DevOps、云原生计算、API 使用以及现在的人工智能的出现使得开发人员创建软件的方式变得更加复杂。这些因素还影响了开发人员的经验和生产力以及生产力的衡量方式。
软件工程师不再只是编写代码并运行一些测试。现在，他们必须管理所需服务的 API 集成、通过使用软件物料清单来管理安全性、维护这些复杂的应用程序，现在还要学习使用人工智能并了解与上述所有相关的风险。
根据 Atlassian 周一发布的一项研究，在接受调查的 2,100 名从业者中，开发人员角色复杂性排名前五的领域是：
开发团队负责人表示，他们了解开发人员体验 (DevEx) 的重要性。在这项研究中，86% 的领导者认为，如果没有出色的开发人员经验，几乎不可能吸引和留住最优秀的人才。
不幸的是，不到一半的受访开发者认为他们的组织优先考虑开发者体验。
如今，大多数组织都意识到开发人员经验和生产力密切相关。 Atlassian 的 DevOps 传播主管 Andrew Boyagi 认为，创造积极体验的关键因素有三个：能够保持心流状态、减少认知负荷以及持续的反馈循环。博亚吉说：“当开发人员能够以集中格式访问他们所需的信息，并可以定期以数据为依据的回顾中审查进度时，他们就能够完成更多的工作，并获得更愉快的工作体验。”
他表示，Atlassian 成功实现“开发人员帽子戏法”的策略包括提供强大的 DevOps 工具、使团队能够更好地控制其路线图，以及创建“鼓励实验和知识共享的工程文化”。但第一步也是最重要的一步是与您的开发人员交谈。如果你不完全了解摩擦点在哪里，你就无法开始改善摩擦点，”他解释道。
组织用来减少摩擦点的一项技术是通过内部开发人员门户 (IDP) 和平台工程。平台工程的目标是标准化工具，但它既有好处也有陷阱。 Boyagi 认为，明显的好处是降低了软件工具成本，并降低了因工具蔓延而造成的开发人员复杂性。缺点之一是牺牲了开发人员所依赖的最佳工具，或者删除了组织内特定团队所需的功能。
“创建积极的 DevEx 是一种平衡行为，”Boyagi 说。 “在大型组织中，一个好的方法是对某些工具领域进行标准化，并在其他领域提供灵活性。例如，对源代码存储库进行标准化是合乎逻辑的，因此所有代码都位于一个地方。但是，您可以允许无论策略如何，对于积极的 DevEx，以最小化上下文切换的方式集成工具很重要，平台外的开发人员在工具的选择上有发言权，并且有工具持续性能的反馈机制。”
开发人员是多面手
研究和分析初创公司 DevEx Connect 的创始人兼首席执行官 Ethan Sumner 表示，DevOps 实践的采用已将软件开发人员变成了多面手，承担着许多不同的角色。
“在我职业生涯的早期，我在一家非常小的公司工作，我们只有四个人，”他说。 “我们都是开发人员，没有运营。这只是开发人员，而运营方面绝对是残暴的。当我们进行部署时，我们花了两天时间才完成，而不是像所有这些大型企业都已开始运营的两分钟。
“我们所有的开发人员环境都是使用 Oracle VirtualBox 构建的，需要三个小时才能启动，”Sumner 继续说道。 “这是生产力的噩梦。但后来，我去了万事达卡，在那里我们的运营做得非常好。有了这些构建环境、开发环境，很多开发人员只想整天开发和编码；他们不想担心哪种临时环境、投入生产后的情况如何，他们中的很多人不想随叫随到。我认为许多组织都试图将代码开发人员视为真正的多面手，但实际上，这些类型的角色之间仍然应该有一些隔离。你知道，人在发展，人在运作。 ”
衡量生产力
在软件变得如此复杂之前，开发人员的生产力基本上是用每天编写的代码行数或工作时间来衡量的。如今，这没有考虑到与组织为分离工作而创建的孤岛相关的等待时间，以及其他低效率的情况，例如等待拉取请求，甚至利用时间来了解有关测试和安全性的更多信息。
根据调查，41% 的组织使用衡量开发人员生产力的工具来评估开发团队的满意度。调查称，这对组织是否使用正确的工具跟踪正确的指标提出了危险信号。
“我们的调查发现，超过一半使用[此类]指标的工程领导者......发现它们作为开发人员生产力的衡量标准无效，”Boyagi 说。 “虽然你可以衡量生产力，但没有一个或一组指标可以统治所有这些。这是因为开发人员的经验和生产力在团队和组织之间是高度相关的。组织需要从 360 度的角度看待事物，并关注三件事：开发人员情绪（他们对工作和环境的感受）、工作流程（系统和流程的效率和可靠性如何）以及 KPI（衡量团队的指标）痴迷，根据您的具体情况）。
人工智能会改变游戏规则吗？
IDC 的一项研究预测，今年人工智能工具的支出将达到 400 亿美元。 Atlassian 的研究发现，开发领导者认为使用人工智能是提高生产力和满意度的最有效方法。
然而，只有 30% 的受访开发者表示基于人工智能的开发工具将提高个人生产力，32% 的受访者表示“仅略有提高”。这继续表明领导者如何看待生产力和满意度与开发人员如何看待它之间的脱节。
“人工智能可以帮助改善开发人员体验，但它无法解决开发团队提高生产力和满意度的所有痛点，”Boyagi 指出。 “在事件响应、信息搜索和文档等方面有可能取得重大成果，但前提是应用于组织中开发人员面临的实际问题的解决方案。对于领导者来说，向开发人员询问他们的摩擦点，然后再解决这一点至关重要。专注于实施正确的解决方案和文化变革以产生影响。”
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