığınızda ayarlamalar yapabilirsiniz.

Öngörülemeyen yayın hazır olma durumu, paydaşlar için belirsizlik yaratır ve pazar lansman planlarını bozabilir. Öngörülebilirliği artırmak, yazılımın dağıtım için ne zaman hazır olacağına dair daha net bir görüşe sahip olmak anlamına gelir; bu da pazarlama, satış ve destek ekipleri için daha iyi planlama yapmayı sağlar, son dakika telaşlarını ve riskleri azaltır. ProcessMind, 'Geliştirme Öğelerinin' dağıtıma kadar tüm aşamalardaki ilerlemesini izler, tamamlanma oranları ve potansiyel gecikmeler hakkında gerçek zamanlı içgörüler sağlar. Tipik süreleri anlayarak ve Azure DevOps hattınızdaki hazır olma durumunu etkileyen faktörleri belirleyerek yayın zaman çizelgelerini daha doğru bir şekilde tahmin etmenize olanak tanır.

Tasarım, kod veya dağıtım için anahtar onaylar beklemek, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü'nde önemli bir gecikme kaynağı olabilir. Bu onay süreçlerini düzene sokmak, genel iş akışını hızlandırır, projeleri yolunda tutar ve 'Geliştirme Öğelerinin' gereksiz yere boşta kalmasını önler. ProcessMind, Azure DevOps iş akışları içindeki belirli onay adımlarını belirler ve her onay için harcanan bekleme süresini nicel olarak ölçer. 'Geliştirme Öğeleri' için bu bekleme sürelerini analiz ederek, verimsiz onay döngülerini veya aşırı yüklü onaylayıcıları tespit edebilir, %30'luk bir azalma elde etmek için hedeflenmiş süreç iyileştirmelerini mümkün kılarsınız.

Farklı ekipler veya projeler arasında tutarsız geliştirme süreci yürütülmesi, değişen kaliteye, öngörülemeyen sonuçlara ve en iyi uygulamaları ölçeklendirmede zorluklara yol açar. Yürütmeyi standartlaştırmak, tutarlı bir kalite ve verimlilik seviyesi sağlayarak yeni ekip üyelerini dahil etmeyi ve karmaşık projeleri yönetmeyi kolaylaştırır. ProcessMind, Azure DevOps içindeki farklı ekipler veya projeler genelinde 'Geliştirme Öğelerinin' izlediği gerçek yolları görselleştirir. Bu, yürütme modellerini karşılaştırmanıza, standart prosedürlerden sapmaları vurgulamanıza ve tutarlı süreç uyumunu sağlamak için çoğaltılabilecek en iyi uygulamaları belirlemenize olanak tanır.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü için 6 Adımlı İyileştirme Yolu

1

Şablonu İndir
2

Verilerinizi Dışa Aktarın
3

Veri Setinizi Yükleyin
4

Sürecinizi Analiz Edin
5

İyileştirmeleri Uygula
6

Sürecinizi İzleyin
1

Şablonu İndir

Ne yapmalı

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü'nü analiz etmek için tasarlanmış Excel şablonunu edinin. Bu şablon, verilerinizin optimal Process Mining için doğru şekilde yapılandırılmasını sağlar.

Veri Şablonu Rehberini Görüntüle Şablonu İndir
Neden önemli

Standartlaştırılmış bir şablon, veri tutarlılığını sağlar ve Azure DevOps verilerinizi doğru analiz için hazırlar, böylece gizli verimsizlikleri etkili bir şekilde ortaya çıkarmanıza olanak tanır.

Beklenen sonuç

Azure DevOps Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü verilerinizi almaya hazır, açık ve yapılandırılmış bir Excel şablonu.

NE KAZANACAKSINIZ?

Azure DevOps'taki SDLC'nizin Gizli Darboğazlarını Ortaya Çıkarın

ProcessMind, gerçek Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü görselleştirir, iş akışı verimsizlikleri ve darboğazlar hakkında hassas içgörüler ortaya koyar. Gecikmelerin nerede meydana geldiğini ve daha hızlı, daha kaliteli yayınlar için geliştirme sürecinizi nasıl düzene sokacağınızı tam olarak görün.
  • Azure DevOps'ta uçtan uca SDLC'yi görselleştirin
  • Kesin darboğazları ve yeniden işleme döngülerini belirleyin
  • Yayın döngülerini ve ekip devirlerini optimize edin
  • Uyumluluğu sağlayın ve yazılım kalitesini artırın
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

BEKLENEN SONUÇLAR

Kuruluşlar SDLC'de Neler Başarır?

