> Sürekli Süreç İyileştirme > Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü > GitLab

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü İyileştirin

GitLab'de SDLC'yi Optimize Edin: Başarıya Giden 6 Adımlık Rehberiniz
Veri Şablonunu İndir
Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü İyileştirin
Zorluklar (11) Hedefler (11) 6 Adım Önizleme Sonuçlar Veri SSS (5)

GitLab'de SDLC'yi Optimize Edin: Geliştirme ve Kaliteyi Hızlandırın

Yazılım geliştirme süreçleri genellikle öngörülemeyen gecikmeler ve kalite sorunları yaşar. Platformumuz, darboğazları ve verimsiz adımları belirlemenize yardımcı olarak veri odaklı iyileştirmeler yapmanızı sağlar. Pazara sunma süresini hızlandırmak ve yazılım kalitesini artırmak için işin gerçek akışını anlayın.

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

GitLab'de Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü Neden Optimize Etmelisiniz?

Modern yazılım geliştirme karmaşık ve dinamiktir. GitLab gibi platformlar işbirliği, sürüm kontrolü ve CI/CD için güçlü araçlar sunsa da, gereksinim toplama aşamasından dağıtıma kadar olan asıl iş akışı genellikle gizli verimsizlikler barındırır. Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzdeki (SDLC) bu verimsizlikler, uzayan döngü süreleri, kaçırılan teslim tarihleri, beklenmedik yeniden işler ve artan geliştirme maliyetleri olarak kendini gösterebilir. Nihayetinde bu durum, hızlı inovasyon yapma, yüksek kaliteli ürünler sunma ve pazarda rekabet avantajını sürdürme yeteneğinizi olumsuz etkiler.

Geleneksel proje yönetimi dashboard'ları ve raporları, planlanan ilerlemenin anlık bir görüntüsünü sunar, ancak bir geliştirme öğesinin izlediği gerçek yolu genellikle ortaya koyamazlar. Size ne olması gerektiğini söyleyebilirler, ancak gerçekte ne olduğunu, gecikmelerin nerede biriktiğini veya belirli adımların neden tekrarlandığını göstermezler. Bu gerçek dünya süreç yürütmelerini anlamak, gerçek bottleneck'leri belirlemek ve GitLab içindeki geliştirme pipeline'ınızda veriye dayalı iyileştirmeler yapmak için kritiktir.

Process Mining ile SDLC Verimliliğini Artırma

Process mining, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü derinlemesine incelemek için güçlü, veriye dayalı bir yaklaşım sunar. GitLab içinde oluşturulan olay log'larını analiz ederek, process mining her geliştirme öğesinin tam yolculuğunu yeniden yapılandırır ve SDLC'nizin eşsiz bir uçtan uca görünümünü sağlar. Bu bakış açısı, statik raporların ötesine geçerek, gerçekleşen her adımı, sapmayı ve yeniden işleme döngüsünü gösteren dinamik süreç haritaları oluşturur.

Her bir geliştirme öğesi için, oluşturulmasından dağıtımına kadar, process mining; Gereksinimler Toplandı, Tasarım Başladı, Geliştirme Başladı, Kod İncelemesi Yapıldı, Birim Testi Yapıldı, QA Testi Tamamlandı ve Üretime Dağıtıldı gibi etkinlikleri titizlikle izler. Bu ayrıntılı görünürlük, olayların kesin sırasını görmenizi, işin sıklıkla nerede tıkandığını belirlemenizi ve gecikmelere yol açan istenmeyen sapmaları ortaya çıkarmanızı sağlar. Hangi aşamaların sürekli olarak planlanan süreleri aştığı, kalite kapılarının atlanıp atlanmadığı veya belirli geliştirme öğesi türlerinin her zaman birden fazla kod incelemesi gerektirip gerektirmediği gibi kritik soruları yanıtlamanıza yardımcı olur. Bu gerçekçi veri sizi optimizasyon çabalarınızı etkili bir şekilde hedeflemeniz için güçlendirir.

GitLab SDLC için Temel İyileştirme Alanları

GitLab verileriniz üzerinde process mining'den yararlanmak, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüz içinde çeşitli kritik iyileştirme alanları açar:

