Agile: Оценка и планирование проектов - Майк Кон

Для защиты календарного графика проекта от неопределенности необходимо количественно оценить эту неопределенность. При определении и присвоении однозначной оценки пользовательской истории мы претендуем на то, что отдельно взятое число отражает наши ожидания в отношении количества времени, которое потребуется для реализации функции. Более реалистично, однако, считать, что работа может быть завершена в пределах диапазона сроков. Команда может оценить конкретную пользовательскую историю в три идеальных дня, зная, что эти три идеальных дня обычно представляют четыре или пять дней работы. Если на реализацию истории потребуется шесть дней, то никто этому не удивится — работа иногда занимает больше времени, чем планировалось. Если представить графически возможные сроки выполнения задачи, то получим примерно такую кривую, которая показана на рис. 17.1.

Кривая имеет такую общую форму потому, что обычно мало что можно сделать для ускорения выполнения задачи, однако существует бесконечное множество вещей, которые могут пойти не так и задержать ее выполнение. Например, когда я уже почти заканчиваю кодирование конкретной новой функции, мой компьютер зависает и несохраненные изменения теряются. В наше здание попадает молния и уничтожает хранилище данных. Мы направляем запрос на поставку резервной копии к следующему утру, но служба доставки теряет носитель. Мне, однако, уже все равно, поскольку по пути на работу меня переезжает пресловутый автобус.

Наиболее вероятное время выполнения задачи на рис. 17.1 находится в том месте, где кривая достигает пика. В целом, однако, вероятность выполнения задачи к этому сроку составляет менее 50 %. Это известно потому, что слева от пика находится менее 50 % площади под кривой. Если бы разработчик дал оценку, соответствующую пику на рис. 17.1, он, скорее всего, не выполнил бы работу к названному сроку. Более наглядно это представлено на рис. 17.2, где изображена кумулятивная вероятность завершения задачи в сроки, отложенные по горизонтальной оси, или раньше них.

Если на рис. 17.1 показана вероятность завершения задачи в конкретное время, то на рис. 17.2 представлена вероятность завершения задачи в это время или ранее. В процессе оценки и планирования это более важно для нас, чем вероятность завершения работы в отдельно взятый день (как показано на рис. 17.1).

Посмотреть на рис. 17.2 и кумулятивную вероятность времени завершения задачи можно и иным образом. Представьте, что 100 одинаково квалифицированных и опытных программистов независимо разрабатывают новую функцию. К какой дате каждый из них завершит работу? Результаты могут быть аналогичными тем, что приведены в табл. 17.1. В этой таблице показано число завершивших работу в каждый из дней и, что более важно, суммарное число завершивших работу в определенный день.

Допустим, нам нужна 90 %-ная уверенность в выполнении календарного графика. Одним из путей достижения этого является оценка срока реализации каждой пользовательской истории с 90 %-ной вероятностью и использование полученных оценок. Однако если сделать это, то календарный график проекта почти наверняка окажется слишком растянутым. Чтобы посмотреть, как работает временной буфер, вернемся к моей поездке в аэропорт, вероятный календарный график которой показан на рис. 17.3.

Первое число для каждой задачи (в светлом прямоугольнике) — оценка продолжительности выполнения задачи с 50 %-ной вероятностью. По моим предположениям, одна половина задач потребует больше времени, а другая — меньше. Второе число (в затемненном прямоугольнике) — это дополнительное время, необходимое для достижения 90 %-ной вероятности. Дополнительное время, представляющее собой разницу между 50 %-ной и 90 %-процентной оценками, называют локальным запасом. Мы нередко добавляем локальный запас к оценке, когда хотим быть более уверенными в выполнении задачи. В нашем случае я думаю, что на поиски ключей мне может понадобиться от одной до шести минут. Я могу добраться до аэропорта через 45–75 минут.