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軟件研發效能提升之美

為了解決信息熵的問題，作者吳駿龍 這樣論述：

本書彙聚了行業前沿的研發效能提升實踐與案例，同時提煉出大量方法論和經驗反思，以詼諧、幽默而又不失嚴謹、詳實的風格，多角度、全方位覆蓋研發效能領域的核心知識，深入淺出，發人深思。   全書採用從概要到細節、從方法論到案例、理論聯繫實際的寫作思路。第1章和第2章通覽研發效能的概念與背景，並對研發效能進行由淺入深的解讀；第3章以敏捷開發為主線，講述專案管理中的提效實踐；第4章介紹了行業流行的DevOps實踐，並衍生講解了目前流行的DevSecOps、AIOps、DevPerfOps，以及混沌工程等內容；第5章和第6章立足于工具建設，詳細介紹了流量重播、精准測試、服務虛擬化，以及AI在研發效能提升中的

應用等12個大大小小的工具、系統與設計理念；第7章介紹了組織效能提升的多種手段，同時給出作者從實踐中總結的大量經驗和誤區；第8章為案例篇，通過對四家不同形態企業的研發效能提升的實戰講解，幫助讀者舉一反三、融會貫通。   本書適合IT行業的各類從業人群，無論是技術人員、專案經理、產品經理，還是團隊管理人員；無論是初入IT行業的新人，還是資深專家和高層管理者，都能從本書中得到啟發。   吳駿龍 Wish China QA Director，阿裡本地生活前高級測試經理，畢業于中國科學技術大學，碩士學位。在軟體品質體系、服務容量保障、服務穩定性建設、軟體研發效能等領域深耕多年，善於

通過創新手段解決品質和效能難題，擁有多項國內外專利。極客時間專欄作者，多次受邀於業界各技術大會發表演講，傳播先進理念和方法論，具備一定的行業影響力。   茹炳晟 業界知名實戰派軟體研發效能和軟體品質雙領域專家，矽谷先進研發效能理念在國內的技術佈道者，騰訊Tech Lead，騰訊研究院特約研究員。騰訊雲、阿裡雲和華為雲最具價值專家；中國商業聯合會互聯網應用技術委員會智庫專家；多本技術暢銷書作者，極客時間專欄作者；“研發效能度量規範”核心編寫專家；國內外各大軟體技術峰會的聯席主席，技術委員會成員和出品人。 第1章 軟體研發效能概論 1 1.1 到底什麼是研發效能 2 1.1.1

研發效能提升案例1：前端代碼的自動生成 3 1.1.2 研發效能提升案例2：臨界參數下的API測試 4 1.1.3 研發效能提升案例3：基於流程優化的效能提升 5 1.2 研發效能的“第一性原理” 6 1.3 研發效能的另一種解讀 7 1.4 基於工具協作的研發效能提升 8 1.5 基於MVP原則構建研發效能的持續改進 11 1.6 研發效能提升最佳實踐的探索 12 1.6.1 從痛點入手 13 1.6.2 從全域切入 14 1.6.3 用戶獲益 15 1.6.4 持續改進 16 1.6.5 全域優化 17 1.6.6 效能平臺架構的靈活性 18 1.6.7 杜絕“掩耳盜鈴” 18 1.6.

8 吃自己的“狗糧” 19 1.7 研發效能的發展方向與未來展望 20 1.8 總結 21 第2章 研發效能的進階解讀 23 2.1 研發效能與霍桑效應 25 2.1.1 霍桑效應 25 2.1.2 霍桑效應的負面影響 26 2.1.3 霍桑效應的正面影響 27 2.2 摩爾定律與反摩爾定律 28 2.2.1 摩爾定律 28 2.2.2 反摩爾定律 28 2.2.3 反摩爾定律對研發效能的意義 29 2.3 不容忽視的溝通成本 31 2.3.1 信息熵 32 2.3.2 溝通資訊熵衰減 32 2.3.3 自解釋程式設計 34 2.4 研發效能對現代大型軟體企業的重要性 35 2.5 總結 3