  • Bottleneck Belirleme: Geliştirme öğelerinizin aşırı zaman harcadığı veya takılıp kaldığı yerleri tam olarak belirleyin. Örneğin, "Kod İncelemesi Yapıldı" etkinliğinin sürümleri sürekli geciktirip geciktirmediğini veya "Entegrasyon Testi Başladı" etkinliğinin sık sık bağımlılıkları bekleyip beklemediğini keşfedebilirsiniz.
  • Döngü Süresi Azaltma: Her aşama ve genel SDLC için gerçekte harcanan zamanı analiz edin. Bu içgörü, süreçleri düzene sokma, gereksiz aktarımları ortadan kaldırma ve yazılım ürünlerinizin pazara çıkış süresini hızlandırma fırsatlarını keşfetmenize yardımcı olur.
  • Kalite Kapısı Uyumluluğu ve Compliance: "QA Testi Tamamlandı" veya "Kullanıcı Kabul Testi Onaylandı" gibi tüm temel adımların ve kalite kontrollerinin, bir geliştirme öğesi ilerlemeden önce sürekli olarak yürütüldüğünü doğrulayın. Bu, iç standartlara ve düzenleyici gereksinimlere uyumu sağlar, riskleri en aza indirir.
  • Yeniden İşleme ve Sapma Analizi: Geliştirme öğelerinin neden sık sık önceki aşamalara geri döndüğünü anlayın, örneğin "QA Testi Başladı" aşamasından "Geliştirme Başladı" aşamasına geri dönüşler. Bu yeniden işleri belirlemek, temel nedenlerini ele almanıza, boşa harcanan çabayı azaltmanıza ve ilk geçiş verimini artırmanıza olanak tanır.
  • Kaynak Optimizasyonu: Gerçek iş yükü dağılımı hakkında netlik kazanın ve kaynakların aşırı yüklendiği veya yetersiz kullanıldığı aşamaları belirleyerek daha verimli ekip tahsisine olanak tanıyın.

SDLC Süreç Optimizasyonunun Somut Sonuçları

GitLab destekli Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüze process mining uygulayarak önemli, ölçülebilir faydalar bekleyebilirsiniz:

  • Hızlandırılmış Teslimat: Genel SDLC döngü sürenizi azaltarak daha hızlı özellik yayınları ve pazar taleplerine daha hızlı yanıt vermenizi sağlayın.
  • Geliştirilmiş Yazılım Kalitesi: Kalite kapılarına sıkı sıkıya bağlı kalarak ve kusurlara yatkın alanları belirleyerek daha kararlı ve güvenilir yazılımlar sunabilirsiniz.
  • Azaltılmış Operasyonel Maliyetler: Yeniden işleri en aza indirin, kaynak kullanımını optimize edin ve süreç israfını ortadan kaldırın, bu da geliştirme bütçenizi doğrudan etkiler.
  • Geliştirilmiş Compliance ve Denetlenebilirlik: İç politikalar ve dış düzenlemelere uyumu güçlendirin, denetçiler için süreç yürütmesinin net kanıtlarını sunun.
  • Veriye Dayalı İnovasyon: Varsayımlardan ziyade objektif verilere dayalı kararların alındığı, daha verimli ve öngörülebilir bir geliştirme pipeline'ına yol açan sürekli iyileştirme kültürünü teşvik edin.

SDLC Optimizasyon Yolculuğunuza Başlayın

GitLab'deki Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü iyileştirmek kapsamlı bir revizyon gerektirmez; mevcut gerçekliğinizi anlamakla başlar. Process mining, geliştirme süreçlerinizi dönüştürmek için ihtiyacınız olan netliği sağlar. Bu içgörüleri verimsizlikleri belirlemek, döngü süresini azaltmak ve yazılım teslimatınızın kalitesini artırmak için nasıl kullanabileceğinizi keşfedin, kuruluşunuz için anlamlı iyileştirmeler sağlayın.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü SDLC Optimizasyonu Geliştirme Süreci DevOps `Cycle Time` Azaltma Kalite Güvencesi Uyumluluk Yönetimi Mühendislik

Yaygın Sorunlar ve Zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Geliştirme öğeleri Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü boyunca ilerlemek için çok uzun zaman alır, bu da kaçırılan teslim tarihlerine ve daha yavaş pazara çıkış süresine yol açar. Bu durum, yeni özellikler ve düzeltmelerin geç teslim edilmesi nedeniyle doğrudan rekabet avantajını ve müşteri memnuniyetini etkiler. ProcessMind, GitLab'deki Geliştirme Öğelerinin uçtan uca akışını analiz ederek gecikmelerin meydana geldiği kesin aşamaları belirler. Boşta kalma sürelerini ve etkinlik sürelerini nicelleştirerek kritik bottleneck'leri ortaya çıkarır ve ekiplerin Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünü hızlandırmasına olanak tanır.

Geliştirme öğeleri sık sık uzun süreler boyunca kod incelemesinde takılıp kalır, bu da test ve dağıtım gibi sonraki aşamaları geciktirir. Bu tıkanıklık, yetersiz inceleme kaynakları, karmaşık inceleme süreçleri veya yüksek değişim hacmi gibi faktörlere işaret eder ve bunların hepsi Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünü engeller. ProcessMind, Geliştirme Öğelerinin akışını görselleştirerek, "Kod İncelemesi Yapıldı" gibi aşamalarda nerede biriktiklerini veya aşırı zaman harcadıklarını vurgular. Bu, GitLab'de gecikmelere neden olan belirli ekipleri veya inceleyicileri belirleyerek hedeflenmiş süreç iyileştirmelerine olanak tanır.

Geliştirme öğeleri birim, entegrasyon veya QA testi sırasında tekrar tekrar başarısız olur, bu da önemli yeniden işleme ve yeniden test etme gerektirir. Bu döngüsel süreç, değerli kaynakları tüketir, genel Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünü uzatır ve geliştirme ekiplerinin verimliliğini azaltır. ProcessMind, event dizilerini eşleyerek yeniden işleme kalıplarını ortaya çıkarır; bir Development Item'ın "Birim Testi Yapıldı" veya "QA Testi Başladı"dan sonra "Geliştirme Başladı"ya kaç kez geri döndüğünü gösterir. Bu, GitLab sürecinin erken aşamalarında kalite sorunlarını belirlemeye yardımcı olur ve maliyetli geç aşama düzeltmelerini azaltır.

