作为产业互联网的新兴力量，新腾数致网络科技有限公司（以下简称新腾数致）正在为民生、政务、金融、农业等领域注入科技力量，推动数字化在产业中的落地。为了能按时保质交付业务项目给客户，新腾数致在自身内部的研发效率、运营效率等方面积极求进。每一个想要跑得更快的企业，都是为了让客户走得更远。本次采访将聚焦于新腾数致在软件开发效率提升的探索与改进，CODING 带您一起看看新腾数致如何借助新思想、新工具，让自己跑得更快。

新腾数致研发总监金涛，十年以上知名金融、电商行业公司软件研发与管理经验，曾发表系统性文章《程序员探险记》。目前专注于大数据与云技术在金融科技领域与应用的结合创新。

数字政务是新腾数致一个重要的业务板块，我们在成立初期协助政府做了很多数字政务的项目。在政务行业，不仅需求变化快，而且要的急。我们在服务政府项目的时候往往是突然来了一个需求，在需求可能存在很大不确定性的情况下，就需要研发尽快完成。这时候非常需要一个优秀的研发工具紧密协作，将需求，任务拆分细化后跟踪管理起来，避免信息传递的丢失和跟踪执行不到位，做到端到端的输入输出管理，避免无法按时交付的风险。

最打动我们的一个原因就是 CODING 的一站式服务，这避免了自己搭建系统来回切换，登录繁琐，系统维护等等问题。

在没有使用 CODING 的时候，我们需要自己搭建相关的工具。比如需求管理用 Confluence，任务跟踪用 Jira，测试管理用禅道，代码管理使用 Gitlab，制品库使用 Nexus，代码扫描工具使用 SonarQube，持续集成使用 Jenkins，持续部署使用 Spinnaker……

自行搭建这么多工具会带来很多问题：

1. 自己在服务器上搭建和维护系统，需要投入不少的精力，同时系统的可用性还不能得到很好的保障。

2. 由于这些系统没有相互打通，存在重复登录和来回切换等问题。

3. 由于是开源的系统，有些系统的用户体验做的不够好。文档资源也很有限，碰到问题得不到很好的支持。

4. 开源系统面对企业级应用还存在功能上的不足，比如企业微信的移动端支持，腾讯云的集成，权限控制，统计功能，安全问题和日志审计等。

5. 开源系统在功能配置的灵活度上比较弱。

首先我们根据 CODING 中的最佳实践，进行了敏捷开发的培训分享，让大家从思想文化上接受这种理念。然后配合使用 CODING，由于没有了多个系统来回切换的繁琐操作，系统交互体验也很好，这让大家更愿意配合去使用 CODING 开展工作，敏捷的研发流程才能真正推动起来。在这个过程中，大家的工作内容全部在系统中记录下来，不仅让研发过程更加透明高效，而且在过程中能更好的管控风险。避免了过去黑盒式的研发管理方式带来的低效和风险。

然后通过 CODING 的 DevOps 支持，结合腾讯云的 K8s，减少了持续集成和持续部署中一些重复的人工操作。提高效率的同时还减少了出错的可能性。

我比较过很多开源和付费的研发协作工具，CODING 的交互体验是非常出色的，系统界面简洁易用。

而且 CODING 的工作流配置功能很强大，默认的看板中只有未开始、进行中、已完成 3 列。我们自由定制看板为 6 列：需求输出中，UI 设计中，开发中，测试中，需求验收中，已完成。然后为需求、任务和缺陷定制了属性字段和状态，最后为某个看板列指定可以显示某几个状态的需求、任务、缺陷。在状态变更步骤中，还可以指定更新某个属性值，比如我们配置了“需求验收中” -> “已完成”的状态变更，这个操作会自动将需求的进度更新为设置的 100%。

传统软件时代以瀑布模型为主要生产方式，SOA 架构和物理机部署为主要特征，开发的技术框架相对比较封闭，可以说这是一个自给自足的时代，软件研发中更加关注满足自身的需求。

随着互联网时代业务的迅速发展，敏捷迭代的开发方式逐渐成为主流，更多采用微服务架构和虚拟机部署的形式，同时开源软件的迅速发展让技术框架有了更多的选择，但是很多开源软件只能算一个半成品，不能满足拿来即用的需求。

随着云原生技术的发展，我们来到了所谓的云原生时代，将更多的以服务为核心，这时采用服务网格（Service Mesh），Serverless 架构和容器化部署，各种成熟的云服务可以满足开箱即用的需求，从而为用户省去了很多不必要的麻烦。

新腾数致的业务板块，多与民生高度相关，新腾数致的数字化产品，需要相当长的周期进行打磨与改造。未来五年，新腾数致的业务将紧贴乡村振兴战略，以“用数字科技连接城市和乡村，做中国城乡智慧化建筑师”为愿景，而这一长远规划，离不开新希望和腾讯坚定的、长期的支持。

随着市场进入存量竞争的时代，每个行业的发展都将从粗放型转向集约型增长，通过精细化耕耘来提高产出。数字化时代的软件研发依然存在大量机会，只是重心不再是开发软件。用户需要的不是机器和软件，而是服务，更好的为用户解决问题的贴心服务，所以软件研发将更加注重价值的输出与更新迭代。研发团队需要深入理解行业的领域模型知识，优先快速交付高业务价值的需求。同时加强对数据的敏感度，未来通过数据生产出更加智能的软件服务。

希望我们团队能够真正从文化，工具和流程上实践敏捷开发，享受价值交付带来的成就感，不断的精益求精。

具体到工作中要拥抱变化，关注需求价值的输出，通过短平快的小迭代快速上线需求并验证其价值，减少研发过程中的库存需求。这就需要工具上能够有良好的支持，保障协作中的信息传导不丢失，减少开发过程的不必要的、重复的机械工作任务，通过 Pipeline 作业将可验证需求尽快输出给产品经理进行验证，然后上线运营反哺产品设计，形成良性循环。

未来，我们期待 CODING 能够针对一个新团队，给出一个行业通常情况下全流程的最佳实践，并内置到系统中作为模板，避免每个新团队上手时要花较长时间进行学习和摸索。并且通过系统积累的研发数据，帮助团队分析并找到短板，提升团队的价值产出。