什么是真正的敏捷开发？阿里资深技术专家内部分享公开

从本质上讲，敏捷开发的一个重要目标是建立持续价值交付的能力。这种能力最终必须服务于业务的创新，促进业务的成功。

今天，从敏捷开发的目标、定义这两个维度探索敏捷研发的冰山一角。

敏捷开发业务目标

我们经常会说敏捷模式，那什么开发模式是不敏捷呢？对，我们通常说“瀑布”是不敏捷的。

瀑布开发模式把开发分成一系列阶段，如需求、设计、开发、测试，就像上图它画出来的，看起来很像瀑布，所以叫瀑布开发。问题是需求的交付难道不都是要经历这些阶段吗？

瀑布开发的本质问题并不是阶段，而是批量。需求批量地在一起进行设计，然后是批量地开发，批量地测试、交付等等。批量有什么问题? 首先，批量让价值交付延迟，所有需求在最后的阶段才能交付，价值交付比较晚。

价值交付比较晚又怎么样？看这幅图。左边是Intel的创始人摩尔，摩尔定律的提出者。摩尔定律告诉我们，18个月之后，用同样的钱能买到多一倍的东西，比如计算能力、存储量、晶元数等等。而右边这位是Google执行董事长施密特，他提出了反摩尔定律，表述为：“如果18个月之后我们只能卖出跟今天一样的东西，我们就只能得到一半的收入。”

反摩尔定律是摩尔定律的一个简单推论，它告诉我们，越迟交付的价值也是越低的价值。对硬件公司这很关键，甚至决定它们的的宿命——技术进步必须跟得上摩尔定律，否则利润就会被摩尔定律吞噬，让产品或公司走向灭亡。

软件或互联网服务又怎样呢？ IBM在上世纪90年代，意识到不能做一家硬件公司，转而主攻服务和软件行业，它的确过了一段好日子。然而，很快互联网时代到来了，软件和服务行业的创新一下子加速了。这时，相对硬件公司，反摩尔定律在软件和互联网服务公司的作用是有过之而无不及的，时间的迟早可能不仅仅决定价值的多少，有时错过整时间窗，可能会一无所获。

反摩尔定律告诉我们，越迟交付的价值也是越低的价值。所以对于软件开发来说，瀑布模式延迟了价值交付，得到的价值也更少。相对瀑布，我们提出了迭代交付，我们把开发分成迭代，每个迭代交付一部分价值，更早交付的价值往往意味着更多的价值。就这一点来说，迭代相对瀑布的本质是，更小批量的快速交付，从而更早获取更多价值，和获取市场竞争的先机。

所以敏捷开发有第一个目标就是更快的交付价值，这里的快指的不是绝对速度，而是更早的交付。

第二点，我们再看一个坐标图，这个坐标是项目的时间历程，最左是项目开始，最右是项目结束。纵坐标是团队拥有的这个项目和产品的知识，比如说用户要什么，采取什么样的产品方案，应该做什么样的功能，以怎样的形式来协作，选择什么样的技术方案等等。

我们想问一下团队（包括产品也包括开发、业务）什么时候对于产品和项目的知识最充分、最多？大家的答案都很一致，项目结束的时候。这显而易见，我们在项目进程中积累了知识，特别是当向用户交付产品后，用户反馈：“我要的不是这个啊，我说的明明是……”，这时候你瞬间狂涨知识，并感叹道“你怎么不早说呢？”。这中间可能有沟通问题，但更多可能的是，用户这时才清楚或能够描述他们要的是啥，更有甚者，我们可能一开始连用户是谁也未必能准确地定义。产品和业务开发本来就是一个探索的过程，开始时一定是最无知的时刻。

再问一个问题。项目中的大部分决策，是什么时间做出的呢？大家的答案也很明确——项目开始的时刻。这里埋藏了一个重大的悖论，我们在最无知的时刻，做出了最重要而且是绝大部分的决策，并把它作为随后执行的依据。面对不确定的技术、市场环境，传统开发模式已无法适应要求，悖论越发突出。