Geliştirme öğeleri her zaman tanımlanmış Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünü takip etmez, bu da tutarsız kalite, compliance riskleri ve öngörülemeyen sonuçlara yol açar. Bu sapmalar, netlik eksikliği, manuel geçici çözümler veya yetersiz süreç uygulaması nedeniyle ortaya çıkabilir ve yönetimi sağlamayı zorlaştırır. ProcessMind, GitLab'deki Geliştirme Öğelerinin gerçek süreç akışını otomatik olarak keşfeder ve bunu hedeflenen modelle karşılaştırır. Tüm varyantları ve sapmaları vurgulayarak, örneğin "Kullanıcı Kabul Testi Onaylandı"nın "QA Testi Tamamlandı"dan önce nerede meydana gelebileceğini kolayca tespit etmenizi sağlar.

Kaynaklar, özellikle geliştiriciler ve test uzmanları, bazı aşamalarda aşırı yüklenirken diğerlerinde yetersiz kullanılabilir, bu da dengesiz bir Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsüne yol açar. Bu durum genellikle proje gecikmeleri, tükenmişlik ve geliştirme organizasyonu genelinde vasıflı personelin suboptimal kullanımı ile sonuçlanır.ProcessMind, GitLab'deki aktivite süreleri ve boşta kalma sürelerine dayanarak 'Atanmış Geliştirici' veya 'Atanmış Test Uzmanı' başına iş yükü dağılımını analiz eder. Kaynakların nerede yoğunlaştığına ve daha dengeli ve verimli bir Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü için nerede yeniden tahsis edilebileceğine dair içgörüler sunar.

Geliştirme öğeleri sürüm için hazırdır, ancak "Üretime Dağıtıldı" aşamasına gelmeden önce uzun süreli gecikmeler yaşayarak hızlı geliştirmenin değerini kaybeder. Bu son bottleneck, yeni özelliklerin ve hata düzeltmelerinin kullanıcılara hızlı bir şekilde ulaşmasını engeller, pazar duyarlılığını ve kullanıcı memnuniyetini etkiler. ProcessMind, GitLab'deki tüm Geliştirme Öğeleri için "Sürüm İçin Hazırlandı" ve "Üretime Dağıtıldı" arasındaki geçiş sürelerini izler. Bu gecikmeye neden olan belirli aktarımları veya onay adımlarını vurgulayarak ekiplerin Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünün son aşamalarını düzene sokmasını sağlar.

Birçok Geliştirme Öğesi, 'Planlanan Sürüm Versiyonu' veya ilişkili zaman çizelgelerine uymamakta, bu da öngörülemeyen proje teslimatlarına ve güvenilmez paydaş iletişimine yol açmaktadır. Hedeflere ulaşmada yaşanan bu tutarlı başarısızlık, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü içindeki temel verimsizlikleri veya gerçekçi olmayan planlamayı işaret eder.ProcessMind, GitLab'deki Geliştirme Öğeleri için 'Prodüksiyona Dağıtıldı' gerçek tamamlanma tarihlerini 'Planlanan Sürüm Versiyonu' ile karşılaştırır. Hangi projelerin veya öğe türlerinin sürekli olarak hedeflerini kaçırdığını belirterek, zamanlama sorunlarının temel nedenlerinin ortaya çıkarılmasına yardımcı olur.

Ekipler, Geliştirme Öğelerinin gerçek, uçtan uca akışını anlamakta zorlanır ve genellikle anekdot niteliğindeki kanıtlara veya gerçeği yansıtmayan statik süreç diyagramlarına güvenirler. Bu şeffaflık eksikliği, gizli verimsizlikleri tespit etmeyi veya Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünü optimize etmek için veri odaklı kararlar almayı imkansız kılar.ProcessMind, GitLab'deki tüm Geliştirme Öğelerinin çeşitli aktiviteler aracılığıyla izlediği gerçek yolları otomatik olarak yeniden yapılandırır. Tüm yaygın ve varyant süreç akışlarını ortaya çıkararak, tüm Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünün dinamik, veri odaklı bir görünümünü sağlar.

Geliştirme Öğeleri, özellikle kusurlar, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü boyunca ilerledikçe bazen "Şiddet" seviyesinde bir artış görür, bu da sorunların erken aşamalarda etkili bir şekilde ele alınamadığını gösterir. Bu artış genellikle daha karmaşık ve maliyetli düzeltmelere yol açar, ürün kalitesini etkiler. ProcessMind, GitLab sürecindeki Geliştirme Öğeleri için "Şiddet" gibi attributes'daki değişiklikleri izler. Öğelerin belirli etkinliklerden sonra daha yüksek şiddetle işaretlendiği kalıpları belirleyebilir, bu da yetersiz başlangıç işlemeyi veya inceleme süreçlerini düşündürür.