Azure DevOps verilerini kullanarak Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü analizimiz, darboğazlar ve verimsizlikler hakkında önemli içgörüler ortaya koyar. Bu içgörüler, geliştirme hızı, kalitesi ve ekip işbirliğinde ölçülebilir iyileşmelere yol açar.

0 %
Daha Hızlı Döngü Süreleri

Uçtan uca sürede ortalama azalma

Kuruluşlar, oluşturulmadan dağıtıma kadar olan gecikmeleri tespit edip ortadan kaldırarak yazılım teslimatını önemli ölçüde hızlandırabilir.
0 %
Azaltılmış Yeniden İşleme

Tamamlanmış aşamalara yeniden girişlerde azalma

Process Mining, eksik gereksinimler veya yetersiz test gibi yeniden işlemenin temel nedenlerini belirleyerek daha yüksek kaliteli yayınlara yol açar.
0 %
Gelişmiş Uyumluluk

Zorunlu kalite geçişlerine uyum

Atlanan kalite kontrolleri ve onayları hakkında net görünürlük elde edin, böylece tüm geliştirme öğelerinin yayınlanmadan önce gerekli standartları karşıladığından emin olun.
0 %
Kolaylaştırılmış Devir Teslimleri

Aşamalar arasındaki boşta bekleme süresinde azalma

Geliştirme, test ve dağıtım aşamaları arasındaki gecikmeleri belirleyin ve ortadan kaldırın, genel yayın sürecini önemli ölçüde hızlandırın.
0 %
Darboğaz Çözümü

Belirli faaliyet süresinde azalma

Sık sık gecikmelere neden olan belirli faaliyetleri belirleyin ve optimize edin, SDLC genelinde kaynak kullanımını ve verimi iyileştirin.
0 %
Öngörülebilir Yayınlar

Dağıtım sürelerinde iyileştirilmiş tutarlılık

Kuruluşlar, yayın sürecindeki farklılıkları anlayarak dağıtım zaman çizelgelerini daha doğru bir şekilde tahmin edebilir ve paydaşların güvenini artırabilir.

Sonuçlar, süreç karmaşıklığına, ekip dinamiklerine ve veri kalitesine göre değişir. Bu rakamlar, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü'ne odaklanan uygulamalar genelinde gözlemlenen tipik iyileşmeleri temsil etmektedir.

Önerilen Veriler

En önemli nitelikler ve aktivitelerle başlayın, ihtiyaç duydukça kapsamı genişletin.
Event log'lara yeni mi başlıyorsunuz? Öğrenin Process Mining event log'u nasıl oluşturulur.

Öznitelikler

Analiz için yakalanacak temel veri noktaları

Özellik, hata veya kullanıcı hikayesi gibi tek bir iş birimi için sürecin durum tanımlayıcısı olarak hizmet veren benzersiz tanımlayıcı.

Neden önemli

Bu, tüm süreç adımlarını tutarlı bir duruma bağlayan, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün uçtan uca analizini mümkün kılan temel tanımlayıcıdır.

Bir iş öğesi için geliştirme yaşam döngüsü içinde belirli bir zamanda meydana gelen belirli olayın veya görevin adı.

Neden önemli

Süreçteki adımları tanımlar, süreç haritasının omurgasını oluşturur ve iş akışı, darboğazlar ve sapmaların analizini mümkün kılar.

Bir geliştirme öğesi için belirli bir faaliyetin veya olayın ne zaman meydana geldiğini gösteren kesin zaman damgası.

Neden önemli

Bu zaman damgası, olayların kronolojik sırasını sağlar; bu da tüm süre tabanlı KPI'ları hesaplamak ve süreç akışını ve darboğazları anlamak için esastır.

Bir faaliyetin ne zaman tamamlandığını gösteren zaman damgası. Bir faaliyetin işlem süresini hesaplamak için kullanılır.

Neden önemli

Faaliyet işlem sürelerinin ve bekleme sürelerinin hassas bir şekilde hesaplanmasını sağlar; bu, darboğaz analizi ve verimlilik iyileştirmeleri için temeldir.

Geliştirme öğesinin şu anda atandığı kullanıcı veya ekip üyesi.

