网络
虚拟私有云 VPC
弹性公网IP EIP
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
云连接 CC
VPC终端节点 VPCEP
企业路由器 ER
企业交换机 ESW
全球加速 GA
企业连接 EC
云原生应用网络 ANC
安全与合规
安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
企业主机安全 HSS
云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
应用中间件
微服务引擎 CSE
分布式消息服务Kafka版
分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
API网关 APIG
分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
事件网格 EG
管理与监管
统一身份认证服务 IAM
消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
云日志服务 LTS
云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
配置审计 Config
应用身份管理服务 OneAccess
资源访问管理 RAM
组织 Organizations
资源编排服务 RFS
优化顾问 OA
IAM 身份中心
云运维中心 COC
资源治理中心 RGC
解决方案
高性能计算 HPC
SAP
混合云灾备
开天工业工作台 MIW
Haydn解决方案工厂
数字化诊断治理专家服务
云生态
云商店
合作伙伴中心
华为云开发者学堂
华为云慧通差旅
开发与运维
软件开发生产线 CodeArts
需求管理 CodeArts Req
流水线 CodeArts Pipeline
代码检查 CodeArts Check
编译构建 CodeArts Build
部署 CodeArts Deploy
测试计划 CodeArts TestPlan
制品仓库 CodeArts Artifact
移动应用测试 MobileAPPTest
CodeArts IDE Online
开源镜像站 Mirrors
性能测试 CodeArts PerfTest
应用管理与运维平台 ServiceStage
云应用引擎 CAE
开源治理服务 CodeArts Governance
华为云Astro轻应用
CodeArts IDE
Astro工作流 AstroFlow
代码托管 CodeArts Repo
漏洞管理服务 CodeArts Inspector
联接 CodeArtsLink
软件建模 CodeArts Modeling
Astro企业应用 AstroPro
CodeArts盘古助手
华为云Astro大屏应用
计算
弹性云服务器 ECS
Flexus云服务
裸金属服务器 BMS
云手机服务器 CPH
专属主机 DeH
弹性伸缩 AS
镜像服务 IMS
函数工作流 FunctionGraph
云耀云服务器(旧版)
VR云渲游平台 CVR
Huawei Cloud EulerOS
云化数据中心 CloudDC
网络
虚拟私有云 VPC
弹性公网IP EIP
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
云连接 CC
VPC终端节点 VPCEP
企业路由器 ER
企业交换机 ESW
全球加速 GA
企业连接 EC
云原生应用网络 ANC
CDN与智能边缘
内容分发网络 CDN
智能边缘云 IEC
智能边缘平台 IEF
CloudPond云服务
安全与合规
安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
企业主机安全 HSS
云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
大数据
MapReduce服务 MRS
数据湖探索 DLI
表格存储服务 CloudTable
可信智能计算服务 TICS
推荐系统 RES
云搜索服务 CSS
数据可视化 DLV
数据接入服务 DIS
数据仓库服务 GaussDB(DWS)
数据治理中心 DataArts Studio
湖仓构建 LakeFormation
智能数据洞察 DataArts Insight
应用中间件
微服务引擎 CSE
分布式消息服务Kafka版
分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
API网关 APIG
分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
事件网格 EG
开天aPaaS
应用平台 AppStage
开天企业工作台 MSSE
开天集成工作台 MSSI
API中心 API Hub
云消息服务 KooMessage
交换数据空间 EDS
云地图服务 KooMap
云手机服务 KooPhone
组织成员账号 OrgID
云空间服务 KooDrive
管理与监管
统一身份认证服务 IAM
消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
云日志服务 LTS
云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
