🌙🍸 Воображаем тот же вечер пятницы: В зал набилось народу, кто-то тыкает в меню на классический маки с тунцом 😊 , за соседним столиком ждут сашими 😨 ,а компания заказывает авторский сет аж из 12 позиций.
📝 Типы заказов важны для throughput (и типы задач если приземлять на наши реалии) для диагностики, ведь часто у них разные Lead Time (время реализации):
- 5 простых маки — приготовят за 7 минут.
- 2 темаки с креветкой — требуют аж 12 минут.
- 4 сашими-сета — рыбу нарезать делов на 5 минут.
- 2 больших сета — отнимут 20 минут минимум и займут на линии двух мастеров.
Вот где собака 🐽 зарыта: не все блюда и их количество одинаковы для потока. На масштабе частенько считать "по штукам" может быть ок, но при этом важно следить за динамикой наполнения этих "штук".
⌛Что еще влияет на ваш поток?
Выше я приложил картинку с источниками заказов, будь то Яндекс Еда, Bolt, Uber Eats, заказ на поесть внутри ресторана. Ведь заказы на месте и на доставку грузят разные этапы: упаковка задерживает даже быстрые блюда.
Иногда на кухне притормаживает один мастер — потому что только он умеет делать особо хитрые нигири.
Бывают внезапные всплески новых позиций в меню — и никто не знает, как их быстро собирать! (ого, да это ж работа с новой технологией!)
⚡ Почему throughput -
Он автоматически учитывает реальный микс заказов: простых, сложных, эксклюзивных. Не надо гадать и “калибровать” — просто честно считать фактический выход.
В этом его выигрыш перед разными баллами и оценками «на глаз» — наши суши уже рассказывают достаточно информации о потоке.
🖥 А как в айтишечке видна динамика Throughput в этих срезах?
- Начали больше выпускать работы, но в составе задач резко увеличились дефекты.
- Часто дефектов больше перед первым релизом продукта, а количество задач (в абсолютных значениях) увеличивается.
- Задачи с фиксированным дедлайном часто выполняются за другое количество времени, нежели стандартные задачи.
- Разброс времени выполнения спайков (исследовательских задач) может быть существенно больше, чем у стандартной работы.
❤️ А что нам важно-то?
- Стабильный Throughput - признак предсказуемости. На больших периодах не должен прыгать на +- 30% (можно использовать скользящее отклонение от среднего значения за последние 4-6 периодов)
- Рост / снижение это не плохо, а входная точка для диагностики вместе с другими метриками.
- Стабильность Throughput будет всегда скакать, если команда активно растет или продукт/сервис потихоньку декомиссится.
❕Есть ли разрезы информации в Throughput (кроме типов работы (блюда), источников заказов с особенностью выполнения (на вынос или в рестике), временных периодов (zoom in / out)) - которые мы не учли?
#metrics #throughput