Neden önemli

Kaynak tabanlı analiz yapılmasına olanak tanır; iş yükü dağılımını anlamaya, kaynağa özel darboğazları belirlemeye ve ekip kapasitesini yönetmeye yardımcı olur.

Hata, Özellik, Kullanıcı Hikayesi veya Görev gibi geliştirme öğesinin sınıflandırılması.

Neden önemli

Süreç analizinin segmentlere ayrılmasını sağlar, bu da hatalar ve özellikler gibi farklı iş kategorileri için iş akışlarının ve performansın karşılaştırılmasına olanak tanır.

Geliştirme öğesinin iş akışı içindeki mevcut durumu, örneğin 'Yeni', 'Aktif', 'Çözüldü' veya 'Kapalı'.

Neden önemli

İş öğesinin yaşam döngüsündeki durumunu belirtir; bu, süreç akışını anlamak ve çeşitli aşamalarda harcanan zamanı hesaplamak için temeldir.

Geliştirme öğesinin diğer öğelere göre önemini belirten sayısal veya açıklayıcı bir sıralama.

Neden önemli

Sürecin yüksek öncelikli öğeleri etkili bir şekilde hızlandırıp hızlandırmadığını analiz etmeye olanak tanır; bu, önceliklendirme stratejilerinin başarısını değerlendirmek için kritik öneme sahiptir.

İş öğesinden sorumlu geliştirme ekibinin adı.

Neden önemli

Farklı ekipler arasında karşılaştırmalı analiz yapılmasına olanak tanır, performans farklılıklarını belirlemeye ve organizasyon genelinde en iyi uygulamaları paylaşmaya yardımcı olur.

Bir geliştirme öğesinin oluşturulmasından üretim ortamına dağıtımına kadar geçen toplam süre.

Neden önemli

Bu, geliştirme sürecinin baştan sona genel hızını ve verimliliğini ölçen kritik bir KPI'dır.

Bir geliştirme öğesinin yaşam döngüsündeki önceki bir aşamaya yeniden girip girmediğini gösteren bir boolean bayrak.

Neden önemli

Yeniden işlemeyi doğrudan tanımlar ve nicel olarak belirler; döngü sürelerini uzatan kalite sorunlarını ve süreç verimsizliklerini vurgulamaya yardımcı olur.

Aktiviteler

İzlenecek ve optimize edilecek süreç adımları

Bu faaliyet, Kullanıcı Hikayesi, Hata veya Görev gibi yeni bir iş öğesinin oluşturulmasını temsil eden geliştirme yaşam döngüsünün başlangıcını işaret eder. Yeni bir kayıt Azure DevOps Boards'a kaydedildiğinde açıkça yakalanır.

Neden önemli

Bu, süreç için birincil başlangıç olayıdır. Uçtan uca geliştirme döngüsü süresini ölçmek ve işin ilk kaynaklarını anlamak için esastır.

Bu faaliyet, bir geliştiricinin öğe üzerinde aktif olarak çalışmaya başladığını belirtir. İş öğesinin durumunun 'Aktif', 'Devam Ediyor' veya 'Taahhüt Edildi' olarak değişmesiyle çıkarılır.

Neden önemli

Aktif geliştirme fazının başlangıcını işaret eder. 'Oluşturuldu'dan 'Geliştirme Başladı'ya kadar geçen süreyi analiz etmek, birikim kuyruk sürelerini ortaya koyar.

Geliştiricinin ilk kodlamayı tamamladığını ve değişiklikleri bir çekme isteği aracılığıyla incelemeye sunduğunu belirtir. Bu olay, iş öğesini Azure Repos'taki belirli bir kod değişikliğine bağlar.

Neden önemli

Bu, geliştirmeden kod incelemesine önemli bir devirdir. Bunu takip etmek, kodlama süresini ölçmeye ve kodun akran incelemesi için ne zaman hazır olduğunu belirlemeye yardımcı olur.

Bir kod incelemesinin başarılı bir şekilde tamamlandığını temsil eder; burada çekme isteği onaylanır ve kod hedef dala birleştirilir. Bu olay Azure Repos'ta açıkça loglanır.

Neden önemli

Kod inceleme fazının sonunu işaret eder, bu yaygın bir darboğazdır. PR oluşturma ile tamamlama arasındaki süreyi analiz etmek, inceleme döngüsü verimliliğini ortaya koyar.