配置审计 Config
应用身份管理服务 OneAccess
资源访问管理 RAM
组织 Organizations
资源编排服务 RFS
优化顾问 OA
IAM 身份中心
云运维中心 COC
资源治理中心 RGC
区块链
区块链服务 BCS
数字资产链 DAC
华为云区块链引擎服务 HBS
解决方案
高性能计算 HPC
SAP
混合云灾备
开天工业工作台 MIW
Haydn解决方案工厂
数字化诊断治理专家服务
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成本优化最佳实践
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云生态
云商店
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开发与运维
软件开发生产线 CodeArts
需求管理 CodeArts Req
流水线 CodeArts Pipeline
代码检查 CodeArts Check
编译构建 CodeArts Build
部署 CodeArts Deploy
测试计划 CodeArts TestPlan
制品仓库 CodeArts Artifact
移动应用测试 MobileAPPTest
CodeArts IDE Online
开源镜像站 Mirrors
性能测试 CodeArts PerfTest
应用管理与运维平台 ServiceStage
云应用引擎 CAE
开源治理服务 CodeArts Governance
华为云Astro轻应用
CodeArts IDE
Astro工作流 AstroFlow
代码托管 CodeArts Repo
漏洞管理服务 CodeArts Inspector
联接 CodeArtsLink
软件建模 CodeArts Modeling
Astro企业应用 AstroPro
CodeArts盘古助手
华为云Astro大屏应用
存储
对象存储服务 OBS
云硬盘 EVS
云备份 CBR
高性能弹性文件服务 SFS Turbo
弹性文件服务 SFS
存储容灾服务 SDRS
云硬盘备份 VBS
云服务器备份 CSBS
数据快递服务 DES
云存储网关 CSG
专属分布式存储服务 DSS
数据工坊 DWR
地图数据 MapDS
键值存储服务 KVS
容器
云容器引擎 CCE
云容器实例 CCI
容器镜像服务 SWR
云原生服务中心 OSC
应用服务网格 ASM
华为云UCS
数据库
云数据库 RDS
数据复制服务 DRS
文档数据库服务 DDS
分布式数据库中间件 DDM
云数据库 GaussDB
云数据库 GeminiDB
数据管理服务 DAS
数据库和应用迁移 UGO
云数据库 TaurusDB
人工智能
AI开发平台ModelArts
华为HiLens
图引擎服务 GES
图像识别 Image
文字识别 OCR
自然语言处理 NLP
内容审核 Moderation
图像搜索 ImageSearch
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企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
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对话机器人服务 CBS
语音交互服务 SIS
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视频智能分析服务 VIAS
城市智能体
自动驾驶云服务 Octopus
盘古大模型 PanguLargeModels
IoT物联网
设备接入 IoTDA
全球SIM联接 GSL
IoT数据分析 IoTA
路网数字化服务 DRIS
IoT边缘 IoTEdge
设备发放 IoTDP
企业应用
域名注册服务 Domains
云解析服务 DNS
企业门户 EWP
ICP备案
商标注册
华为云WeLink
华为云会议 Meeting
隐私保护通话 PrivateNumber
语音通话 VoiceCall
消息&短信 MSGSMS
云管理网络
SD-WAN 云服务
边缘数据中心管理 EDCM
云桌面 Workspace
应用与数据集成平台 ROMA Connect
ROMA资产中心 ROMA Exchange
API全生命周期管理 ROMA API
政企自服务管理 ESM
视频
实时音视频 SparkRTC
视频直播 Live
视频点播 VOD
媒体处理 MPC
视频接入服务 VIS
数字内容生产线 MetaStudio
迁移
主机迁移服务 SMS
对象存储迁移服务 OMS
云数据迁移 CDM
迁移中心 MGC
专属云
专属计算集群 DCC
开发者工具
SDK开发指南
API签名指南
DevStar
华为云命令行工具服务 KooCLI
Huawei Cloud Toolkit
CodeArts API
云化转型
云架构中心
云采用框架
用户服务
账号中心
费用中心
成本中心
资源中心
企业管理
工单管理
客户运营能力
国际站常见问题
支持计划
专业服务
合作伙伴支持计划
我的凭证
华为云公共事业服务云平台
工业软件
工业数字模型驱动引擎
硬件开发工具链平台云服务
工业数据转换引擎云服务
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系统指标说明

