受困于敏捷开发的数据与架构?肿么办?
生活随笔
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受困于敏捷开发的数据与架构?肿么办?
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
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譯|Lorraine Lo
文|Isaac Sacolick
來源|InfoWorld網站
如今企業強調敏捷開發不是一天兩天,但在此過程中敏捷團隊通常都會面臨的一大挑戰就是如何定義以及遵循開發中數據架構的模式和標準這一系列問題。
人們之所以認為推動數據和技術標準實踐的難度很大,主要是因為敏捷團隊通常需要2-4周的時間來完成不同sprints(spring被認為是輕量級敏捷框架,又被稱為scrum)的開發,畢竟標準需要時間,而遵循標準更需要團隊預留足夠的時間來規劃技術方面的實現;相反產品經理只需要優先考慮功能層面就可以了。
那么問題來了!對于一個正在執行某個sprint且計劃下一個sprint的敏捷團隊來說,很難有時間依據標準來制定其開發計劃。換句話說,如果文檔形式的標準不易遵循或者參考,就會導致團隊工作效率降低,自然很難培訓新的開發人員來進行最佳架構和數據的實踐。這就像是一個沒有地圖或GPS的團隊在森林里徘徊,很大程度上會成功摸索到下一個山頭,卻不能保證可以找到返回站點的最佳路徑。所以提前知曉可能出現的有關數據與架構的諸多問題,很必要!例如可以將數據和架構標準分成以下兩類:- 標準架構。例如數據模型、數據管道、支持微服務架構的技術、標準化的CI/CD(持續集成和持續交付)管道以及新技術相關概念的求證,這些都需要前期工程工作。
- 標準實踐。包括命名約定、測試要求、微服務接口標準和可用性模式等,這些對敏捷團隊在如何實現特性和解決技術債務問題方面具有指導作用。除此之外,標準實踐還可能包括定義如何擴展數據模型、驗證CI/CD管道改進或記錄新微服務端點的流程標準。此外當標準需要工程工作時,最好將此工作定義為敏捷積壓中的史詩(epics)、特性(features)和故事(stories),同時將它們分配給適當的團隊。
- 概念數據模型——用以描述業務實體、關系和基本事務。
- 數據集中在數據湖泊或數據倉庫中的分析模型——用于分析、人工智能實驗和數據可視化。
- 數據集成模型——顯示數據源,對從其加載的數據執行關鍵轉換以及存儲的主數據庫。
- 服務模型——顯示微服務和其他API如何連接數據庫。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的受困于敏捷开发的数据与架构?肿么办?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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