This study examines the impact of DevOps practices on enterprise software delivery success, focusing on enhancing R&D efficiency and source code management (SCM). Using a qualitative methodology, data were collected from case studies of large-scale enterprises implementing DevOps to explore how these practices streamline software development processes. Findings reveal that DevOps significantly improves R&D productivity by fostering cross-functional collaboration, reducing development cycle times, and enhancing software quality through effective SCM practices, such as version control and continuous integration. Additionally, SCM tools within DevOps enable precise change tracking and reliable code maintenance, further supporting faster, more robust software delivery. However, the study identifies challenges, including cultural resistance and tool integration issues, that can hinder DevOps implementation. Additionally, This research contributes to the growing body of DevOps literature by highlighting the role of R&D efficiency and SCM as crucial factors for software delivery success. Future studies should investigate these factors across diverse industries to validate findings.


翻译:本研究探讨了DevOps实践对企业软件交付成功率的影响,重点关注其对研发效率与源代码管理的提升作用。采用定性研究方法,通过分析实施DevOps的大型企业案例,收集数据以探究这些实践如何优化软件开发流程。研究发现,DevOps通过促进跨职能协作、缩短开发周期,并借助版本控制与持续集成等有效的源代码管理实践提升软件质量,从而显著提高研发生产力。此外,DevOps中的源代码管理工具能够实现精确的变更追踪与可靠的代码维护,进一步支持更快速、更稳健的软件交付。然而,研究也识别出可能阻碍DevOps实施的挑战,包括文化阻力与工具集成问题。本研究通过强调研发效率与源代码管理作为软件交付成功关键因素的作用,为不断增长的DevOps文献体系做出了贡献。未来研究应在不同行业中验证这些因素以巩固研究发现。

0
下载
关闭预览

相关内容

DevOps是软件开发、运维和质量保证三个部门之间的沟通、协作和集成所采用的流程、方法和体系的一个集合。 它是人们为了及时生产软件产品或服务,以满足某个业务目标,对开发与运维之间相互依存关系的一种新的理解。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
3+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
5+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
6+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
12+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
4+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员