Resmi kalite güvence test aşamasının başlangıcını temsil eder. Bu faaliyet, bir iş öğesinin durumu 'QA'de', 'Test Ediliyor' veya benzeri bir değere değiştirildiğinde çıkarılır.

Neden önemli

QA döngüsünün başlangıcını işaret eder. Bu fazın süresini analiz etmek, test darboğazlarını ve verimliliğini anlamak için kritik öneme sahiptir.

Bu faaliyet, iş paydaşlarının Kullanıcı Kabul Testi'nden sonra değişiklikleri onayladığını belirtir. Genellikle 'UAT'de' durumundan 'UAT Onaylandı' veya 'Yayın için Hazır' durumuna bir geçişle çıkarılır.

Neden önemli

Bu, iş öğesinin iş gereksinimlerini karşıladığını ve üretim dağıtımı için hazır olduğunu doğrulayan kritik bir onay dönüm noktasıdır.

İş öğesinin ilişkili kodunun üretim ortamına başarılı bir şekilde dağıtıldığını işaret eder. Bu, Azure Pipelines yayın loglarından yakalanan açık bir olaydır.

Neden önemli

Bu, değerin teslimini temsil eden kritik bir dönüm noktasıdır. Teslim süresi ve döngü süresini hesaplamak için bitiş noktası olarak hizmet eder.

SSS

Sıkça sorulan sorular

Process Mining, Azure DevOps'taki event log'ları analiz ederek SDLC'nizin gerçek akışını görselleştirir. Darboğazları, yeniden işleme döngülerini ve planlanan süreçlerden sapmaları belirlemeye yardımcı olur, verimliliği optimize etmek ve döngü sürelerini azaltmak için veri odaklı içgörüler sağlar.

Genellikle work item'larınıza ait event data'ya, örneğin oluşturulma tarihleri, durum değişiklikleri, atanmış kullanıcılar ve her bir geçiş için timestamp'lere ihtiyacınız vardır. Case identifier, her bir öğenin SDLC boyunca tüm yolculuğunu takip etmenizi sağlayan Development Item olacaktır.

Veriler, Azure DevOps API'leri, sorguları veya yerleşik raporlama özellikleri kullanılarak çekilebilir ve genellikle CSV veya Excel gibi düz dosya formatlarına aktarılır. Bu ham veri daha sonra süreç madenciliği araçları için uygun bir olay günlüğü formatına dönüştürülür.

Gerçek geliştirme workflow'larınız hakkında daha net bir anlayışa sahip olacaksınız. Bu sayede, geliştirme döngüsü süreleri kısalacak, yeniden yapılan işler azalacak ve quality gate uyumluluğu iyileşecektir. Ayrıca, kaynak tahsisini optimize etmenize ve yayın hazırlığı öngörülebilirliğini artırmanıza da yardımcı olur.

Hayır, Process Mining büyük ölçüde invaziv değildir. Analiz fazında canlı operasyonlara müdahale etmeden veya geliştirme süreçlerinde değişiklik gerektirmeden öncelikli olarak Azure DevOps sisteminizdeki geçmiş verileri kullanır.

Azure DevOps veri yapıları ve API'leri hakkında temel bir anlayış, veri çekimi için faydalıdır. Veri hazırlama ve süreç madenciliği araçlarının temellerine aşinalık, başarılı analiz ve yorumlama için yararlı olacaktır.

İlk içgörüler genellikle birkaç hafta içinde oluşturulabilir; bu, veri kullanılabilirliğine ve SDLC'nin karmaşıklığına bağlıdır. Kapsamlı bir analiz ve iyileştirme stratejilerinin geliştirilmesi daha uzun sürebilir, genellikle 4-8 hafta.

Kesinlikle. Süreç madenciliği, iş öğelerinin gerçek yollarını ve sürelerini görselleştirerek, gecikmelerin nerede meydana geldiğini belirlemede ve kritik darboğazları tanımlamada çok etkilidir. Bu sayede, aktarımları kolaylaştırmak ve bekleme sürelerini azaltmak için hedefe yönelik müdahaleler yapılabilir.

Azure DevOps'ta SDLC'nizi Optimize Edin, Bugün Başlayın!

SDLC iş akışınızdaki döngü süresini %30 azaltın ve darboğazları ortadan kaldırın.

Ücretsiz Denemenizi Başlatın

Kredi kartı gerekmez. Dakikalar içinde başlayın.