7 第3章 專案管理中的提效手段 38 3.1 敏捷專案管理概述 39 3.1.1 敏捷宣言 40 3.1.2 常見的敏捷開發方法 42 3.1.3 敏捷角色 45 3.2 敏捷專案管理中效能提升的五大要素 47 3.2.1 自組織團隊 47 3.2.2 持續改進 48 3.2.3 頻繁交付 48 3.2.4 消除對立 49 3.2.5 未雨綢繆 50 3.3 敏捷專案管理中的常見誤區 50 3.3.1 敏捷開發就是快速開發 51 3.3.2 敏捷開發應當拋棄文檔 51 3.3.3 敏捷開發只適合小微團隊 52 3.3.4 敏捷開發淪為小瀑布開發 52 3.3.5 敏捷是沒有約束的 53 3

.4 建立度量體系：無法度量，就無法改進 54 3.4.1 選擇度量指標 55 3.4.2 構建度量體系 58 3.4.3 度量的誤區 59 3.5 視覺化：打開窗戶看世界 60 3.5.1 專案管理中的效能視覺化 61 3.5.2 效能數據視覺化 64 3.6 提速：依賴解耦，提升交付速度 65 3.6.1 提速的切入點 65 3.6.2 高頻的威力 68 3.6.3 避免豎井效應 68 3.7 消除變數：控制複雜度 70 3.7.1 約束 70 3.7.2 控制 71 3.7.3 抵抗熵增 71 3.7.4 遠慮 72 3.8 未雨綢繆：防禦性管理 73 3.8.1 及時暴露風險 73 3

.8.2 防禦性管理 74 3.8.3 Plan B 74 3.8.4 避免盲目自信 75 3.9 總結 76 第4章 DevOps落地實施精要 78 4.1 DevOps核心解讀 80 4.1.1 DevOps的“六大武器” 81 4.1.2 自動化、自動化、自動化 82 4.1.3 DevOps生命週期精解 83 4.1.4 DevOps不適合的場景 86 4.2 代碼、分支與流水線 86 4.2.1 代碼品質 87 4.2.2 分支與工作流 91 4.2.3 流水線 94 4.3 持續集成與持續交付 96 4.3.1 持續集成與持續交付的羽量級實施 98 4.3.2 持續集成與持續交付

的誤區 101 4.4 容器技術在DevOps中的應用 103 4.4.1 無容器化管理 104 4.4.2 持續集成的容器化 104 4.4.3 持續交付的容器化 105 4.4.4 測試環境的容器化 107 4.5 混沌工程 109 4.5.1 Chaos Monkey 110 4.5.2 混沌工程的實施要點 111 4.5.3 混沌工程的相關工具 114 4.6 DevSecOps的由來與發展 115 4.6.1 傳統軟體安全開發體系面臨的挑戰 115 4.6.2 新技術對軟體安全開發提出的挑戰 118 4.6.3 DevSecOps概念的誕生與內涵 119 4.6.4 DevSecOp

s工具 121 4.6.5 典型DevSecOps流程的解讀 124 4.7 AIOps的行業實踐 126 4.7.1 AIOps的知識體系 128 4.7.2 AIOps實施的關鍵技術 129 4.7.3 AIOps的應用場景 133 4.7.4 AIOps在運營保障中的應用 134 4.7.5 AIOps在成本優化中的應用 137 4.7.6 AIOps在效率提升中的應用 139 4.8 DevPerfOps初探 142 4.8.1 全鏈路壓測的局限性 142 4.8.2 DevPerfOps全流程解讀 144 4.9 軟體產品的可測試性和可運維性 149 4.9.1 可測試性的例子 15

0 4.9.2 可運維性的例子 151 4.10 總結 152 第5章 基於工具的研發效能提升（基礎篇） 154 5.1 造數能力 155 5.1.1 通過服務介面即時造數 156 5.1.2 非同步造數與造數平臺 156 5.1.3 黃金資料集 158 5.1.4 生產資料移轉 159 5.2 流量重播 160 5.2.1 傳統流量重播技術 161 5.2.2 請求對比 162 5.2.3 高級流量重播技術 163 5.3 精准測試 166 5.3.1 什麼是精准測試 167 5.3.2 精准測試的工程化實施 168 5.3.3 精准測試的應用 170 5.4 異常場景測試 171 5.4