"KG Testi Başladı" ve "KG Testi Tamamlandı" aşamaları orantısız miktarda zaman ve kaynak tüketerek genel geliştirme maliyetlerine önemli ölçüde katkıda bulunur. Bu durum, test otomasyonu, kalite geçitleri veya Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü içindeki test için devredilen kodun kalitesi ile ilgili sorunlara işaret edebilir.ProcessMind, GitLab'deki Geliştirme Öğeleri için tüm test faaliyetlerinin, özellikle "KG Testi Başladı" ve "KG Testi Tamamlandı" aşamalarının süresini ve sıklığını analiz eder. Testin verimsiz veya aşırı tekrarlayıcı olduğu alanları belirleyerek, KG çabalarını optimize etmek ve maliyetleri azaltmak için veri sağlar.

"Kullanıcı Kabul Testi Başladı" ve "Kullanıcı Kabul Testi Onaylandı" aşamaları, sürede yüksek değişkenlik veya sık retler göstererek net kriterlerin eksikliğini veya tutarsız paydaş katılımını işaret eder. Bu durum, son onayda gecikmelere yol açabilir ve Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünün sorunsuz tamamlanmasını etkileyebilir.ProcessMind, GitLab'deki KKT (Kullanıcı Kabul Testi) faaliyetleri aracılığıyla Geliştirme Öğelerinin akışını inceleyerek harcanan zamanı ve sonuçları değerlendirir. KKT süreçlerinin tutarsız olduğu yerleri ortaya çıkarabilir, beklentilerin standartlaştırılmasına ve daha sorunsuz bir Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü için son onay adımlarının hızlandırılmasına yardımcı olabilir.

Tipik Hedefler

Başarının neye benzediğini tanımlayın

Bu hedef, bir geliştirme öğesinin GitLab'de oluşturulmasından dağıtımına kadar geçen toplam süreyi önemli ölçüde azaltmayı amaçlar. Döngü süresini düşürmek, özellik ve hata düzeltmelerinin daha hızlı teslimatı anlamına gelir, bu da pazar tepkisini ve müşteri memnuniyetini doğrudan etkiler. Bu, daha fazla iş çevikliği ve rekabet avantajı anlamına gelir.ProcessMind, tüm Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünü görselleştirmenizi sağlayarak her aktivite ve devir için kesin süreleri belirler. Darboğazları ve aktif olmayan zamanları tespit ederek adımları düzene sokma, kaynak tahsisini optimize etme ve genel döngü süresinde ölçülebilir bir azalma sağlama fırsatlarını ortaya çıkarabilir, %25 hedefine yönelik ilerlemeyi takip edebilirsiniz.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü içindeki kod inceleme aşamasını hızlandırmak, geliştirme hızını korumak için çok önemlidir. Uzun süren kod incelemeleri önemli darboğazlar oluşturarak sonraki test ve dağıtım aşamalarını geciktirebilir. Bu hedef, kaliteden ödün vermeden kodun verimli bir şekilde incelenmesini sağlar.ProcessMind, kod incelemelerinin sürekli olarak geciktiği yerleri belirlemeye yardımcı olur, darboğazlara katkıda bulunan belirli geliştiricileri, projeleri veya kod türlerini vurgular. GitLab'deki inceleme sürelerini ve sıralarını analiz ederek süreçleri optimize edebilir, otomatik kontroller uygulayabilir ve bu kritik aşamada harcanan süreyi önemli ölçüde azaltmak için en iyi uygulamaları uygulayabilirsiniz.

Test hataları sonrası tekrar işleme ihtiyacını azaltmak, yazılım kalitesini ve geliştirme verimliliğini doğrudan artırır. Sık sık yapılan yeniden testler ve yeniden geliştirme, değerli kaynakları tüketerek Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünü uzatır ve maliyetleri artırır. Bu hedefe ulaşmak, sürecin daha erken aşamalarında daha yüksek kaliteli çıktılar sağlar.ProcessMind, yetersiz birim testi veya belirsiz gereksinimler gibi tekrar işleme en sık yol açan belirli aşamaları veya aktiviteleri ortaya çıkarabilir. GitLab'deki süreç varyasyonlarını ve yeniden giriş döngülerini analiz ederek, hataların temel nedenlerini belirleyebilir, önleyici tedbirler uygulayabilir ve tekrar işleme döngülerindeki azalmayı ölçebilirsiniz.

Tüm geliştirme kalemlerinin yerleşik standart operasyon prosedürlerine uygun ilerlemesini sağlamak, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü (SDLC) içinde uyumluluk, kalite ve öngörülebilirlik açısından hayati önem taşır. Sapmalar; tutarsızlıklara, denetim risklerine ve beklenmedik gecikmelere yol açabilir. Bu hedef, GitLab'deki tüm projelerde en iyi uygulamaların hayata geçirilmesini amaçlar. ProcessMind, gerçek süreç akışını otomatik olarak ortaya çıkararak bunu hedeflenen ideal iş akışıyla karşılaştırır. GitLab'deki geliştiriciler tarafından yapılan tüm sapmaları, atlanan adımları veya yetkisiz kestirme yolları vurgular. Bu görünürlük sayesinde uyumsuz davranışları tespit edebilir, eğitimleri güçlendirebilir ve süreçlerin tasarlandığı gibi yürütülmesini sağlayabilirsiniz.