更新时间:2025-01-21 GMT+08:00
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服务内置了以下系统指标,帮助快速搭建完善的效能度量看板。

表1 系统指标

领域

视角

指标标题

指标定义

计算公式

需求

组织

项目

团队

个人

需求数

需求数量。

需求数=Story个数。

存量需求数

当前时刻的还未关闭的需求数。

存量需求数=状态为非结束态的Story数量。

超期存量需求数

当前时刻的已经超期还未完成的需求数。

超期存量需求数=状态为非结束态且预计结束时间早于当前时刻的Story数量。

需求超期率

已经超期的需求占比。

需求超期率=(状态为非结束态且预计结束时间早于当前时刻的Story数量 + 预计结束时间早于关闭时间的Story数量) / Story个数。

交付需求数

已交付的需求数。

交付需求数=阶段为结束态的Story数量。

需求交付周期

已交付需求的平均交付时长,单位为天。

需求交付周期=阶段为结束态的Story从“新建”状态到结束态的时长总和 / 阶段为结束态的Story个数。

需求按时交付率

已交付需求的按时交付的比率。

需求按时交付率=阶段为结束态且关闭时间在预计结束日期之内的Story数 / 阶段为结束态的Story总数。

需求交付周期趋势

每月交付需求的平均交付时长。

需求交付周期=阶段为结束态的Story从“新建”状态到结束态的时长总和 / 阶段为结束态的Story个数。

需求交付数成员排名

各成员需求交付数量。

交付需求数=阶段为结束态的Story数量。

成员需求交付数趋势

各成员每周需求交付数量。

交付需求数=阶段为结束态的Story数量。

需求交付趋势

统计交付需求、需求总数每天累计数量。

需求数=Story个数

交付需求数=状态为“已关闭”的Story数量。

需求存量成员排名

各成员存量需求数量。

存量需求数=状态为非结束态的Story数量。

存量需求状态分布

当前时刻的还未关闭的不同状态需求数。

存量需求数=状态为非结束态的Story数量。

需求状态分布

不同状态需求数。

需求数=Story个数。

存量需求优先级分布

当前时刻的还未关闭的不同优先级需求数。

存量需求数=状态为非结束态的Story数量。

需求优先级分布

不同优先级需求数。

需求数=Story个数。

存量需求重要程度分布

当前时刻的还未关闭的不同重要程度需求数。

存量需求数=状态为非结束态的Story数量。

需求重要程度分布

不同重要程度需求数。

需求数=Story个数。

存量需求模块分布

当前时刻的还未关闭的不同模块需求数。

存量需求数=状态为非结束态的Story数量。

需求模块分布

不同模块需求数。

需求数=Story个数。

特性关联文档比例

特性关联文档的比例。

特性关联文档比例=已关联wiki的FE数量 / FE个数。

特性关联用例比例

关联到用例的特性占比。

特性关联用例比例=已关联用例的FE数量 / FE总数。

需求燃尽图

累计未关闭需求的数量,单位为个。

实际剩余需求数=累计需求总数-累计关闭需求数。

故事点燃尽图

累计未关闭需求的故事点。

实际剩余故事点=累计故事点总数-累计关闭需求数的故事点。

需求阶段分布

各阶段的需求数。

需求数=Story个数。

项目需求状态分布

各项目中不同状态的需求数。

需求数=Story个数。

项目需求模块分布

各项目中不同模块的需求数。

需求数=Story个数。

组织

项目

需求交付数项目排名

各项目中需求交付数量。

交付需求数=阶段为结束态的Story数量。

项目需求交付数趋势

各项目中每周需求交付数量。

交付需求数=阶段为结束态的Story数量。

需求存量项目排名

各项目中存量需求数量。

存量需求数=状态为非结束态的Story数量。

项目新增需求趋势

各项目中每月需求新增数量。

新增需求数=创建的Story数量。

项目需求交付周期情况

各项目已交付需求的平均交付时长,单位为天。

需求交付周期=阶段为结束态的Story从“新建”状态到结束态的时长总和 / 阶段为结束态的Story个数。

特性关联文档比例项目排名

各项目的特性关联文档比例。

特性关联文档比例=已关联wiki的FE数量 / FE个数。

特性关联用例比例项目排名

各项目的关联到用例的特性占比。

特性关联用例比例=已关联用例的FE数量 / FE总数。

项目存量需求趋势