.1 一個交易服務逆向流程補償機制的設計 172 5.4.2 使用JVM-Sandbox製造異常場景 174 5.4.3 相容異常場景測試和正常場景測試 176 5.4.4 異常場景測試平臺 176  5.5 測試模組化 178 5.5.1 可複用單元 179 5.5.2 切面化 181 5.5.3 模組化案例 181 5.6 測試環境治理 183 5.6.1 測試環境的標籤化容器方案 184 5.6.2 測試環境的配置管理 185 5.6.3 測試環境的可用性巡檢 186 5.7 總結 187 第6章 基於工具的研發效能提升（進階篇） 189 6.1 服務虛擬化 190 6.1.1 Hov

erfly的搭建方式 191 6.1.2 Hoverfly的六大模式 192 6.1.3 Hoverfly對有狀態請求的支援 197 6.2 變異測試 200 6.2.1 變異測試的概念 201 6.2.2 兩個基本假設和六大定義 201 6.2.3 變異測試步驟 204 6.2.4 變異測試實戰 204 6.3 高效API自動化測試的分層設計 209 6.3.1 原始狀態 210 6.3.2 API定義層 213 6.3.3 Service層 214 6.3.4 TestCase層 219 6.3.5 測試資料層 221 6.4 高效GUI自動化測試的分層設計 223 6.4.1 Page

Object 224 6.4.2 Page Section 225 6.4.3 Flow 226 6.4.4 Action 226 6.5 AI在研發效能提升中的應用 228 6.5.1 AI在測試結果分析中的應用 229 6.5.2 使用aiXcoder開發代碼的效率提升 231 6.6 單元測試用例的自動化生成 234 6.6.1 EvoSuite 235 6.6.2 Diffblue Cover 239 6.7 總結 240 第7章 組織效能提升 242 7.1 工程效能部：從哪裡來，到哪裡去 244 7.1.1 工程效能部的背景 244 7.1.2 工程效能部的組織建設 245 7.

1.3 工程效能部的未來 247 7.2 業務中台與品質中台 248 7.2.1 中台的深入解讀 249 7.2.2 業務中台解讀 250 7.2.3 品質中台解讀 251 7.3 組織建設中的研發效能度量 252 7.3.1 度量失敗的案例 253 7.3.2 度量失敗的原因 254 7.3.3 組織建設中的研發效能度量精解 255 7.3.4 組織建設中的研發效能度量誤區 258 7.4 高效組織建設的最佳實踐 263 7.4.1 不要制定衝突的目標 264 7.4.2 善用激勵手段，敢用懲罰手段 265 7.4.3 規避形式主義，勇於做減法 266 7.4.4 重視創新，鼓勵“小輪子”經

濟 267 7.5 企業級研發效能提升的常見誤區 268 7.5.1 試圖提升研發效能的絕對值 268 7.5.2 迷信單點局部能力 268 7.5.3 過高估計普適性的通用研發效能工具的能力 269 7.5.4 用偽工程實踐和面子工程來濫竽充數 270 7.5.5 忽略研發效能工具體系的長尾效應 270 7.5.6 盲目跟風 271 7.5.7 研發效能的“冷思考” 271 7.6 總結 272 第8章 業界優秀研發效能提升案例解讀 274 8.1 大型全球化電商公司的“去QE化”實踐 275 8.1.1 “去QE化”帶來的問題 277 8.1.2 “去QE化”的工程建設 278 8.2

CODING團隊的組織效能變遷 288 8.2.1 作坊式的團隊組織 288 8.2.2 “稍微”敏捷的團隊組織 289 8.2.3 產品制的團隊組織 291 8.2.4 基於工具優化助力組織建設 292 8.3 大型通信行業公司的研發效能提升實戰案例 293 8.3.1 DevOps實踐 294 8.3.2 敏捷開發實踐 296 8.3.3 研發效能的度量 298 8.3.4 案例總結 299 8.4 某大型金融行業公司的性能測試提效之路 299 8.4.1 背景與挑戰 300 8.4.2 基礎平臺建設 301 8.4.3 性能測試體系建設 303 8.4.4 案例總結 308 8.5 總結