Geliştiricileri görevlere ve projelere verimli bir şekilde atamak, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü içinde üretkenliği en üst düzeye çıkarmak ve boşta kalma süresini azaltmak için anahtardır. Optimum olmayan kaynak tahsisi, proje gecikmelerine, tükenmişliğe ve yetenekli personelin yetersiz kullanılmasına yol açabilir. Bu hedef, GitLab'de yeteneğin etkili bir şekilde kullanılmasını sağlar. ProcessMind, etkinlik log'larını analiz ederek geliştirici iş yükleri ve görev atamaları hakkında içgörüler sunar. Geliştiricilerin nerede aşırı yüklendiğini veya yetersiz kullanıldığını belirleyebilir, belirli kişilere veya ekiplere bağlı bottleneck'leri ortaya çıkarır. Bu veri, kaynakların yeniden tahsis edilmesi, iş yüklerinin dengelenmesi ve verimin artırılması konusunda bilinçli kararlar alınmasını sağlar.

Bir geliştirme öğesinin son testten canlı prodüksiyona geçiş süresini azaltmak, hızlı değer teslimatı için kritik öneme sahiptir. Dağıtım gecikmeleri, rekabet avantajını ve müşteri memnuniyetini engelleyebilir. Bu hedef, GitLab'deki Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünün son aşamalarını düzene sokmaya odaklanır.ProcessMind, dağıtım pipeline'ını görselleştirerek 'Sürüm İçin Hazırlandı' ve 'Prodüksiyona Dağıtıldı' aktiviteleri arasındaki gecikmeleri vurgular. Bağımlılıkları, onay darboğazlarını veya dağıtım döngüsünü uzatan manuel adımları belirlemeye yardımcı olur. Bu kritik yolları analiz ederek, aşamaları otomatikleştirebilir ve sürümleri önemli ölçüde hızlandırabilirsiniz.

Planlanan sürüm programlarına tutarlı bir şekilde uymak, etkili proje yönetimi ve Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsüne paydaş güveni için çok önemlidir. Zayıf uyum, stratejik planlamayı, pazarlama çabalarını ve dış taahhütleri etkileyebilir. Bu hedef, GitLab projeleri içinde öngörülebilir teslimatı hedefler. ProcessMind, gerçek dağıtım tarihlerini planlanan sürüm sürümleriyle ilişkilendirerek gecikme kalıplarını ve bunların önceki etkinliklerini belirler. İş akışını analiz ederek ve planlanan zaman çizelgeleriyle karşılaştırarak, riskleri proaktif bir şekilde belirleyebilir, kaçırılan teslim tarihlerine katkıda bulunan bottleneck'leri ele alabilir ve tahmin doğruluğunu iyileştirebilirsiniz.

İlk konseptten dağıtım sonrası aşamaya kadar tüm Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünün (SDLC) net ve kapsamlı bir görünümünü elde etmek, etkili yönetim için temeldir. Sınırlı görünürlük, verimsizlikleri, uyumluluk risklerini ve iyileştirme fırsatlarını gizleyebilir. Bu hedef, tüm GitLab aktivitelerinde tam şeffaflık sağlar.ProcessMind, olay günlüklerine dayanarak GitLab'deki SDLC'nizin eksiksiz, gerçek süreç haritasını otomatik olarak yeniden yapılandırır. Yürütülen tüm yolları, varyasyonları ve bağımlılıkları ortaya çıkararak, anekdot niteliğindeki kanıtlara veya teorik modellere dayanmak yerine, işin gerçekte nasıl aktığına dair objektif, veri odaklı bir anlayış sunar.

Geliştirme öğesi önem seviyelerinin neden öngörülemeyen bir şekilde arttığını anlamak, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü'nde kalite kontrol ve risk yönetimi için çok önemlidir. Açıklanamayan önem artışları, acil dikkat gerektiren ve kritik sistemleri potansiyel olarak etkileyebilecek temel süreç kusurlarını veya sistemik sorunları gösterebilir. ProcessMind, "Önem Derecesi" niteliklerinin beklenmedik veya önemli ölçüde değiştiği vakaları filtrelemenize ve analiz etmenize olanak tanır. Bu belirli öğelerin GitLab'daki SDLC içindeki yollarını geriye doğru izleyerek, sürekli olarak önem derecesinde artışa yol açan önceki aktiviteleri, kullanıcı etkileşimlerini veya koşulları ortaya çıkarabilirsiniz.

Kalite güvence ve test faaliyetlerinin verimliliğini optimize etmek, yazılım kalitesinden ödün vermeden önemli maliyet tasarrufları sağlayabilir. Yüksek test maliyetleri genellikle Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü içinde verimsizlikleri, tekrarlayan çabaları veya geç aşamada hata tespitini gösterir. Bu hedef, uygun maliyetli kaliteyi hedefler.ProcessMind, çeşitli test aşamalarının süresini ve sıklığını analiz ederek test döngülerinin aşırı uzun veya tekrarlayan olduğu alanları belirleyebilir. GitLab'deki test süreç akışını görselleştirerek, verimsiz test senaryosu yürütmeyi, geri bildirim döngülerindeki gecikmeleri veya genel KG harcamalarını azaltmak için otomasyon fırsatlarını tespit edebilirsiniz.

