Saya berada di pekerjaan baru di mana proyek ini harus memenuhi standar kualitas yang ketat, didokumentasikan dengan teliti, dikelola dengan sangat rinci, diagram UML, dan semua hal yang bertolak belakang dengan "koboi pengkodean" di mana sebagian besar pengalaman kerja masa lalu saya telah . Pikirkan cara aerospace skala besar atau perangkat lunak perangkat medis dikembangkan.
Saya senang meninggalkan kekacauan pengkodean koboi dan saya penasaran melihat seberapa baik metode rekayasa kelas berat berjalan. Tetapi bagaimana seseorang dapat dengan cepat mendapatkan pengalaman dengan metode yang berat?
Selain hanya berada di pekerjaan selama beberapa bulan / tahun, yaitu.
Dengan bahasa belaka, atau API baru, seseorang dapat meretas program uji mainan, membaca, sengaja membuat kesalahan untuk melihat apa yang terjadi, dll. Seperti menjadi pandai bersepeda atau bermain alat musik, latihan sangat penting. Sangat mudah untuk mengambil seruling dan menghabiskan setengah jam setiap hari; tidak perlu bergabung dengan orkestra atau menjadi konsultan seruling penuh waktu. Tetapi bagaimana mempraktekkan kegiatan rekayasa perangkat lunak yang besar, kompleks, melibatkan tim, dan sebagian besar tentang komunikasi dan perencanaan, dan menghindari miskomunikasi dan melampaui jadwal dan batas anggaran?
Tampaknya ini tidak mungkin dilakukan solo. Apakah ada cara sejumlah kecil orang dapat mensimulasikan rekayasa proyek besar secara keseluruhan dalam skala kecil dalam waktu singkat (satu hari)?
Pengalaman dengan latihan "kelas berat" hanya berasal dari melakukan hal yang nyata. Tidak ada cara untuk secara efektif mempraktikkannya secara terpisah. Namun, Anda dapat mempelajarinya. Ada banyak studi kasus dan sumber yang dapat Anda pelajari dan renungkan.
Namun, tidak semua praktik yang Anda lihat atau pelajari selalu positif. Pengembangan perangkat lunak adalah hal yang cair, dan apa yang kelihatannya keras dan ketat hari ini mungkin tampak konyol dan berlebihan besok. Ini terjadi baik melalui alat-alat baru dan pengalaman eksperimental yang meluap dari startup hingga organisasi yang lebih konservatif.
Pada dasarnya, perubahan dan manajemen risiko tampaknya memiliki bentuk yang unik untuk setiap organisasi. Taruhan terbaik Anda adalah tetap berpikiran terbuka, tetapi jangan membawa terlalu banyak asumsi dari tim ke tim.
sumber