从根因入手,更有效率,效果也更好

从根因入手,更有效率,效果也更好

在互联网产品研发过程中,经常遇到一些看似严峻的问题,但最终其实是可以轻松解决的。关键在于是否找到了“根因”,并且从根本上解决这个问题,而不是仅仅局限于问题表象,结果看似解决了,但其实并没有根治,某一天这个问题再次复发了。

最近负责了两个比较大项目的交付,过程中有做的好的,也有做的不好的,但能暴露问题总是好事,这样可以有个思考的抓手去思考。

第一件事是稳定性的事情。老板说让我背部门P2级以上故障的KPI,P2以下不背,也就是起码不能出现高级别的故障。截止到Q3为止我们部门整体的稳定性是可控的,但总会有些低级的问题出现,如果不能根治这些低级问题,说不定哪天就会酿成一个大的问题,必须重视起来。

两个case表面都是流程类问题,线上测试环境访问了线上真实资源,代码有bug触发了数据被错误修改。

这个case其实非常可怕,因为你都不确定这个bug怎么触发,而且不能通过发版记录找到并快速恢复,影响较小算是万幸。

如果把这两个case视为流程类问题的话,能做的就是流程强约束。但也有副作用,就是无形中增加了研发成本,降低了交付效率。

这两个case会不会出现在我身上呢?

我想一定不会,因为我脑中就不会想到在测试环境连接到真正环境去做数据处理,哪怕要做也会有开关。

所以我想这可能是个意识问题。但究竟是不是意识问题呢?

后来想了下两个同学经验都比较少,可能是经验和能力问题,有心无力确实考虑不全。

解法也比较干脆直接,收敛权限,没经过cr和评审的代码没机会上到线上。能力匹配,个人能力要和负责系统相匹配,杜绝不胜任系统的人负责系统。

还有一些常见的问题,比如我们经常遇到研发质量不过关、大量bug出现、导致测试时间不够、研发进度不符合预期、最终产品质量不理想、上线之后被用户触发了bug影响了用户体验,然后产研团队紧急修复bug,导致产研团队处于被动的状态。

很多人认为解决这类问题有以下几种方法:

  1. 增加测试时间,3天不够5天,5天不够8天,总之测试时间一定要给足;
  2. 增加测试人手,尽可能确保能在上线前测出更多的bug,让团队有时间来修复bug;
  3. 上线前严格对产品质量把控,测试用例尽可能完整,测试过程尽量完备,测试用例覆盖率达到100%,且不存在P0、P1、P2级的bug时才允许上线。

以上三种方法在一定程度上可以缓解这个问题,但只是解决了表象问题,没有从根因上真正解决这类问题。

有效的方法可以从以下两个方向入手:

  1. 在开发阶段不断加强代码质量管理,每天做CR。这些CR工作需要一线的开发组长亲自去给组员去做,每天下班前花半小时看组内工程师今天提交的代码,可从代码逻辑实现上评审是否有更好满足产品需求的空间。同时从代码规范上评审是否满足团队制定的编码规范,通过CR可以发现并解决潜在的问题。
  2. 在系统研发中,需要找到变与不变的边界,不断抽象、沉淀核心功能,保证这部分功能不会被轻易触达和修改,以扩展和插件的方式提供给新同学做业务扩展,这样既可以交付产品的需求,也可以不动核心功能,起到了稳定性和效率的完美平衡。

因为系统的效率和稳定性问题的根因在于系统的技术债,如果可以很好的解决这些债务,其上面的表象问题也就迎刃而解了。

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决策树算法介绍:原理与案例实现

决策树算法介绍:原理与案例实现

决策树算法介绍:原理与案例实现 决策树算法介绍:原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法,它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试,每个分支代表该属性测试的一个输出,每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益:表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比:在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量,避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度:在CART(分类与回归树)算法中,使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小,表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则,从根节点开始,递归地为每个节点选择最优的划分属性,并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件(如所有样本属于同一类,

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