Tutarlı ve kapsamlı bir Kullanıcı Kabul Testi (UAT) sürecini sağlamak, kullanıcı beklentilerini ve iş gereksinimlerini karşılayan yazılım sunmak için çok önemlidir. Tutarsız UAT, kritik kusurların üretime ulaşmasına veya uzun süreli geri bildirim döngülerine yol açabilir ve Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünün son aşamalarını etkileyebilir. ProcessMind, Kullanıcı Kabul Testi için izlenen farklı yolları ve süreleri görselleştirebilir, "Kullanıcı Kabul Testi Başladı" ve "Kullanıcı Kabul Testi Onaylandı" etkinliklerindeki varyasyonları vurgular. Bu, UAT'nin GitLab'de nerede atlandığını, uzatıldığını veya standart olmayan dizileri takip ettiğini belirlemeye yardımcı olur, süreç uygulamasını ve iyileştirmeyi mümkün kılar.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü için 6 Adımlı İyileştirme Yolu

1

Şablonu İndir
2

SDLC `Veri`lerinizi Dışa Aktarın
3

Veri Setinizi Yükleyin
4

SDLC Sürecinizi Analiz Edin
5

SDLC İyileştirmelerini Uygulayın
6

SDLC İlerlemesini İzleyin
1

Şablonu İndir

Ne yapmalı

SDLC verileri için özel olarak önceden yapılandırılmış Excel template'imize erişin. Bu template, GitLab örneğinizden ilgili tüm etkinlikleri ve attributes'ları yakalamak için en uygun yapıyı sağlar.

Veri Şablonu Rehberini Görüntüle Şablonu İndir
Neden önemli

Doğru veri yapısına başlangıçtan itibaren sahip olmak, ProcessMind'in geliştirme iş akışınızı etkili bir şekilde yorumlayabilmesi için doğru analiz açısından kritik öneme sahiptir.

Beklenen sonuç

GitLab'den veri çıkarmanızı yönlendirmeye hazır, standartlaştırılmış bir Excel template.

NE KAZANACAKSINIZ?

SDLC'nizin Daha Hızlı Teslimata Giden Gerçek Yolunu Keşfedin

ProcessMind, GitLab'deki tüm Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü görselleştirerek işin gerçek akışını ortaya çıkarır. Kod commit'inden dağıtıma kadar her adımda derinlemesine içgörüler elde ederek optimizasyon alanlarını belirleyin.
  • Gerçek koddan dağıtıma iş akışını haritalayın
  • Geliştirme ve testteki gecikmeleri belirleyin
  • Verimsiz devirleri tespit edin
  • Sürümler için pazara çıkış süresini hızlandırın
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

Yazılım Geliştirme Performansınızı Yükseltin

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü için Process Mining, GitLab pipeline'larınızdaki darboğazları ve verimsizlikleri aydınlatarak teslimatı hızlandırmak ve kaliteyi artırmak için somut fırsatlar ortaya koyar. Bu sonuçlar, geliştirme süreçlerini optimize eden ekipler tarafından elde edilen yaygın kazanımları vurgulamaktadır.

0 %
Daha Hızlı Uçtan Uca Teslimat

Geliştirme döngüsünde ortalama azalma

Yazılım geliştirme sürecinizi düzene sokarak fikirden prodüksiyona kadar geçen toplam süreyi azaltın, bu da daha hızlı pazar tepkisi ve özellik teslimatı sağlar.
0 %
Azaltılmış Tekrar İşleme ve Hatalar

Test sonrası yeniden yapımlarda azalma

Test sonrası tekrar işleme neden olan temel sebepleri belirleyin ve ortadan kaldırın; bu, daha yüksek kaliteli koda, daha az hataya ve daha verimli bir geliştirme pipeline'ına yol açar.
0 %
Geliştirilmiş İş Akışı Uyumluluğu

Standart süreç takibinde artış

Yazılım geliştirme ekiplerinizin yerleşik SDLC iş akışlarına tutarlı bir şekilde uymasını sağlayın; böylece sapmaları azaltıp süreç öngörülebilirliğini ve uyumluluğunu artırın.
0 %
Daha Hızlı Dağıtım Teslim Süresi

Üretime geçiş süresinde ortalama azalma

Yeni özellik ve düzeltmeleri kullanıcılara daha hızlı ulaştırarak ve sürüm öngörülebilirliğini artırarak dağıtımları hızlandırmak için SDLC'nizin son aşamalarını optimize edin.
0 %
Azaltılmış Önem Derecesi Artışları

Kritik sorun yükseltmelerinde azalma

Sorunları büyümeden önce proaktif olarak belirleyin ve çözün, böylece önem derecesi artışlarının sıklığını azaltın ve genel ürün istikrarını iyileştirin.