各项目中每天还未关闭的需求数。

存量需求数=状态为非结束态的Story数量。

缺陷

组织

项目

团队

个人

缺陷数

缺陷数量。

缺陷数=Bug个数。

存量缺陷数

当前时刻的还未关闭的缺陷数。

存量缺陷数=状态为非结束态的Bug数量。

超期存量缺陷数

当前时刻的已经超期还未完成的缺陷数。

超期存量缺陷数=状态为非结束态且预计结束时间早于当前时刻的Bug数量。

修复缺陷数

已修复完成的缺陷数。

修复缺陷数=阶段为结束态的Bug数量。

缺陷修复周期

已修复完成缺陷的平均修复时长,单位为天。

缺陷修复周期=阶段为结束态的Bug从“新建”状态到结束态的时长总和 / 阶段为结束态的Bug个数。

缺陷按时修复率

已修复完成缺陷的按时修复的比率。

缺陷按时修复率=阶段为结束态且关闭时间在预计结束日期之内的Bug数 /阶段为结束态的Bug总数。

缺陷修复成员排名

各成员缺陷修复数量。

修复缺陷数=阶段为结束态的Bug数量。

成员缺陷修复趋势

各成员每周缺陷修复数量。

修复缺陷数=阶段为结束态的Bug数量。

缺陷修复趋势

统计修复缺陷、缺陷总数每天累计数量。

缺陷数=Bug个数

修复缺陷数=阶段为结束态的Bug数量。

缺陷存量成员排名

各成员存量缺陷数量。

存量缺陷数=状态为非结束态的Bug数量。

存量缺陷状态分布

当前时刻的还未关闭的不同状态缺陷数。

存量缺陷数=状态为非结束态的Bug数量。

缺陷状态分布

不同状态缺陷数。

缺陷数=Bug个数。

存量缺陷优先级分布

当前时刻的还未关闭的不同优先级缺陷数。

存量缺陷数=状态为非结束态的Bug数量。

缺陷优先级分布

不同优先级缺陷数。

缺陷数=Bug个数。

存量缺陷重要程度分布

当前时刻的还未关闭的不同重要程度缺陷数。

存量缺陷数=状态为非结束态的Bug数量。

修复缺陷重要程度分布

已修复完成的不同重要程度缺陷数。

修复缺陷数=阶段为结束态的Bug数量。

缺陷重要程度分布

不同重要程度缺陷数。

缺陷数=Bug个数。

存量缺陷模块分布

当前时刻的还未关闭的不同模块缺陷数。

存量缺陷数=状态为非结束态的Bug数量。

缺陷模块分布

不同模块缺陷数。

缺陷数=Bug个数。

成员缺陷新增趋势

各成员每月缺陷新增数量。

新增缺陷数=创建的Bug数量。

成员缺陷创建趋势

各成员每月创建缺陷数量。

新增缺陷数=创建的Bug数量。

缺陷修复率

已修复完成的缺陷占比。

缺陷修复率=阶段为结束态的Bug数 / Bug总数。

缺陷DI值

当前时刻的还未关闭的缺陷DI值。

DI值=致命级别的存量缺陷个数*10+严重级别的存量缺陷个数*3+一般级别的存量缺陷个数*1+提示级别的存量缺陷个数*0.1。

缺陷DI趋势

每天存量缺陷的DI值。

DI值=致命级别的存量缺陷个数*10+严重级别的存量缺陷个数*3+一般级别的存量缺陷个数*1+提示级别的存量缺陷个数*0.1。

缺陷发现环境分布

不同发现环境缺陷数。

缺陷数=Bug个数。

现网缺陷修复周期

已修复完成现网缺陷的平均修复时长,单位为天。

缺陷修复周期=阶段为结束态且发现环境为“生产环境”的Bug从“新建”状态到结束态的时长总和 / 阶段为结束态且发现环境为“生产环境”的Bug个数。

存量现网缺陷数

当前时刻的还未关闭的现网缺陷数。

存量现网缺陷数=状态为非结束态且发现环境为“生产环境”的Bug数量。

致命现网缺陷数

现网致命缺陷数。

致命现网缺陷数=重要程度为关键且发现环境为“生产环境”的Bug数量。

存量致命现网缺陷数

当前时刻的还未关闭的现网致命缺陷数。

存量致命现网缺陷数=状态为非结束态、重要程度为关键且发现环境为“生产环境”的Bug数量。

存量现网缺陷重要程度分布

当前时刻的还未关闭的不同重要程度的现网缺陷数。

存量现网缺陷数=状态为非结束态且发现环境为“生产环境”的Bug数量。

存量现网缺陷优先级分布

当前时刻的还未关闭的不同优先级的现网缺陷数。

存量现网缺陷数=状态为非结束态且发现环境为“生产环境”的Bug数量。

存量现网缺陷模块分布

当前时刻的还未关闭的不同模块现网缺陷数。

存量现网缺陷数=状态为非结束态且发现环境为“生产环境”的Bug数量。

成员缺陷重要程度情况

各成员缺陷不同重要程度数量。

缺陷数=Bug个数。

项目缺陷修复周期趋势

各项目已修复完成缺陷的平均修复时长趋势。

缺陷修复周期=阶段为结束态的Bug从“新建”状态到结束态的时长总和 / 阶段为结束态的Bug个数。

项目现网缺陷修复周期趋势

