数字化转型中的康威定律——数字化转型思考

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ThoughtWorks的首席技术官Rachel Laycock 在2016 年的DevNation会议上曾经分享了一个某大型金融机构,最终没有达到预期的数字化转型效果的案例。这家大型金融机构的业务特点,导致他们需要花费数周的时间来推出更新。该公司认为解决办法是改变开发的流程和团队。但是经过六个月的尝试后宣告失败。核心的问题不在于这家公司的技术,虽然这家金融服务公司拥有超过 7000万行代码的核心技术软件。但是软件还是是相对容易的部分,房间里真正的大象是该组织的无法改变各个部门的行为,而这是导致他们失败的根本原因。

所以当谈到数字化转型,关注房间里面的大象的时候,我们不得不重新提起康威定律。在数字化转型的企业中,仍然采用传统的组织结构,一定会成为数字化转型道路上的障碍。
康威定律是美国人Melvin Conway在1967年发表的论文《How Do Committees Invent?》提出的。这条定律指出“organizations which design systems are constrained to produce designs which are copies of the communication structures of those organizations。”翻译过来就是:设计系统的组织其产生的设计等同于组织间的沟通结构。
这个定律通俗来讲,就是我们生产的产品和我们的组织要匹配。甚至在某种程度上,组织的架构决定了产品的架构。虽然康威定律只是Conway本人基于软件开发的经验,但是康威定律最后发展成为对架构以及团队管理普遍现象的总结。康威定律描述的是组织中人的思维模式,这种模式的影响自然是多方面的。
为什么组织架构会决定产品架构,我们来看另一种情况:如果你将一个软件模块交给二个人合作完成,很可能得到一个由二个子模块构成的软件模块。同理,把一本书交给十个人合作完成,最终这本书的很有可能分为十章。组织架构的模式决定了分工,而分工决定了我们的产品交付。
这当然不是我们需要的结果。客户只会为最终的产品付费,但是如果我们的企业的组织分工和职责定义是混乱的,它所产生的产品有非常大的可能也是混乱的。由产品或者价值来决定组织,还是根据组织来开发产品,这个结论非常明确,但是真正执行起来就远没有那么容易了。
就像我们都知道要先了解房间里的大象,但是真正能把企业里面的大象摸清楚的又有多少呢,有的企业很多信息系统处于“僵尸状态”,但是这些系统存储了大量的数据,记录着大量信息,成为一个随时都可能爆炸的炸弹。
回到数字化转型这个话题。我们通过康威定律可以知道:
第一,人与人之间的交流是复杂的,每个人的精力是有限的,因此当问题很复杂,需要协调地去解决时,需要将组织划分进而提高沟通效率;
第二,团队成员工作的系统设计依赖于成员之间的沟通,管理人员可以调整划分模式,实现团队之间的不同沟通方式,这也会影响系统的设计:
第三,不要一次性试图构建一个完美的复杂系统,要通过容错性和故障恢复率进行优化。所有近似于完美的系统都是通过开发迭代的方式产生的。
所以在数字化转型的企业中,当我们聚焦企业内部沟通时,应利用一切手段提高沟通效率,每个人和每个系统必须有明确的职责,在遇到问题时,知道该找谁去解决;其次,要尽可能的采用与系统设计相一致的团队,以扁平化和以业务为基准的方式去简化团队,每个小团队之间必须有对应负责的模块,避免模糊的界限,以免在发生问题时互相推卸责任;第三,要做小而美的团队,人员数量的增加会降低效率以及加大成本,亚马逊CEO Jeff Bezos有个一个经验法则:如果两张披萨对于一个团队来说不够,那么这个团队就太大了(想想两张披萨够几个人吃)。
此外,DevOps是另外一个关键。DevOps可以拉动所有相关方——产品管理、开发人员,甚至文档——整合到一个更有凝聚力的团队中。这个想法是通过专注于表达为用户目标的特定任务,通过快速短周期的迭代来阐明目标(称为故事),打破了传统的软件开发瀑布式方法。
DevOps 实质上是一种文化转变,打破了开发人员、运营和利益相关者之间的固有壁垒。当然,文化变革比 DevOps 或敏捷或其他方法难度更大。但这是一种必然的结果,我们把将每个人都放在同一个团队中,改变沟通方式,才能最终改变结果。
速度是 DevOps 的另外一个优势。纵观整个发布过程,所有这些不同团队需要共同参与,将软件推向用户。当软件的发布相对不频繁时,这种长期的、反复的高强度更新迭代是可以控制的。但是,如果软件在每年的发布变成多达上百次(其实在像亚马逊这样的公司,发布过程每天可能发生数百次),那么我们必须用DevOps的方法,将紧急的、全员参与、运动式的开发过程,转变为更顺畅、更多团队规划、开发、测试和部署之间的可持续迭代的过程。这就是为什么DevOps 团队能够让生产力快速增长——因为整个生命周期都是可重复的。无论您的最终应用架构是更精细的单体还是分布式微服务。

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