310 參考文獻 312

信息熵進入發燒排行的影片

綠色包裝視覺設計對環保意識及消費行為意向之影響-以市售包裝水為例

為了解決信息熵的問題，作者陳洧琳 這樣論述：

隨著溫室效應的日益惡化，在國際高漲的環保法規要求下，綠潮流已成為全球趨勢，在綠色經濟中，綠色設計是整個綠色產業鏈的源頭，企業興起綠色創新，將經營策略納入環保思維，這股風潮已經成為提升商品競爭力之主要關鍵，面臨與日俱增的競爭市場，中小企業若能創造自身的綠色價值，將是永續發展的趨勢。本研究之目的為探討綠色包裝視覺設計要素，經由環保意識的認知程度，對消費行為意向產生之影響，以期從環保包裝之角度精進，讓綠色包裝能更貼近消費者的認知與需求。本研究以問卷調查法進行分析，以市售之三款包裝水為實驗樣本，進行實驗數據調查。研究結論如下：1.消費者對市場上之包裝水進行消費決策時，會留意商品本身的「材質」是否具有

環保元素的特質而選擇購買；2.消費者對市場上之包裝水進行推薦決策時，以商品包裝之「環保標章」與「品牌」涉入程度最高，其餘綠色包裝視覺設計要素與推薦決策及消費決策無關。3.建議企業在進行綠色行銷時，在瓶身標籤上提高「材質」的辨識度，讓綠色包裝之商品與一般包裝商品做出差異化，以提高市場銷售率。基於以上之結論，提供所有包裝視覺設計師及相關產業界，作為產品設計或綠色行銷之相關參考依據，未來，這些原則融入實務上之運用，以提升綠色理念之價值。

智能搜索和推薦系統：原理、算法與應用

為了解決信息熵的問題，作者劉宇趙宏宇劉書斌孫明珠 這樣論述：

本書是一部面向初學者的搜索和推薦系統實戰寶典。多位元資深專家融合自己豐富的工程實踐經驗，一方面，精准地介紹了搜索和推薦系統的理論基礎、工作原理和常見架構；一方面，深入地講解了機器學習、深度學習、自然語言處理等AI技術在搜索和推薦系統中的應用場景、主要演算法及其實現、工程實踐案例。   全書一共12章，分為 四大部分。 第一部分（第 1 ～ 3 章） 搜索和推薦系統基礎 首先介紹了概率統計與應用數學的基礎知識，然後介紹了搜索和推薦系統的常識，最後介紹了知識圖譜的基礎理論。 第二部分（第 4 ～ 6 章） 搜索系統原理與架構 首先講解了搜索系統的架構和原理，説明讀者瞭解搜索系統

的組成、工作原理以及知識圖譜在搜索系統中的應用；其次講解了搜索系統中涉及的基本模型、機器學習以及深度學習演算法；最後講解了評價搜索系統的指標體系。 第三部分（第 7 ～ 9 章） 推薦系統原理與架構 首先講解了推薦系統的架構和原理；其次講解了推薦系統中涉及的線性模型、樹模型以及深度學習模型；最後講解了評價推薦系統的指標體系。 第四部分（第 10 ～ 12 章） 實戰應用 首先介紹三種常見的搜尋引擎工具，包括 Lucene、Solr和Elasticsearch；其次講解了搜索系統和推薦系統的應用；最後介紹了如何充分結合AI與工程在工業界發揮作用。 

利用光學同調斷層攝影與深度學習探討橈動脈處表皮組織結構的時變特性

為了解決信息熵的問題，作者公胤楠 這樣論述：

研究建立了一套基於深度學習的程式，對OCT定點量測橈動脈處之表皮組織圖像作圖像處理，並建立了相關的圖像增強程式集合。最終訓練出2個U-net模型，可以從OCT圖像中分別提取任意時長的連續脈搏波或提取出心搏速率圖。研究者進行了初步的人體實驗，分別在站立，靜坐與平臥三種姿態下定點量測橈動脈處的表皮組織。對於心搏速率圖，研究者計算了mean_nni, sdnn, sdsd, nni_50, pnni_50, nni_20, pnni_20, rmssd, median_nni, range_nni, cvsd, cvnni，共12項時域的心率變異性指標，並進行統計學分析。對於連續的脈搏波，本研究對

其進行多尺度熵分析，並對結果作統計分析。