Sonuçlar, mevcut süreç olgunluğuna, ekip yapısına ve veri eksiksizliğine göre değişir. Sunulan rakamlar, çeşitli uygulamalarda gözlemlenen tipik iyileştirmeleri yansıtmaktadır.

Önerilen Veriler

Analizinize en kritik öznitelikler ve aktivitelerle başlayın, ardından gerektiğinde genişletin.
Event log'lara yeni mi başlıyorsunuz? Öğrenin Process Mining event log'u nasıl oluşturulur.

Öznitelikler

Analiz için yakalanacak temel veri noktaları

Bir özellik, hata düzeltmesi veya görev gibi bir iş birimi için benzersiz tanımlayıcı, birincil vaka tanımlayıcısı olarak hizmet verir.

Neden önemli

Bu, tüm süreç olaylarını birbirine bağlayan temel vaka tanımlayıcısıdır ve herhangi bir iş öğesinin tam yaşam döngüsünü izlemeyi mümkün kılar.

Meydana gelen belirli süreç adımının veya olayın adı, örneğin 'Sorun Oluşturuldu' veya 'Birleştirme İsteği Birleştirildi'.

Neden önemli

Süreç haritasındaki adımları tanımlar, uçtan uca geliştirme iş akışının görselleştirilmesine ve analiz edilmesine olanak tanır.

Bir etkinlik veya olayın ne zaman başladığını gösteren timestamp (zaman damgası).

Neden önemli

Bu öznitelik, tüm zaman tabanlı metrikleri hesaplamak ve süreç akışını anlamak için temel olan kronolojik olay dizisini sağlar.

Bir aktivitenin veya olayın ne zaman tamamlandığını gösteren zaman damgası.

Neden önemli

Süreçteki verimsiz adımları belirlemede anahtar olan kesin etkinlik sürelerinin (işleme süreleri) hesaplanmasını sağlar.

Olay anında soruna veya birleştirme isteğine atanan kullanıcı.

Neden önemli

İşi kimin yaptığını takip ederek iş yükü analizi, kaynak tahsis verimliliği ve el değiştirmelerden kaynaklanan gecikmelerin tespit edilmesini sağlar.

Geliştirme öğesinin 'Özellik', 'Hata', 'Görev' veya 'Bakım' gibi sınıflandırması.

Neden önemli

Süreci iş türüne göre segmentlere ayırmak, belirli iş türlerinin gecikmelere, tekrar işleme veya sapmalara daha yatkın olup olmadığını belirlemeye yardımcı olur.

Geliştirme öğesinin önem derecesi, genellikle hatalar veya olaylar için.

Neden önemli

İşi önceliklendirmeye ve yüksek önem dereceli maddelerin daha hızlı ele alınıp alınmadığını analiz etmeye yardımcı olur. Değişiklikleri izlemek, 'Önem Derecesi Artış Sıklığı' KPI'ını destekler.

Geliştirme öğesinin ait olduğu GitLab projesinin adı.

Neden önemli

Süreç analizinin ürüne, uygulamaya veya bileşene göre segmentlere ayrılmasını sağlayarak, hedeflenmiş iyileştirme çabalarını kolaylaştırır.

Aktiviteler

İzlenecek ve optimize edilecek süreç adımları

Bu aktivite, bir özellik, hata veya görev gibi yeni bir iş öğesinin oluşturulmasını temsil ederek geliştirme yaşam döngüsünün başlangıcını işaretler. Bir kullanıcı GitLab'de yeni bir sorun oluşturduğunda açıkça yakalanır ve bu da oluşturma zaman damgasını kaydeder.

Neden önemli

Bu, uçtan uca süreç için birincil başlangıç olayıdır. Sorun oluşturmadan dağıtıma kadar geçen süreyi analiz etmek, SDLC döngü süresinin tam bir resmini sağlar.

İlk geliştirme çalışmasının tamamlandığını ve kodun inceleme ve entegrasyon için hazır olduğunu gösterir. Bu, bir geliştiricinin yeni bir birleştirme isteği (MR) açtığında yakalanan, GitLab iş akışında açık ve temel bir olaydır.

Neden önemli

Bu, geliştirmeden inceleme ve teste geçişi işaret eden kritik bir dönüm noktasıdır. Tüm kod inceleme ve CI/CD pipeline döngüsünü analiz etmek için giriş noktasıdır.

Bu aktivite, kod inceleme ve entegrasyon sürecinin başarılı bir şekilde tamamlandığını gösterir. Bir kullanıcının birleştirme isteğinin dalını hedef dala birleştirdiğinde meydana gelen açık bir olaydır.

Neden önemli

Bu, geliştirme ve incelemenin tamamlandığını gösteren önemli bir dönüm noktasıdır. Geliştirme döngü süresini ölçmek için bitiş noktası ve dağıtım teslim süresini ölçmek için başlangıç noktası olarak hizmet eder.

Bu aktivite, kodun canlı üretim ortamına başarılı bir şekilde dağıtıldığını işaret eder ve son kullanıcılara sunulmasını sağlar. Bu, bir GitLab CI/CD pipeline'ında belirli bir 'üretim ortamına dağıt' görevinin başarıyla tamamlanmasıyla yakalanır.

