研发效能数据平台 DevLake，连接 DevOps 数据孤岛的开源解决方案
建设研发工具链后，效能提升如何更进一步？ 工程师们反馈流程体验确实有所提升，和业务同事的沟通似乎也愉快了一些——但研发团队依然需要量化数据作为抓手，一方面佐证先前实践优化的有效性，另一方面为持续的效能提升 寻找机会。 这并不容易。 首先，效能数据常常散落在软件研发生命周期的不同阶段、不同工作流、不同工具中，难以留存、汇集并转化为有效洞见。其次，可能存在效能指标定义与计算方法模糊，难以获得团队认同。最后，如果数据只停留在数字，无法根据研发管理具体场景的需求进行分析与展现，也难以为研发团队创造价值。 DevLake 是一款面向以上问题的开源解决方案。
什么是 DevLake
DevLake（GitHub，Gitee)是一款开源的研发效能数据平台。它提供了自动化、一站式的 DevOps 数据集成、分析以及可视化能力，帮助研发团队快速构建效能数据面板，挖掘关键瓶颈与提效机会。 DevLake 提供以下能力：
- 归集 DevOps 全流程效能数据，连接数据孤岛
- 标准的研发数据模型和开箱即用的效能指标
- 灵活的数据收集、处理的框架，支持自定义分析
归集 DevOps 全流程效能数据，连接数据孤岛
针对 DevOps 工具链复杂、数据散乱难以收集的问题，DevLake 将需求-设计-开发-测试-交付-运营六个实践域的效能指标归于一处，连通软件研发全生命周期，由价值流动效率串联各环节的资源效率，避免效率竖井和局部优化。 当前 DevLake 已支持接入主流项目工具 JIRA cloud、JIRA server、代码托管工具 Git、GitHub、GitLab、CI/CD 工具 Jenkins。数据源列表正在快速拓展中，同时非常欢迎用户参与贡献新的数据源插件！
标准的研发数据模型和开箱即用的效能指标
针对效能指标定义与计算方法模糊的问题，DevLake 综合各类工具，定义了一套标准的研发数据模型，基于此模型，DevLake 提供了一系列研发效能指标。用户即开即用，节省了治理数据和定义指标的成本，也避免了团队间由于指标定义不一致导致的数据无法对齐。 目前 DevLake 已支持 20+常见研发效能指标，可应用于交付效率、质量、成本、能力等不同认知域：
DevLake 基于 Grafana 实现了数据可视化，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。同时用户也可以根据实际需求，自定义 SQL 查询，拖拽搭建数据面板。
灵活的数据收集、处理的框架，支持自定义分析
DevLake 将数据加工、关联与转换的底层能力开放出来，支持用户根据 DevOps 工具组合自建插件，自定义效能指标，使数据底座更加灵活。 同时 DevLake 提供标准化的 ETL 管理模块，统一进行数据处理任务的调度。
现在就试试！
基于 Docker 在本地部署，10 分钟快速搭建启动，详细信息请参见文档 如果您有任何建议或疑问，DevLake团队期待与您的交流！欢迎加入 Discord（英文） 或微信（中文）群组。
本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！