Частота выпуска
Вопрос: Как часто проект публикует релиз своего программного обеспечения/артефакта?
Обзор
Частота выпуска измеряет частоту релизов программного обеспечения/артефактов проекта с течением времени. Сюда входят основные релизы и меньшие точечные релизы, которые могут содержать исправления ошибок и обновления безопасности. Ожидается, что каждый релиз будет содержать новые функции, исправления ошибок и обновления безопасности. Выпуск обновлений, содержащих функции доступности или исправления ошибок, которые влияют на доступность, может оказать положительное влияние на равенство разнообразия и инклюзивность (DEI), если они выпускаются быстро, или отрицательное влияние, если обновления доступности задерживаются. Задержки во включении изменений в релиз, особенно если изменения содержат обновления безопасности, могут означать, что у пользователей нет простого способа обновления с небезопасной версии и они открыты для вредоносных атак или других уязвимостей. Более высокая частота выпусков указывает на то, что программные артефакты быстро обновляются, чтобы реагировать на потребности пользователей. Частота выпусков сильно варьируется, поскольку программные проекты относятся к разным отраслям и областям, и нет двух проектов с одинаковыми потребностями. Постоянная частота выпусков может указывать на более стабильный или зрелый проект.
Хотите знать больше?
Нажмите, чтобы узнать больше об этом показателе.
Стратегии сбора данных
Во многих случаях эти данные можно собирать с той же платформы, что и исходный код (например, GitHub, GitLab, Gitee); однако некоторые проекты могут также выпускать код через диспетчеры пакетов, веб-страницы или другие места. Сбор данных должен соответствовать тому, где проект публикует свои выпуски и делает их доступными для своих клиентов.
Фильтры
- Тип выпуска. Например, основной, второстепенный, исправление ошибок, предварительный выпуск, альфа или основанный на семантическом версионировании.
- Название тэга.
- Считать. Общее количество выпусков за период.
- Даты. Создание, публикация.
- Период времени. Дата начала и окончания периода.
- Размер. Байты или строки кода.
Визуализация
- Количество за период времени (т.е. недели, месяцы, годы) с течением времени Их можно сгруппировать, применив фильтры, определенные выше. Их можно представить в виде столбчатых диаграмм или отдельных точек с ходом времени по оси X.
Данные Augur с использованием Python:
Рекомендации
Известные участники
- Рассвет Фостер
- Йехуэй Ван
- Шон Гоггинс
- Элизабет Бэррон
- Мэтт Жермонпрез
- Винод Ахуджа
- Кевин Ламбард
- Своеобразный C Умех
Дополнительная информация
Чтобы изменить эту метрику, пожалуйста Подайте запрос на изменение здесь
Чтобы ссылаться на этот показатель в программном обеспечении или публикациях, используйте этот стабильный URL-адрес: https://chaoss.community/?p=4765
Использование и распространение показателей работоспособности может привести к нарушению конфиденциальности. Организации могут быть подвержены рискам. Эти риски могут проистекать из соблюдения GDPR в ЕС, законодательства штата в США или других законов. Также могут быть контрактные риски, вытекающие из условий обслуживания для поставщиков данных, таких как GitHub и GitLab. Использование метрик должно быть проверено на предмет рисков и потенциальных проблем с этикой данных. Посмотри пожалуйста Документ по этике данных CHAOSS для дополнительных указаний.