各项目已修复完成现网缺陷的平均修复时长趋势。

缺陷修复周期=阶段为结束态的Bug从“新建”状态到结束态的时长总和 / 阶段为结束态的Bug个数。

缺陷修复周期趋势

每月已修复完成缺陷的平均修复时长,单位为天。

缺陷修复周期=阶段为结束态的Bug从“新建”状态到结束态的时长总和 / 阶段为结束态的Bug个数。

组织

项目

缺陷修复项目排名

各项目中缺陷修复数量。

修复缺陷数=阶段为结束态的Bug数量。

项目缺陷修复趋势

各项目中每周缺陷修复数量。

修复缺陷数=阶段为结束态的Bug数量。

缺陷存量项目排名

各项目中存量缺陷数量。

存量缺陷数=状态为非结束态的Bug数量。

项目缺陷新增趋势

各项目中每月缺陷新增数量。

新增缺陷数=创建的Bug数量。

项目缺陷DI趋势

各项目每天存量缺陷的DI值。

DI值=致命级别的问题个数*10+严重级别的问题个数*3+一般级别的问题个数*1+提示级别的问题个数*0.1。

项目存量缺陷趋势

各项目中每天还未关闭的缺陷数。

存量缺陷数=状态为非结束态的Bug数量。

构建

组织

项目

构建次数

所有构建次数。

构建次数=所有创建构建运行数量。

构建成功率

构建运行成功率。

构建成功率=构建成功次数/构建总次数。

构建次数趋势

每日构建次数走势。

构建次数=所有创建构建运行数量。

构建成功率趋势

每日构建成功率走势。

构建成功率=构建成功次数/构建总次数。

构建总时长

所有构建运行时长之和,单位为秒。

构建总时长=所有编译构建任务执行历史中的构建时长之和。

构建性能详情

度量项目的构建性能情况,辅助进行项目构建优化。

-

构建状态分布

所有构建任务中不同状态的构建次数。

构建数量=所有创建构建数量。

构建成功率项目排名

各项目中构建成功率。

构建成功率=构建成功次数/构建总次数。

构建次数项目排名

各项目中所有构建次数。

构建次数=所有创建构建运行数量。

构建总时长项目排名

各项目中所有构建时长之和,单位为秒。

构建总时长=所有编译构建任务执行历史中的构建时长之和。

构建平均耗时趋势

每日构建平均运行执行时长趋势,单位为秒。

构建平均耗时=所有编译构建任务执行成功历史中构建平均运行时长。

构建平均耗时

构建平均运行执行时长,单位为秒。

构建平均耗时=所有编译构建任务执行成功历史中构建平均运行时长。

构建失败率

运行构建的失败率。

构建失败率=构建失败次数/构建总次数。

构建失败率趋势

每日构建失败率走势。

构建失败率=构建失败次数/构建总次数。

构建失败率项目排名

各项目中构建失败率。

构建失败率=构建失败次数/构建总次数。

部署

组织

项目

部署次数

所有部署次数。

部署次数=所有创建部署运行数量。

部署成功率

部署运行成功率。

部署成功率=部署成功次数/部署总次数。

部署次数趋势

每日部署次数走势。

部署次数=所有创建部署运行数量。

部署成功率趋势

每日部署成功率走势。

部署成功率=部署成功次数/部署总次数。

部署总时长

所有部署运行时长之和,单位为秒。

部署总时长=所有部署任务执行历史中的部署时长之和。

部署性能详情

度量项目的部署性能情况,辅助进行项目部署优化。

-

部署状态分布

所有部署任务中不同状态的部署次数。

部署数量=所有创建部署数量。

部署成功率项目排名

各项目中部署成功率。

部署成功率=部署成功次数/部署总次数。

部署次数项目排名

各项目中所有部署次数。

部署次数=所有创建部署运行数量。

部署总时长项目排名

各项目中所有部署时长之和,单位为秒。

部署总时长=所有部署任务执行历史中的部署时长之和。

部署平均耗时趋势

每日部署平均运行执行时长趋势,单位为秒。

部署平均耗时=所有部署任务执行成功历史中部署平均运行时长。

部署平均耗时

部署平均运行执行时长,单位为秒。

部署平均耗时=所有部署任务执行成功历史中部署平均运行时长。

部署失败率

运行部署的失败率。

部署失败率=部署失败次数/部署总次数。

部署失败率趋势

每日部署失败率走势。

部署失败率=部署失败次数/部署总次数。

部署失败率项目排名

各项目中部署失败率。

部署失败率=部署失败次数/部署总次数。

流水线

组织

项目

流水线运行次数

所有流水线运行次数。

流水线运行次数=所有流水线运行数量。

流水线运行成功率

流水线运行成功率。

流水线运行成功率=流水线运行成功次数/流水线运行总次数。

流水线运行次数趋势

每日流水线运行次数走势。