对于这一悖论，敏捷的对策还是迭代。开始时，我们会做出一些初始的决策，比如说总体目标是什么，大概的策略和打法是什么，从哪里开始，怎么检验等等。但这些只是初始决策，定义了大致的方向。在整个开发过程，我们迭代交付需求，获取市场的反馈和最新的信息，并基于这些反馈和信息，积累和修正对产品的认知，增量地决策和调整。

产品开发过程中，技术环境、市场环境、竞品策略、团队认知都会发生变化。面对变化的环境，我们必须承认自己的无知，在开发过程主动有效地学习，不断地汲取反馈，灵活地调整。这也是敏捷的第二个业务目标，有效学习和灵活响应变化。

综合上面提到的敏捷开发的两个业务目标，我们就可以给敏捷开发下一个定义了。敏捷指的是创建一个组织更快（早）的交付价值，和更有效学习和灵活应变的能力。

从能力的角度，敏捷的核心是持续交付价值的能力，以及以持续交付为基础的快速反馈学习能力。为了具备这样的能力，产品的开发和交付方式需要做出根本变化。这幅图从概念上体现了，传统批量式的开发方式到敏捷的持续交付方式的转变。

传统开发方式下，需求成批量的流经各个阶段和组织部门，如产品、UED、开发、测试、运营等直至交付，各个职能各自优化自己的工作，形成效率竖井。由于批量的原因，需求等待整个批量完成，才能集中进入下一阶段。从单个需求的角度看，需求大部分时间都处于等待状态。

上图的右半部分表达了这一过程，单个需求的实际处理的时间很短（图中折线中上面绿色的短线），它们大部分时间都处于等待状态（图中折线下面红色的长线），最终表现出的实际交付周期很长。

通过敏捷实施，我们希望整个组织协调一致，更紧密协作，缩短交付周期。图中左半部分是理想的敏捷开发模式，它体现了敏捷开发的基本目标——持续价值交付和快速反馈、学习，这其中持续价值交付是基础。

问题是如何才能建立和改进持续价值交付能力呢？

定义

管理学之父德鲁克说：“如果你不能度量它，你就无法改进它。”对于持续交付能力，这同样适用。

有效的度量体系应该围绕核心问题展开。在这里，这个根本问题就是团队的持续价值交付能力如何？我们将用五组指标来回答这一问题，它们分别是：

第一：发布能力，具体包含两个细分指标，分别是：

1）发布频率，也就是团队平均多长时间发布一次需求。它约束了团队对外响应的最大可能；

2）发布前置时间，也就是从代码提交，到功能上线所需要花费的时间。如果时间开销很大，团队就不太可能去加大发版的频率。

第二：需求响应周期，它包含两个细分的指标，分别是：

1）交付周期时间，也就是从用户提出需求并被确认，到需求上线所要经历的时长。它反映团队（包含业务、开发、运营等职能）对客户问题或业务机会的整体响应速度；

2）开发周期时间：从开发团队理解并确认需求，到需求可以上线所经历的时长。它反映研发的响应能力。

第三：交付的吞吐率，也就是单位时间内交付的需求的个数。

第四：内建质量的能力，也就是整个交付过程的质量。它包含两个细分的指标，分别是：

1)开发过程中缺陷的创建和修复时间的分布。我们希望缺陷能够及时且持续地发现，并且在发现后尽快修复；

2）缺陷库存，我们希望能在整个开发过程中控制缺陷库存量，让产品始终处于接近可发布状态，奠定持续交付的基础。关于内建质量的能力的具体度量方法，我们后面还会详细介绍。

第五：对外交付质量。它包含两个细分的指标，分别是：

1)单位时间（线上）问题数目；

2）（线上）问题平均解决时长。

好的度量体系应该回答一个根本问题，并为此讲述完整的故事。为回答团队交付能力如何这一问题， 上面5组指标，分别从响应能力、效率和质量三个方面提供一个完整的故事。其中，持续发布能力和需求响应周期这两组指标反映的是响应能力，也就是价值的流动效率；交付吞吐率这一指标反映的是团队效率，也就是资源的产出效率；内建质量的能力和对外交付质量这两组指标是质量指标。这些指标综合起来，让我们可以全面了解当前交付等能力，与目标的差距，以及改进的机会。

以上是度量体系的总体设计，我们把周期时间作为衡量团队响应能力的核心指标。这幅图更直观地展示了两个周期时间的计算方式，以看板的工作流为基础，客户周期时间的起点是从需求被选择开始，到需求发布结束；开发周期时间则从待开发开始，到待发布结束。

