Доброй всем пятницы.
Хочу поделться одной простой идеей, которую мы взяли на вооружение для исследовательских задач.
Очень часто, особенно на архитектурной итерации, нужно провести некоторое исследование, или, проще говоря, *погуглить*. Например, нужно выяснить стыкуется ли что-то с чем-то, и каким образом, поддерживает ли одно что-то другое что-то и т.д. Часто ответ на вопрос не похож на уверенное «Да» или «Нет», имеются определенные условия, возможности обхода проблем и т.д. Задачи на исследование, пожалуй, даже важнее и критичней задач имплементации. Они влияют на фундаментальные идеи и архитектурные решения, на которых мы строим Систему; и, разумеется на успех проекта в целом.
Такие задачи получают опытные разработчики или «сеньоры» и нередко только на представление результатов исследования на митинге нужно потратить от 30 минут до 2-х часов. Проблема в том, что во время исследования его исполнитель принимает определенные решения, и эти решения также важны, как и выводы сделанные на основании исследования. Иногда случается так, что решение было принято не правильно, или была упущена некоторая деталь либо цепочка рассуждений. Нередко исследование возобновляется для проверки дополнительных идей и вариантов.
Как мы все это проделывали раньше? Исследователь на протяжении, скажем, дня, блуждал по Вэбу и читал. У него накапливались десятки открытых вкладок и окон браузера, что-то он отмечал как закладку, что-то терял… В конце дня он оценивал прогресс, и, например, решал что исследование можно закончить. Далее он открывал редактор и копировал туда некоторые линки, добавлял пару предложений и шел на митинг. При этом пропадала цепочка идей и решений, которые возникали и принимались во время исследования. Их приходилось восстанавливать в ходе дискуссии.
Что мы используем сейчас? Mind Maps (MM для краткости) или диаграммы связей.
Отчасти такому решению способствовало наличие большого количества онлайн инcтрументов для построения ММ. Вот к примеру результат исследования рынка бесплатных онлайн ММ инструментов с поддержкой командной работы (для записи истории исследования использовался Волновой гаджет для ММ):
Как видно, победителем соревнования стал инструмент mind42.com
Какие у нас были требования к иструменту ММ во время этого исследования?
— возможность добавлять гиперссылки на ветки ММ;
— командная работа (иногда исследвание должно вестись 2-мя людьми одновременно);
— демократичный бесплатный аккаунт;
— возможность устанавливать метки типа «вопрос», «да» или «нет» на ветку — это значительно повышает читабельность ММ.
Дальше я приведу пример с использованием mind42 для исследовательской задачи по определению возможности миграции готового Ruby-on-Rails приложения на Google App Engine.
Предыстория задачи такова. Некоторое время назад мы разрабатывали Вэб-приложение на RoR. По характеру организации бизнеса это был стартап, причем финансировался он самим заказчиком, без *ангелов* и инвесторов. Свою часть работы мы сделали, Вэб-апп выложили на панамский хостинг ServerPronto. Впоследствии проект не вышел на самоокупаемость, но забрасывать его заказчик не хотел, поскольку у него возникли новые идеи и старый сервис он собирался через некоторое время сделать площадкой для дальнейшего развития. Теперь о главном — он захотел перенести приложение на Google App Engine. Просто он прочитал про новую возможность бесплатного хостинга и обратился к нам с просьбой изучить возможность такого перенесения и оценить бюджет этой операции.
Для нас Google App Engine — новая платформа и мы начали исследование. Результаты Вы можете посмотреть на этом публичном ММ:
Как видите, вопрос о возможности миграции Ruby-on-Rails приложения на GAE не так прост. Более того, по мере исследования знак ответа (да-нет) несколько раз менялся. В финале было решено портировать код поддерживающий ActiveRecord на DataMapper и пробовать переносить остальной Ruby код без изменений. Клиент одобрил бюджет. Сейчас мы в архитектурной итерации строим прототип для проверки работоспособности JRuby-Rails-DataMapper-GAE.
Также подобные ММ удобно использовать и для себя — например, во время изучения нового языка программирования или нового фреймворка. Здесь также mind42 может помочь, поскольку у него имеется возможность прикреплять к веткам Rich-текст и рисунки. Например, вот так может выглядеть ММ для обучения языку Ruby:
При таком подходе ММ в определенном смысле являются системой закладок «на стероидах». И обладают многими преимуществами над браузерными или онлайн закладками. Если вы длительное время интересуетесь некоторой темой, например, запуском стартапа, то вы можете развивать детальный ММ на этом поле со своими заметками. Интересно, что такие ММ являются ценным интелектуальным артефактом и вы можете его быстро трансформировать в, скажем, интересный блог пост. Вполне возможно что скоро мы увидим популярные социальные сервисы по открытому коллективному созданию ММ в разных областях специализации.
Подводя итог: Мind map некоторое время оставался в тени других коллаборативных инструментов, мы его например использовали только во время написания детальных спецификаций. Однако, с появлением конкурирующих между собой онлайн инструментов, по отношению к ММ начинает работать формула: Хорошая концепция + Хорошие инструменты = Популярность.