Neden önemli

Bu, sürecin birincil bitiş olayıdır ve değerin teslim edildiğini gösterir. Toplam uçtan uca SDLC döngü süresini ve sürüm sıklığını ölçmek için temeldir.

SSS

Sıkça sorulan sorular

Process Mining, GitLab verilerinizi analiz ederek SDLC'nizin gerçek akışını ortaya çıkarır. Aşırı kod inceleme süreleri veya sık tekrar işleme gibi darboğazları belirlemeye ve standart iş akışlarından sapmaları ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Bu içgörü, döngü sürelerini optimize etmenizi, maliyetleri azaltmanızı ve genel verimliliği artırmanızı sağlar.

Temel olarak geliştirme öğelerinizdeki aktiviteleri detaylandıran olay günlüklerine ihtiyacınız var. Buna, Geliştirme Öğesi Kimliğiniz olan Case Identifier, "Kod İncelemesi Başlatıldı" veya "Test Tamamlandı" gibi Activity Name ve her olay için Timestamp dahildir. Atanan kişi veya öğe durumu gibi ek nitelikler daha zengin içgörüler sağlayabilir.

Veri, genellikle GitLab'in API'si kullanılarak sorun, birleştirme isteği ve pipeline etkinlik log'larına erişimle çıkarılabilir. Birçok kuruluş ayrıca özel betikler kullanır veya mevcut veri ambarı çözümleriyle entegre olur. Amaç, process mining araçları için uygun, genellikle CSV veya JSON gibi yapılandırılmış bir formatta olay verilerini toplamaktır.

Verimsizlikleri tespit ederek ve ortadan kaldırarak SDLC döngü sürelerini azaltmayı bekleyebilirsiniz. Tipik iyileştirmeler arasında kod incelemesini hızlandırma, başarısız testlerden kaynaklanan yeniden çalışmaları minimize etme ve planlanmış yayın takvimlerine uyumu artırma yer alır. Nihayetinde bu, daha iyi kaynak tahsisine ve üretime daha hızlı dağıtıma yol açar.

Evet, Process Mining mevcut verilerinizi analiz ederek çalışır, mevcut GitLab kurulumunuzu veya iş akışlarınızı değiştirmez. Süreçlerinize olduğu gibi içgörüler sağlayan bir teşhis aracı görevi görür. Bu invaziv olmayan yaklaşım, analiz sırasında minimum kesinti sağlar.

İlk veri çıkarma ve hazırlık, veri kullanılabilirliğine ve karmaşıklığına bağlı olarak birkaç günden birkaç haftaya kadar sürebilir. Veriler bir Process Mining aracına yüklendikten sonra, süreç akışları ve darboğazlar hakkında ilk içgörüler genellikle birkaç saat ila birkaç gün içinde üretilebilir. Daha derin analizler ve uygulanabilir öneriler kısa bir süre sonra sunulacaktır.

Temel veri analizi becerileri faydalı olsa da birçok modern Process Mining aracı kullanıcı dostu arayüzler sunar. Veri çıkarma ve potansiyel olarak GitLab ortamınızla entegrasyon için bir miktar teknik bilgiye ihtiyacınız olacaktır. Bazı kuruluşlar, ilk kurulum ve analizlerini hızlandırmak için danışmanlık hizmetlerini tercih etmektedir.

Kesinlikle. Process mining, geliştirme öğelerinizin izlediği her yolu görselleştirerek, hedeflenen, ideal workflow'dan sapmaları açıkça gösterir. Gerçek yolları standart süreçlerle karşılaştırarak, sapmaların tam olarak nerede ve ne zaman meydana geldiğini belirleyebilirsiniz. Bu, geliştiricilerin yerleşik prosedürleri neden atladıklarının temel nedenlerini belirlemeye yardımcı olur.

Yeniden işleme ve yeniden test etmeye yol açan süreç verimsizliklerini belirleyerek, process mining doğrudan QA'deki maliyet azaltmayı hedefler. Tutarsız kullanıcı kabul testi veya yüksek kusur oranına sahip belirli aşamalar gibi sık başarısızlık alanlarını vurgular. Süreç optimizasyonu yoluyla bu temel nedenleri ele almak, test harcamalarını önemli ölçüde azaltır.

Veri kalitesi çok önemlidir, ancak process mining araçları, genellikle tutarsızlıklar içeren gerçek dünya verilerini işlemek üzere tasarlanmıştır. İlk aşama, doğruluğu sağlamak için genellikle veri temizleme ve dönüştürmeyi içerir. Kusurlu verilerle bile, process mining hala değerli kalıpları ve iyileştirme alanlarını ortaya çıkarabilirken, aynı zamanda veri kalitesi sorunlarını da vurgular.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü Hızlandırın: Şimdi Optimize Etmeye Başlayın

SDLC bottleneck'lerini ortadan kaldırın, döngü süresini %30 azaltın ve kaliteyi artırın.

Ücretsiz Denemenizi Başlatın

Kredi kartı gerekmez, hemen optimizasyona başlayın.