流水线运行次数=所有流水线运行数量。

流水线运行成功率趋势

每日流水线运行成功率走势。

流水线运行成功率=流水线运行成功次数/流水线运行总次数。

流水线运行总时长

所有流水线运行时长之和,单位为秒。

流水线运行总时长=所有流水线运行任务执行历史中的流水线运行时长之和。

流水线性能详情

度量项目的流水线运行性能情况,辅助进行项目流水线运行优化。

-

流水线运行状态分布

所有流水线运行任务中不同状态的流水线运行次数。

流水线运行次数=所有流水线运行数量。

流水线运行成功率项目排名

各项目中流水线运行成功率。

流水线运行成功率=流水线运行成功次数/流水线运行总次数。

流水线运行次数项目排名

各项目中所有流水线运行次数。

流水线运行次数=所有流水线运行数量。

流水线运行总时长项目排名

各项目中所有流水线运行时长之和,单位为秒。

流水线运行总时长=所有流水线运行任务执行历史中的流水线运行时长之和。

流水线成功运行平均耗时趋势

每日流水线运行平均运行执行时长趋势,单位为秒。

流水线运行平均耗时=所有流水线运行任务执行成功历史中流水线平均运行时长。

流水线成功运行平均耗时

流水线运行平均运行执行时长,单位为秒。

流水线运行平均耗时=所有流水线运行任务执行成功历史中流水线平均运行时长。

流水线运行失败率

流水线运行的失败率。

流水线运行失败率=流水线运行失败次数/流水线运行总次数。

流水线运行失败率趋势

每日流水线运行失败率走势。

流水线运行失败率=流水线运行失败次数/流水线运行总次数。

流水线运行失败率项目排名

各项目中流水线运行失败率。

流水线运行失败率=流水线运行失败次数/流水线运行总次数。

流水线运行次数成员排名

各成员执行流水线次数。

流水线运行次数=所有流水线运行数量。

流水线运行情况

统计流水线运行次数及运行结果对比。

流水线运行次数=所有流水线运行数量。

流水线拦截情况

流水线被拦截次数对比。

流水线拦截次数=运行流水线中因为被拦截而失败的运行次数。

流水线拦截项目排名

各项目中流水线被拦截次数。

流水线拦截次数=运行流水线中因为被拦截而失败的运行次数。

工时

组织

项目

团队

个人

实际工时类型分布

不同类型实际工时投入,单位为小时。

实际工时=Story的实际工时总和。

成员实际工时投入情况

各成员实际工时投入,单位为小时。

实际工时=Story的实际工时总和。

需求预计工时人员分布

各成员投入需求预计工时,单位为小时。

预计工时=Story的预计工时总和。

组织

项目

项目实际工时投入情况

各项目实际工时投入,单位为小时。

实际工时=Story的实际工时总和。

需求工时项目分布

各项目投入需求预计工时、实际工时,单位为小时。

实际工时=Story的实际工时总和

预计工时=Story的预计工时总和。

预计工时燃尽图

累计未关闭需求的预计工时数,单位为小时。

预计工时=Story的预计工时总和。

需求预计工时项目分布

各项目投入需求预计工时,单位为小时。

预计工时=Story的预计工时总和。

需求实际工时项目分布

各项目投入需求实际工时,单位为小时。

实际工时=Story的实际工时总和。

成员

项目

项目成员数

项目中成员数量。

项目成员数=项目成员数量。

团队

团队成员数

团队中成员数量。

团队成员数=团队成员数量。

代码

组织

项目

团队

个人

未解决代码问题数

代码检查中未解决的代码问题数。

未解决代码问题数=未解决代码问题数总和。

未解决代码致命问题数

代码检查中致命代码问题数。

代码问题致命总数=级别为“致命”的代码检查问题总数。

代码检查问题成员排名

各成员代码问题总数。

代码问题总数=代码检查问题总数。

代码检查未解决致命问题成员排名

各成员代码致命问题总数。

代码问题致命总数=级别为“致命”的代码检查问题总数。

代码检查新问题成员排名

各成员代码新问题总数。

代码问题新总数=代码检查新问题总数。

未解决问题严重程度分布

代码检查中不同严重程度未解决的代码问题数。

未解决代码问题数=未解决代码问题数总和。

代码问题总数

代码检查中代码问题数。

代码问题总数=代码检查问题总数。

代码变更量

代码提交变更代码行数。

代码变更量=新增代码行-删除代码行。

提交频率

代码提交频率,单位次/天。

提交频率=代码提交次数/时间周期。

成员代码提交趋势

各成员每周代码提交次数。

提交次数=代码提交次数。

代码提交次数成员排名