Приятного Вам ветвления!
Хочу поделться одной простой идеей, которую мы взяли на вооружение для исследовательских задач.
Очень часто, особенно на архитектурной итерации, нужно провести некоторое исследование, или, проще говоря, *погуглить*. Например, нужно выяснить стыкуется ли что-то с чем-то, и каким образом, поддерживает ли одно что-то другое что-то и т.д. Часто ответ на вопрос не похож на уверенное «Да» или «Нет», имеются определенные условия, возможности обхода проблем и т.д. Задачи на исследование, пожалуй, даже важнее и критичней задач имплементации. Они влияют на фундаментальные идеи и архитектурные решения, на которых мы строим Систему; и, разумеется на успех проекта в целом.
Такие задачи получают опытные разработчики или «сеньоры» и нередко только на представление результатов исследования на митинге нужно потратить от 30 минут до 2-х часов. Проблема в том, что во время исследования его исполнитель принимает определенные решения, и эти решения также важны, как и выводы сделанные на основании исследования. Иногда случается так, что решение было принято не правильно, или была упущена некоторая деталь либо цепочка рассуждений. Нередко исследование возобновляется для проверки дополнительных идей и вариантов.
Как мы все это проделывали раньше? Исследователь на протяжении, скажем, дня, блуждал по Вэбу и читал. У него накапливались десятки открытых вкладок и окон браузера, что-то он отмечал как закладку, что-то терял… В конце дня он оценивал прогресс, и, например, решал что исследование можно закончить. Далее он открывал редактор и копировал туда некоторые линки, добавлял пару предложений и шел на митинг. При этом пропадала цепочка идей и решений, которые возникали и принимались во время исследования. Их приходилось восстанавливать в ходе дискуссии.
Что мы используем сейчас? Mind Maps (MM для краткости) или диаграммы связей.
Отчасти такому решению способствовало наличие большого количества онлайн инcтрументов для построения ММ. Вот к примеру результат исследования рынка бесплатных онлайн ММ инструментов с поддержкой командной работы (для записи истории исследования использовался Волновой гаджет для ММ):
Как видно, победителем соревнования стал инструмент mind42.com
Какие у нас были требования к иструменту ММ во время этого исследования?
— возможность добавлять гиперссылки на ветки ММ;
— командная работа (иногда исследвание должно вестись 2-мя людьми одновременно);
— демократичный бесплатный аккаунт;
— возможность устанавливать метки типа «вопрос», «да» или «нет» на ветку — это значительно повышает читабельность ММ.
Дальше я приведу пример с использованием mind42 для исследовательской задачи по определению возможности миграции готового Ruby-on-Rails приложения на Google App Engine.
Предыстория задачи такова. Некоторое время назад мы разрабатывали Вэб-приложение на RoR. По характеру организации бизнеса это был стартап, причем финансировался он самим заказчиком, без *ангелов* и инвесторов. Свою часть работы мы сделали, Вэб-апп выложили на панамский хостинг ServerPronto. Впоследствии проект не вышел на самоокупаемость, но забрасывать его заказчик не хотел, поскольку у него возникли новые идеи и старый сервис он собирался через некоторое время сделать площадкой для дальнейшего развития. Теперь о главном — он захотел перенести приложение на Google App Engine. Просто он прочитал про новую возможность бесплатного хостинга и обратился к нам с просьбой изучить возможность такого перенесения и оценить бюджет этой операции.
Для нас Google App Engine — новая платформа и мы начали исследование. Результаты Вы можете посмотреть на этом публичном ММ:
Как видите, вопрос о возможности миграции Ruby-on-Rails приложения на GAE не так прост. Более того, по мере исследования знак ответа (да-нет) несколько раз менялся. В финале было решено портировать код поддерживающий ActiveRecord на DataMapper и пробовать переносить остальной Ruby код без изменений. Клиент одобрил бюджет. Сейчас мы в архитектурной итерации строим прототип для проверки работоспособности JRuby-Rails-DataMapper-GAE.
Также подобные ММ удобно использовать и для себя — например, во время изучения нового языка программирования или нового фреймворка. Здесь также mind42 может помочь, поскольку у него имеется возможность прикреплять к веткам Rich-текст и рисунки. Например, вот так может выглядеть ММ для обучения языку Ruby:
При таком подходе ММ в определенном смысле являются системой закладок «на стероидах». И обладают многими преимуществами над браузерными или онлайн закладками. Если вы длительное время интересуетесь некоторой темой, например, запуском стартапа, то вы можете развивать детальный ММ на этом поле со своими заметками. Интересно, что такие ММ являются ценным интелектуальным артефактом и вы можете его быстро трансформировать в, скажем, интересный блог пост. Вполне возможно что скоро мы увидим популярные социальные сервисы по открытому коллективному созданию ММ в разных областях специализации.
Подводя итог: Мind map некоторое время оставался в тени других коллаборативных инструментов, мы его например использовали только во время написания детальных спецификаций. Однако, с появлением конкурирующих между собой онлайн инструментов, по отношению к ММ начинает работать формула: Хорошая концепция + Хорошие инструменты = Популярность.
Приятного Вам ветвления!