被遗漏的度量指标--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

【简介】

度量软件开发生产力的指标维度和数量，需要取得平衡，既要少到能恰好代表软件开发生产力关键要素，也要多到恰好能提供用于持续改进的上下文。

由 @Thoughtworks 2023-02-08 10:59 / 0个评论

本文列出了 IT 运维的 20 个关键指标，如响应时间、错误率、吞吐量、可用性等。这些指标涵盖系统性能和稳定性监测，帮助运维人员全面评估并优化系统表现。此外，还包括 CPU 使用率、内存利用、数据库响应时间和安全事件率等，提供了具体参考值和优化建议，是运维工作的重要参考。

by @技术头条 2024-11-02 16:53 查看详情

从 Prometheus 到 OpenTelemetry：指标监控的演进与实践 (crossoverjie.top)

本文总结了OpenTelemetry中指标的概念与使用。作者介绍了OpenTelemetry如何收集和处理应用程序的性能指标，包括计数器、仪表和直方图等核心概念。文章还讨论了如何在应用中实现这些指标的监控，并通过代码示例展示如何使用OpenTelemetry SDK进行集成。此外，作者分享了将指标数据导出到Prometheus和Grafana进行可视化的步骤。

by @技术头条 2024-08-06 08:07 查看详情

系统性能指标：洞察系统运行的关键脉搏 (jokerbai.com)

在当今数字时代，软件系统在我们的生活和工作中发挥着越来越重要的作用。我们需要确保这些系统能够在高负载、高并发的情况下稳定运行，为用户提供良好的体验。为了实现这一目标，我们需要关注系统性能监控指标，洞察系统运行的关键脉搏。本文将从指标分类、指标详细说明等方面介绍系统性能监控指标的相关知识，帮助你更好地理解和应用这些关键数据。

by @技术头条 2023-11-30 23:34 查看详情

Web性能评价指标 (insights.thoughtworks.cn)

遇见用户抱怨性能时，不要先入为主地判定性能差，逐个排查系统可能有的性能问题，优化非最佳实践。而应该理性地以用户为中心，收集真实用户数据，衡量系统性能好坏。

by @Thoughtworks 2023-03-24 09:57 查看详情

性能指标的信仰危机 (insights.thoughtworks.cn)

我观察到对于大部分前端工程师又或者曾经的自己而言，做性能监控是一个被“喂”的过程，即会惯性的收集已有指标和利用已有工具。又因为性能优化工作过程前置结果后置的关系，等到我们有需求发生时才会发现当下收集的数据并非是我们想要的。

by @Thoughtworks 2022-06-07 15:56 查看详情

寻找合适的研发效能度量指标（中） (insights.thoughtworks.cn)

莫让研发效能的度量变成目标本身。让度量指标和数据收集尽量真实，需要关注的是趋势和阻塞。无法拆解的度量指标，可能不是一个好的度量指标。而可持续扩展的度量，才可能驱动价值流的增效。

by @Thoughtworks 2021-11-19 16:15 查看详情

寻找合适的研发效能度量指标（下） (insights.thoughtworks.cn)

研发效能的度量很大程度上取决于公司的类型，规模，文化，与之合作的项目类型等因素。一个团队的度量指标很可能与其他公司或团队的完全不同，这是完全正常的事情。那么有没有一个稍微简单的方式能帮我们快速识别一些更适合现阶段的度量指标呢?

by @Thoughtworks 2021-11-19 16:13 查看详情

寻找合适的研发效能度量指标（上） (insights.thoughtworks.cn)

当您在为团队寻找研发效能指标时，其实并没有一个恒定不变的模板，需要分析多个因素，选择最适合您的指标，并与团队一起不断的使用它们，不断的根据价值交付为导向来修改和迭代。

by @Thoughtworks 2021-09-23 14:41 查看详情

数据智能架构的度量标准 (insights.thoughtworks.cn)

数据智能是一个领域，技术架构是实施方案，我们很难从好或者不好的维度去衡量一个架构，更多会从当下是否具有合理性，以及在可见的未来是否具有合理性的视角，来看待当前架构是不是一个最佳的选择。因此没有坏的架构，只有是否是当前上下文中最合理的架构。

by @Thoughtworks 2021-08-04 15:04 查看详情

产品运营系列：现状跟踪，指标统计 (ningg.top)

跟踪产品和业务的状况，对整体情况，有一个客观的判断，才能支持下述决策：
1、发现风险：哪个地方，出现风险之前，细微的指标，都有反映，有的剧烈、有的微弱；
2、业务预测：预判业务的增长规模，以及需要提前准备的资源（人力、资金）等
支撑决策：发现业务的客观规律，获取客户/用户的反馈，支持科学决策。

上面所有的决策，都需要客观的跟踪产品和业务状况，都需要进行量化，也就需要指标，指标分为：
1、核心指标：真正的直接反应核心的供给、需求、利润、品质等情况；
2、关联指标：其他关联的周边指标，方便发掘潜在问题、增长点、改进策略等情况。

by @shengting 2021-06-20 10:39 查看详情