4 月 29 日,开源研发数据平台 DevLake 通过投票决议,正式成为 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化项目。
进入孵化器后,Apache DevLake 将遵循 The Apache Way[1],在导师们的引导下,坚持以人为本、社区高于代码的理念,持续建设包容、多元、崇尚知识的社区。
一
Apache DevLake 主要特性
作为开源的研发数据平台,DevLake 向软件研发团队提供自动化、一站式的数据收集、分析以及可视化能力,帮助研发团队借助数据更好地理解开发过程,挖掘关键瓶颈与提效机会。
1
归集 DevOps 全流程效能数据
针对 DevOps 工具链复杂、数据收集难的痛点,DevLake 将需求-设计-开发-测试-交付-运营全流程、不同工具的效能数据汇集于一个平台,避免用户重复造轮子。
这些数据可以互相关联分析,进而更加准确、全面地刻画研发过程。举个例子,在了解项目 bug 修复的近况时,不仅可以了解已修复 bug 的个数,还可以了解这些 bug 的分布、bug 修复相关的代码工作量、所占总工作量比例等信息。
当前 DevLake 已支持主流项目管理工具 JIRA cloud、JIRA server、TAPD,代码托管工具 Git、GitHub、GitLab,CI/CD 工具 Jenkins,日历工具飞书日历。
数据源列表正在快速拓展中,您可以查看 DevLake 已支持数据的详细文档,同时非常欢迎参与贡献新的数据源插件!
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标准化研发数据模型
研发过程数据的标准化程度低,用户难以直接使用这些数据进一步分析;而效能指标定义与计算方法模糊,又给研发数据的应用带来了额外的成本。
DevLake 提供了便捷的数据转化能力,将收集来的数据清洗转换为标准数据模型,并基于标准模型生成一系列研发效能指标,对用户来说简单易懂、开箱即用。一方面节省了治理数据和定义指标的成本,另一方面使效能指标更加透明,便于研发数据的应用落地。
目前 DevLake 已支持 20+常见研发效能指标,从交付效率、质量、成本、能力等不同角度来观察(度量)研发过程。
结合用户使用研发数据的具体场景,DevLake 基于 Grafana 搭建数据看板,支持趋势分析、按照成员/阶段下钻等分析能力,帮助用户快速定位研发效能提升的关键环节。您可以查看预设数据看板,后续我们将在 blog 中介绍每一个数据看板及其背后的真实用户场景。
面向开源产品的版本/模块质量分析
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灵活的数据源插件系统
DevLake 将数据加工、关联与转换的底层能力开放出来,提供可拓展的数据底座。用户可以根据实际需求,实现以下自定义:
二
未来规划
1
技术与产品方面
2
社区建设方面
DevLake 架构图[2]
三
为什么加入 ASF 孵化123
首先,DevLake 相信 The Apache way 是社区成功之道,以人为本开放、社区高于代码等理念将帮助 DevLake 健康、持续地成长。
进入孵化后,DevLake 期待在导师们的指引下,更加深入理解 The Apache Way 并予以实践,持续建设包容、多元、崇尚知识的社区。
其次,DevLake 和数据基建相关,与 Apache 基金会的关注点高度契合。DevLake 期待与 Apache 生态的其他大数据开源项目共同发展,共建生态。
四
导师介绍
五
导师寄语
姜宁:非常高兴能够成为 DevLake 的开源孵化领路人,帮助 DevLake 加入的 ASF 孵化器。DevLake 着力于解决软件研发领域数据收集,以及研发瓶颈分析的痛点问题。欢迎对提升软件研发效率感兴趣的小伙伴参与到 DevLake 的使用和开发中来,一同构建繁荣发展的社区生态。
张亮:欢迎 Apache 孵化器的新成员 DevLake。它将使工程效能领域的发展更加开放和繁荣,进而推动整个领域的标准化进程。欢迎更多的贡献者参与 ASF 社区,望 DevLake 早日毕业!
代立冬:很高兴看到 DevLake 加入到 Apache 孵化器,DevLake 是一个专为开发团队分析和提高工程生产力的平台,欢迎广大的开发伙伴们一起参与让 DevLake 社区更加繁荣、早日成为顶级项目!
郭斯杰:祝贺 DevLake 进入 Apache 软件基金会孵化器,这是 DevLake 走向世界的一大步,期待有更多技术爱好者和用户加入,共建繁荣。祝社区快速成长成为顶级项目,成为研发数据平台的中流砥柱。
六
如何参与 Apache DevLake 社区?
DevLake 的发展离不开社区用户的支持,欢迎所有人参与社区建设,让 DevLake 越来越有生命力🥳
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