Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Есть ли в TFS функциональность Github/Milestone или JIRA/Version?

Мы используем TFS 2017 в качестве нашей системы управления проектами, и мне не хватает функциональности, которая, кажется, доступна в большинстве других решений: это возможность перегруппировать задачи/пользовательские истории/ошибки/и т. д. в единый набор (называемый Milestone в Github или Версия в JIRA), чтобы иметь возможность отслеживать проделанную и оставшуюся работу для выпуска определенного набора функциональных возможностей.

Предоставляет ли TFS эквивалент этих контрольных точек/версий?

github tfs jira project-management
14.07.2017

Ответы:


1

Для меня это звучит как спринт/итерация.

14.07.2017
  • Спасибо, что указали на это, но поскольку спринт — это период разработки, он не является реальным эквивалентом вех: в одном спринте вы можете работать над несколькими вехами. Я ищу инструмент, который бы перегруппировал элементы по функциональным возможностям/выпускам больше, чем по периоду рабочего времени. 17.07.2017

    • 2

    Поскольку путь итерации является иерархическим, вы можете создавать узлы, которые представляют выпуски или вехи (версии — плохая идея), а затем размещать под ними свое рабочее время в виде спринтов.

    Выпуск 1 Выпуск 1\Спринт 1 Выпуск 1\Спринт 2 Выпуск 1\Спринт 3 Выпуск 1\Спринт 4 Выпуск 2 Выпуск 2\Спринт 1

    Затем вы можете иметь переменное количество спринтов внутри каждого релиза. Если вы используете VSTS, у вас есть хорошие инструменты визуального планирования, которые помогут вам планировать выпуски или спринты...

    Другой вариант — добавить настраиваемое поле для данных, которые вы хотите отслеживать.

    21.07.2017

    3

    Обычно лучше всего использовать итерации. Однако вы также можете использовать Теги и Запросы для создания списков выпусков или этапов, которые могут быть одноуровневыми или иерархическими. Если запросы плоские, можно создать графики. /charts и их панель управления.

    Планы доставки также добавьте еще одну альтернативу, помогающую визуализировать временные рамки и создавать маркеры для важных дат/вех.

    03.12.2018
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..