Перейти к основному содержимому
Версия: v1 (legacy)

Как работает

PanDev Metrics работает как комплексная система сбора, обработки и анализа данных о процессах разработки. Вот подробное описание того, как система функционирует на практике.

Общий принцип работы​

1. Сбор данных​

Когда разработчики работают в IDE или браузере с корпоративными проектами, система генерирует события (events) с точными данными о активности. Каждое действие создает JSON-событие с информацией о проекте, файле, позиции курсора и времени. Данные собираются только по корпоративным Git-репозиториям, без вторжения в личную жизнь.

2. Обработка​

На сервере события обрабатываются с помощью математических функций и искусственного интеллекта. Система объединяет данные из IDE, Jira и Git, создавая синергетический эффект для построения сложной аналитики.

3. Безопасное хранение​

Структурированные данные сохраняются в высокопроизводительной базе данных (ClickHouse) с персонализированной привязкой к разработчикам для точного анализа производительности.

4. Визуализация​

На основе обработанных данных генерируются продвинутые дашборды и сложные графики. Система создает интеллектуальные инсайты, автоматические рекомендации и прогнозы, помогая принимать обоснованные решения.

Детальный процесс работы​

Этап 1: Установка и настройка​

  1. Установка сервера: PanDev Metrics разворачивается на вашем собственном сервере или в облаке
  2. Настройка плагинов: Разработчики устанавливают плагины в свои IDE (VS Code, JetBrains)
  3. Конфигурация: Настраиваются параметры сбора данных и интеграции с существующими системами

Этап 2: Сбор данных​

Автоматический сбор через плагины IDE​

  • Отслеживание активности: Плагины фиксируют время работы с файлами, ветками, задачами
  • Позиционирование курсора: Точное отслеживание позиции курсора в файлах
  • Мониторинг процессов: Отслеживание времени работы с конкретными проектами и модулями

Интеграция с внешними системами​

  • Jira: Автоматическая привязка времени к задачам и тикетам
  • GitLab/GitHub: Анализ коммитов, merge requests, активности в репозиториях
  • LDAP/AD: Интеграция с корпоративными системами аутентификации

Офлайн-режим​

  • Данные сохраняются локально при отсутствии интернета
  • Автоматическая синхронизация при восстановлении соединения
  • Обеспечение непрерывности сбора метрик

Этап 3: Обработка и анализ​

Систематизация данных​

  • Фильтрация: Отделение значимых данных от шума
  • Агрегация: Группировка данных по проектам, командам, временным периодам
  • Нормализация: Приведение данных к единому формату

Анализ и выявление паттернов​

  • Статистический анализ: Выявление трендов и аномалий
  • Машинное обучение: Автоматическое обнаружение паттернов работы
  • Корреляционный анализ: Поиск связей между различными метриками

Этап 4: Хранение и безопасность​

Безопасное хранение​

  • Персонализированные данные: Система хранит данные с привязкой к конкретным разработчикам для точного анализа производительности
  • Шифрование: Данные шифруются при передаче и хранении
  • Контроль доступа: Настраиваемые права доступа для разных ролей

Соответствие требованиям​

  • GDPR: Соответствие европейским требованиям по защите данных
  • On-Premises: Возможность развертывания на собственной инфраструктуре
  • Аудит: Полное логирование всех операций с данными

Этап 5: Визуализация и отчетность​

Интерактивные дашборды​

  • Grafana интеграция: Настраиваемые дашборды с графиками и метриками
  • Real-time данные: Обновление информации в режиме реального времени
  • Кастомизация: Возможность настройки под потребности конкретной команды

Автоматические отчеты​

  • Еженедельные/месячные отчеты: Автоматическая генерация отчетов
  • Алерты: Уведомления о критических изменениях в метриках
  • Экспорт данных: Возможность экспорта в различные форматы

Технические особенности​

Масштабируемость​

  • Горизонтальное масштабирование: Возможность добавления новых серверов
  • Обработка больших данных: Эффективная работа с большими объемами данных
  • Высокая доступность: Обеспечение непрерывной работы системы

Производительность​

  • Минимальное влияние на IDE: Плагины оптимизированы для минимального потребления ресурсов
  • Быстрая обработка: Эффективные алгоритмы анализа данных
  • Кэширование: Оптимизация доступа к часто используемым данным

Интеграции​

  • API: RESTful API для интеграции с внешними системами
  • Webhooks: Возможность отправки уведомлений в другие системы
  • Плагины: Расширяемая архитектура для добавления новых источников данных

Пользовательский опыт​

Для разработчиков​

  • Незаметная работа: Плагины работают в фоне, не мешая основной работе
  • Прозрачность: Разработчики могут видеть свои собственные метрики
  • Мотивация: Наглядное отображение прогресса и достижений

Для менеджеров​

  • Простота использования: Интуитивно понятные дашборды
  • Гибкость: Возможность настройки под конкретные потребности
  • Детализация: От общих метрик до детального анализа

Для руководителей​

  • Стратегический обзор: Высокоуровневые метрики и тренды
  • Принятие решений: Данные для обоснованных решений
  • ROI: Измеримые результаты от внедрения системы

Результат работы системы​

После полного цикла работы PanDev Metrics предоставляет:

  • Объективные метрики производительности команды
  • Выявленные узкие места в процессах разработки
  • Тренды и паттерны работы команды
  • Рекомендации по улучшению процессов
  • Измеримые улучшения производительности
  • Автоматизированные отчеты для всех уровней управления