各成员代码提交次数。

提交次数=代码提交次数。

代码提交次数代码仓排名

各代码仓中代码提交次数。

提交次数=代码提交次数。

代码变更量趋势

每日代码提交变更代码行数。

代码变更量=新增代码行-删除代码行。

代码变更成员排名

各成员代码提交变更代码行数。

代码变更量=新增代码行-删除代码行。

代码合入次数

代码合入master分支次数。

代码合入次数=状态为“已合并”的合并请求次数。

代码评审意见密度

每月每千行代码合入master分支所产生的评论数趋势。

代码评审意见密度=代码评审意见数量/(代码变更量/1000)。

成员代码合入趋势

各成员每月代码合入master分支次数趋势。

代码合入次数=状态为“已合并”的合并请求次数。

代码合入趋势

每月代码合入master分支次数趋势。

代码合入次数=状态为“已合并”的合并请求次数。

代码合入状态分布

各状态代码合入master分支次数。

代码合入次数=状态为“已合并”的合并请求次数。

合入保障率

经过审核的合入master分支请求占比。

合入保障率=经过审核的合并请求/合并请求次数。

组织

项目

未解决代码问题代码仓排名

各代码仓中代码检查未解决的代码问题数。

未解决代码问题数=未解决代码问题数总和。

代码检查问题项目排名

各项目中代码问题总数。

代码问题总数=代码检查问题总数。

代码检查新问题数项目排名

各项目代码新问题总数。

代码问题新总数=代码检查新问题总数。

有效代码行

代码仓中有效代码总行数。

有效代码行=代码仓中有效代码总行数。

总代码行

代码仓中代码总行数。

总代码行=代码仓中代码总行数。

代码重复率代码仓排行

代码仓中代码重复率。

代码重复率=代码重复率。

代码行代码仓排名

各代码仓中代码总行数。

有效代码行=代码仓中有效代码总行数

总代码行=代码仓中代码总行数。

静态扫描缺陷密度

每千行代码产生的静态检查问题数,单位个/千行。

静态扫描缺陷密度=代码检查中代码问题数/(代码总行数/1000)。

静态扫描缺陷密度代码仓排名

各代码仓中每千行代码产生的静态检查问题数,单位个/千行。

静态扫描缺陷密度=代码检查中代码问题数/(代码总行数/1000)。

项目代码提交趋势

各项目中每日代码提交次数。

提交次数=代码提交次数。

代码仓代码提交趋势

各代码仓中每日代码提交次数。

提交次数=代码提交次数。

代码提交次数项目排名

各项目中代码提交次数。

提交次数=代码提交次数。

代码变更项目排名

各项目中代码提交变更代码行数。

代码变更量=新增代码行-删除代码行。

代码变更代码仓排名

各代码仓代码提交变更代码行数。

代码变更量=新增代码行-删除代码行。

项目代码合入趋势

各项目每月代码合入master分支次数趋势。

代码合入次数=状态为“已合并”的合并请求次数。

合入保障项目排名

各项目中经过审核的合入master分支请求占比。

合入保障率=经过审核的合并请求/合并请求次数。

合入保障代码仓排名

各代码仓中经过审核的合入master分支请求占比。

合入保障率=经过审核的合并请求/合并请求次数。

仓库数

仓库数量。

仓库数=代码仓库个数。

Committer检视变更代码量

所有代码仓中经过Committer检视过的合入master分支请求所关联变更代码量,单位为千行。

代码变更量=新增代码行-删除代码行。

Committer检视变更代码量代码仓排名

各代码仓中经过Committer检视过的合入master分支请求所关联变更代码量,单位为千行。

代码变更量=新增代码行-删除代码行。

Committer检视变更代码量成员排名

各成员中经过Committer检视过的合入master分支请求所关联变更代码量,单位为千行。

代码变更量=新增代码行-删除代码行。

测试

组织

项目

团队

个人

用例数

用例数量。

用例数=测试用例个数。

用例自动化率

自动化用例占比。

用例自动化率=自动化用例数量/用例数量。

近30天用例执行率

近30天内执行的用例占比。

近30天用例执行率=近30天执行过的用例数量/用例数量。

近30天用例执行通过率

近30天内执行的用例通过占比。

近30天用例执行通过率=近30天执行通过的用例数量/近30天执行过的用例数量。

P0用例执行通过率

P0测试用例执行通过占比。

P0用例执行通过率=执行通过的P0用例数量/执行过的P0用例数量。

P0用例执行通过率项目分布

各项目中P0测试用例执行通过占比。

