Un simulateur de migration d'application informatique basé sur une approche monte carlo, qui évalue la durée, le coût et les impacts
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On mesure l'expérience sur 36 mois
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1 itération = 1 mois
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l'équipe prend dans un backlog de X flux,
- ayant chacun une complexité suivant la suite de fibonacci [1, 2, 3, 5, 8, 13, 21]
- le backlog contient une distribution de tickets plus ou moins complexe suivant une loi Gamma /\_
- le backlog commence d'abord par 3 flux complexes qui servent de pilotes
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la capacité à dépiler est égale à la taille de l'équipe / 3
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a combien de mois a-t-on fait 50/75 % du périmètre
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scénario alternatif : Combien de mois de blackout si on migre avec 100% des effectifs
Les chiffres ne sont pas des prédictions de ce qu'il se passera, ça reste une simulation simplifiant le problème; Ils montrent l'incertitude que ça peut avoir en jouant seulement sur 2 variables que sont le nombre de flux à migrer, et le nombre de personnes sur le projet.
Prepare environnement
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
Install package
pip install -e .
from montecarlo.migration import simulator
from montecarlo.stat import describe, plot
runs = 1000
stream_num = 13
result = simulator(
runs,
stream_num,
stream_workload=2.,
workload_disturb=2.,
people=13,
capacity_rate=1/4
)
describe(result)
plot(result)
paramètres :
- runs : nombre de simulations, plus il est grand et plus le résultat est précis
- stream_num : le nombre de flux à migrer. L'hypothèse est
- stream_workload : la charge de travail par défaut d'un flux
- workload_disturb : la perturbation que peut subir une charge de travail. Les premiers flux sont souvent plus difficiles, les suivants accélèrent
- people : nombre total de personnes sur le projet
- capacity_rate : le ratio de personnes pouvant travailler sur le sujet à plein temps
Outputs :
avg duration 11, median duration 11.0, 75pct duration 14, median stream workload 3.3602366165226454