基于上面的度量指标体系，我们选择和设计了相关的图表，来呈现这些度量。下面我们介绍其中的一些例子。

第一是累积流图。累积流图再现了团队协作交付价值的过程，它的横坐标为日期，纵坐标为各阶段累积完成的需求数目。从左至右的各条线，反映各个阶段累积处理完成的需求数量。例如：图中最上面这条线是已经就绪的需求的个数，最下面这条线是已经上线的需求的个数，中间这条线分别是已经开发的、开发结束的、已经测试的、测试结束的等等。

累积流图综合反映了平均交付周期、在制品数量、到达和交付速率三类指标。

第一：平均交付时间。交付时间指需求交付之前从开始到结束所经历的时间。图中，到3月26日这一天累积计划了40个需求，而到5月15日这一天累积交付了40个需求。假设需求符合先入先出（先计划的先交付）的规律，那么第40个需求的交付周期时间就是 5月15日 - 3月26日 = 50（天）。之所以要在交付时间之前加上“平均”，是因为并非所有的需求都是先进先出。从累积流图上还可以进一步看出交付时间在各个阶段的分布。

第二：在制品的数量。在制品（Work in Process）指正在处理的需求的数目，也就是所有开始但还没有完成的需求的数目。如：上图中4月15日这一天，累积开始的需求有61个，累积上线的需求是8个。在制品数量 = 61- 8 = 53（个），它们已经开始，但还没有交付。从累积流图上还可以进一步看出在制品在各个阶段的分布，如开发中的，待测试的，测试中的等。

第三：需求的到达和交付速率。指单位时间内到达和交付需求的数目。图中，从3月1日到3月30日，4周时间交付需求数目从10个增加到50个，共交付40个需求，到达速率 = 40 / 4 = 10 （个/周）。从4月1日到4月30日，4周时间交付需求数目从10个增加到30个，共交付20个需求，到达速率 = 20 / 4 = 5 （个/周）。从累积流图上还可以看出不同阶段的产出速率，以及它们的变化趋势。

累积流图再现了团队协作和交付过程，从中我们能够解读出团队的开发模式，演变趋势和改进机会等。例如：从图中上边线阶梯可以看到批量计划模式，而4月开始计划的批量变得更小，发布频率加大，相应的并行的在制品的数目也变少了，周期时间随之变短了，交付的效率（交付线的斜率）也有所提高。

我们再看另一幅图表——缺陷趋势图，它反映了团队引入、发现及移除缺陷的行为模式。图形的横坐标是日期，横坐标上方红色竖条代表当天发现缺陷的数量；横坐标下方绿色竖条代表当天解决的缺陷的数量；橙色曲线代表缺陷存量。通过缺陷趋势图希望引导用户的行为是：持续且尽早发现缺陷并及时移除它们，从而控制缺陷库存，保证系统随时处于接近可发布状态，奠定持续交付的基础。 上图的左右两个部分比较了两种交付模式下的缺陷趋势图。

左半部分：“迭代”前期团队集中设计、编码引入缺陷，但由于并未即时的集成和验证，缺陷未被即时发现。到了项目后期团队开始集成和测试，缺陷集中爆发。小瀑布模式过程质量差，带来大量的返工、延期、赶工和交付质量问题。该模式下，产品的交付时间依赖于何时缺陷被充分移除，无法做到持续交付，降低了团队对外的响应能力。

右半部分：在整个迭代过程中，团队以小粒度的需求为单位开发、集成、测试，即时发现并解决问题。这样，缺陷库存得到控制，系统始终处于接近可发布状态，做到持续发布，提高团队对外的响应能力。缺陷趋势图可以从一个侧面反映团队的开发及交付模式，衡量团队的持续交付能力，引导团队向持续交付演进。

好的度量应该为回答一个根本问题，讲述完整的故事。我们回答的问题是团队持续交付能力及其改进机会，并针对这个问题讲述了完整的故事。也正是基于以上的体系， 云效项目域对度量体系做了一次重构。上面的图是一个概念说明，大家可以去使用，我们也会根据大家的反馈，持续优化度量体系的设计。