P0用例执行通过率=执行通过的P0用例数量/执行过的P0用例数量。

P0用例执行率

P0测试用例执行占比。

P0用例执行率=执行过的P0用例数量/P0用例数量。

P0用例执行率项目分布

各项目中P0测试用例执行占比。

P0用例执行率=执行过的P0用例数量/P0用例数量。

手工用例通过率

手工执行的测试用例执行通过率。

手工用例通过率=手工执行通过的用例数量/用例数量。

自动化用例通过率

自动化执行的测试用例执行通过率。

自动化测试用例通过率。

用例状态分布

不同状态用例数。

用例数=测试用例个数。

用例执行方式分布

不同执行方式用例数。

用例数=测试用例个数。

用例创建趋势

每月创建用例数量。

用例数=测试用例个数。

用例类型分布

不同类型用例数。

用例数=测试用例个数。

用例等级分布

不同等级用例数。

用例数=测试用例个数。

用例结果分布

不同结果用例数。

用例数=测试用例个数。

用例模块分布

不同模块用例数。

用例数=测试用例个数。

用例创建成员排名

各成员测试用例创建数量。

用例数=测试用例个数。

套件用例执行通过情况

各测试套件中测试用例执行通过占比。

用例执行通过率=执行通过的用例数量/执行过的用例数量。

用例关联缺陷率

测试用例关联缺陷占比。

用例关联缺陷率=关联Bug的测试用例数量/测试用例总数量。

用例关联需求率

测试用例关联需求占比。

用例关联需求率=关联需求的测试用例数量/测试用例总数量。

用例关联需求率项目排名

各项目中测试用例关联需求占比。

用例关联需求率=关联需求的测试用例数量/测试用例总数量。

手工用例发现缺陷数

手工执行的测试用例发现缺陷数。

手工用例发现缺陷数=执行方式为“手工测试”的用例发现缺陷数量。

接口自动化用例发现缺陷数

接口自动化的测试用例发现缺陷数。

接口自动化用例发现缺陷数=执行方式为“接口自动化”的用例发现缺陷数量。

组织

项目

用例自动化项目排名

各项目中自动化用例占比。

用例自动化率=自动化用例数量/用例数量。

用例执行通过项目排名

各项目中测试用例执行通过占比。

用例执行通过率=执行通过的用例数量/执行过的用例数量。

P0用例执行通过率项目排名

各项目中P0测试用例执行通过占比。

P0用例执行通过率=执行通过的P0用例数量/执行过的P0用例数量。

P0用例执行率项目排名

各项目中P0测试用例执行占比。

P0用例执行率=执行过的P0用例数量/P0用例数量。

用例关联缺陷率项目排名

各项目中测试用例关联缺陷占比。

用例关联缺陷率=关联Bug的测试用例数量/测试用例总数量。

用例增长趋势

每日累计创建的用例数。

用例数=测试用例个数。

开源治理

组织

风险开源软件包版本数

涉及到高危License、超期使用、高危漏洞的开源软件包版本数。

风险开源软件包版本数=高危License开源软件包版本数+高危漏洞开源软件包版本数+超期使用开源软件包版本数(相同软件不同版本算多个,如果同一版本存在多种风险算一个)。

高危License包版本数

开源软件中license不合规(AGPL/SSPL/GPL)的软件包版本数。

高危License包版本数=license不合规(AGPL/SSPL/GPL)的软件包版本数。

超期使用的包版本数

含超期开源软件包版本数。

超期使用的包版本数=版本发布超过三年的软件版本数。

有高危漏洞的包版本数

含高危漏洞的开源软件包版本数。

有高危漏洞的包版本数=涉及高危漏洞使用的开源软件包版本数。

风险开源软件包版本趋势

近一年有风险开源软件的包版本数按月变化趋势。

风险开源软件包版本数=高危License开源软件包版本数+高危漏洞开源软件包版本数+超期使用开源软件包版本数(相同软件不同版本算多个,如果同一版本存在多种风险算一个)。

高危License包版本趋势

近一年有高危License的包版本数按月变化趋势。

高危License包版本数=license不合规(AGPL/SSPL/GPL)的软件包版本数。

超期使用的包版本趋势

近一年有超期使用的包版本数按月变化趋势。

超期使用的包版本数=版本发布超过三年的软件版本数。

有高危漏洞的包版本趋势

近一年有高危漏洞的包版本数按月变化趋势。

有高危漏洞的包版本数=涉及高危漏洞使用的开源软件包版本数。

风险开源软件包版本详情

有风险开源软件的包版本明细信息。

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