Читать книгу "Скрам - Кен Швабер"

8. Команда разработки.

9. Масштабирование проектов с помощью скрама.

Если в главе рассматривается уже знакомая по предыдущим главам ситуация, я отсылаю к соответствующему описанию контекста.

В Приложении A перечислены события и правила скрама. Они объединяют скрам в единое целое.

Если вы знакомы со скрамом, но столкнулись с термином, который не совсем понимаете, обратитесь к Приложению Б «Определения».

Если вы незнакомы со скрамом, вам следует прочитать первую главу «Введение. Наука скрама», в которой кратко описаны теория скрама, процесс, практики, артефакты, роли и события.

Приложение В «Ресурсы» содержит список книг и сайтов, к которым вы можете обратиться, чтобы лучше понять скрам.

Приложения Г «Контракты с фиксированной ценой и фиксированной датой» и Д «Модель зрелости возможностей создания ПО (CMMI)» – белые вороны этой книги. Они содержат материалы, которые помогут вам использовать скрам в довольно уникальных обстоятельствах, не рассмотренных в примерах, составляющих основную часть этой книги.

Глава 1
Введение. Наука скрама

Продуктовая разработка – комплексная деятельность. Возможно, для вас это не новость, ведь в мире существует множество разнообразных комплексных процессов и явлений. Многие из них происходят сами собой, например превращение угля в алмазы под давлением. Некоторые комплексные процессы допускают неточность, например ежедневная дорога от дома до работы.

О комплексности большинства явлений мы просто не догадываемся или не задумывались, однако невозможно не заметить комплексность разработки ПО. Во-первых, результат этого процесса эфемерен и состоит лишь из сигналов микросхем, которые управляют аппаратурой. Во-вторых, для создания этого результата используется крайне непостоянное сырье: требования пользователей к программной системе, которую они не видели, взаимодействие еще не созданной программы с другими программами посредством входящих и исходящих сигналов и взаимодействие с самыми комплексными организмами нашей планеты – людьми. В-третьих, сам процесс разработки полностью интеллектуален, а все промежуточные результаты – материальная форма представления мыслей, возникавших в ходе этого процесса.

Эта книга – именно об этом невероятно трудном процессе создания программного обеспечения. В этой главе я кратко расскажу о скраме – фреймворке, который повышает вероятность успеха разработки ПО. Он специально создан для того, чтобы добывать полезные программные продукты из комплексных проблем. За последние 10 лет скрам успешно использовался в тысячах проектов сотен организаций. Он основан на теории управления производственными процессами, в которой используются такие концепции, как самоорганизация и эмергентность[4].

Эта книга – о скрам-мастерах, руководителях и менеджерах скрам-проектов. Скрам-мастера сопровождают команду, демонстрируют лидерство, применяют коучинг, обучают команду корректному применению скрама, чтобы справляться с постоянно возникающими в проекте трудностями. Учитывая рассмотренные ранее особенности процесса разработки ПО, комплексность всегда в избытке, и преодолеть ее невозможно без усердной работы, гибкого ума и храбрости.

В этой главе рассказывается, как эмпиризм и скрам применяются в управлении комплексными процессами, включая управление проектами разработки программных систем. Фраза «Скрам помогает управлять проектом разработки ПО» не означает, что проект будет строго следовать плану, а результат будет идентичен ожидаемому. Скорее, скрам управляет процессом разработки программного обеспечения так, чтобы работа приводила к наиболее ценному результату.

Эмпирический процесс управления

Комплексными называются проблемы, поведение которых непредсказуемо. Более того, не только сами эти проблемы непредсказуемы, но и способы доказательства их непредсказуемости невозможно предсказать математически. Другими словами, статистика работы этих процессов никогда не приведет к пониманию, какой математической моделью можно их описать. Определить подходящую статистическую выборку можно только путем такого сильного обобщения элементов этих процессов, при котором результаты станут неактуальными для людей, пытающихся понять эти процессы или управлять ими.

Бо́льшая часть нашего общества функционирует с помощью процессов, допускающих некоторую неточность. Колебание колес, тряска цилиндров, дрожание тормозов – все это происходит незаметно для нас и не препятствует управлению автомобилем и езде. При сборке машины детали приспосабливаются с достаточной для ее применения точностью. Мы можем управлять многими процессами потому, что точность получаемых результатов соответствует ограничениям наших органов восприятия. Например, собирая шкаф, мне нужно распилить и соединить материалы настолько точно, чтобы результат был приемлем для человеческого глаза. Если моей целью будет лишь функциональность шкафа, то я смогу быть гораздо менее точным.

Но что, если точности, получаемой путем усреднения, недостаточно и мы хотим создать что-то более точное? Что произойдет, если погрешность любого разрабатываемого нами процесса сборки автомобилей окажется слишком большой для наших клиентов и нам нужно будет уменьшить ее? В этих случаях мы должны внимательно пройти по процессу шаг за шагом, на каждом этапе получая подтверждение, что он приводит к продукту достаточной степени точности. Иначе мы должны адаптировать этапы процесса, чтобы вернуть процесс в диапазон допустимой погрешности.

Процесс, который позволяет раз за разом получать результат приемлемого качества, называется предопределенным (детерминированным) процессом управления. В случаях, когда из-за комплексной природы промежуточных действий невозможно достичь прогнозируемой определенности процесса, необходимо использовать эмпирический процесс управления.

Предопределенный (теоретический) подход к моделированию уместно применять, когда базовые механизмы, с помощью которых функционирует процесс, достаточно хорошо понятны. Когда процесс слишком сложен для предопределенного подхода, эмпирический подход станет более подходящим выбором.

Бабатунде Огуннайке и Хармон Рэй. Динамика, моделирование и управление процессами (Process Dynamics, Modeling, and Control)[5]

Мы используем предопределенный процесс управления всегда, когда это возможно, потому что с его помощью можем наладить автоматическое производство и выпустить такое количество товара, которому можно будет установить адекватную рыночную цену. В случаях, когда качество получаемого товара неприемлемо для его использования, или цена не соответствует полученному уровню качества, или требуется слишком много усилий по повышению качества для соответствия цене, стоит обратить внимание на управление эмпирическим процессом и согласиться на его более высокую стоимость. В конечном счете создание успешных продуктов с первого раза, используя управление эмпирическим процессом, окажется намного дешевле переделки неудачных продуктов, созданных с применением управления предопределенным процессом.