实践域以往被称为称为"过程域",如:配置管理,现在叫做"实践域".对于2.0版,则有25个适用的实践域.与以前版本的CMMI模型一样,"实践域"介绍了定义实践意图的关键活动的要求和描述.在新模型下,全部25个实践领都适用于成熟度为三级的组织.另外,值得注意的是,通用实践的要求(版本1.3中)不再定义为"通用实践",而是被纳入特定的实践域.以前CMMI开发模型(版本1.3)的成熟度三级仅需要18个"过程域",

新发布的CMMI V2.0在方法论和方法上都提出了一些战略上的变化和改进.这些更新提供了新的要求.历史标准的演进以及以往实践的延续. CMMI V2.0和CMMI V1.3的变化 CMMIV2.0的定义旨在突出公司内部常见的关键功能,同时注重性能实践,并注重通过可重复性和实践来改进流程.CMMI全球最佳实践使组织能够建立和基准化最常见的业务挑战,包括: 管理工作,确保质量并提高绩效 开发产品并提供/管理服务 管理供应商 管理人力和支持实施 保持习惯的持久性和管理业务弹性 CMMI V2.0发布日

2020年底,CMMI研究院发布<2019 CMMI V2.0 Performance Report Summary>,渠成团队进行了全文翻译并简单总结如下.(文末提供中英双版PDF下载) 报告分为报告目的.关键信息.2019V2.0成果.CMMI用户.V2.0概述.目标受众六大板块,分为86页PPT进行阐释. 报告中包含的信息是基于在2019年首批注册CMMI V2.0评估的100家组织性能改进结果的分析. 被评估的组织在CMMI V2.0性能报告中描述了改进"前后"的目

CMMI V2.0成熟度等级 CMMI V2.0的一大变化是,所有实践领域均适用于成熟度三级(ML3),并具有特定的附加必需实践水平. 例如,在ML3上需要进行因果分析和解决,但在CMMI成熟度四级(ML4)和CMMI成熟度五级(ML5)上增加了一些实践. CMMI成熟度一级(ML1)初始级 在CMMI 成熟度一级中,组织满足了"实践域"的意图,但是实践并未得到完全实施,并且通常在解决问题上是被动的. CMMI成熟度二级(ML2)管理级 在CMMI 二级组织中,组织进行实践以满足实践域

在过去的几年中,敏捷开发已经从一个利基概念(利基是指针对企业的优势细分出来的市场,这个市场不大,而且没有得到令人满意的服务.产品推进这个市场,有盈利的基础.)转变为全球许多大公司采用的标准实践. 通过小型.自我管理的团队加速软件开发现已成为一种公认的策略,并且越来越被视为企业创新和竞争力的关键.CMMI研究院的统计报告显示,2018年参加CMMI评估的企业80%以上使用了敏捷.如今,随着公司寻求更多地将敏捷性注入整个组织及其文化中,敏捷技术已经不仅仅应用于软件开发领域.​尽管敏捷越来越流行,但是

引入CMMI的方法 一共有四个阶段将您的业务过程和最佳实践最终融合在一起,并在该范围内重新创造整个组织的"完成方式".这四个阶段是: 战略探索:此阶段的重点是了解当前状态并计划过渡到所需状态.探索阶段的目的是减少或消除项目期间的风险,通过避免代价高昂的错误来节省时间和金钱.典型的活动包括计划会议.入职培训.进行差距分析.确定工作范围.制作书面调查结果文件.详细说明优劣势以及实际状态与计划(或期望)状态之间的差距.然后将这些探索结果用于制定项目计划,该计划概述了业务需求.技术需求.任务.

改进(Improving)涉及开发.管理和改进过程及其相关资产,其主要重点是提高组织绩效.保持习惯和持久性可确保过程在整个组织中是持久.习惯性地执行和维持,并有助于有效地实现业务绩效目标.治理(GOV)为高级管理人员提供了指导,以确保他们以与业务和组织相关且重要的方式执行工作.目的:指导高级管理层履行其在过程活动的发起和治理中的职责. 价值:最小化过程实施成本,增加实现目标的可能性,并确保所实施的过程支持并促进业务成功. 实践总结 成熟度等级1 GOV 1.1高级管理层识别对工作执行重点的要素,

风险和机会管理(PSK)包括:识别威胁和机会:评估其发生和影响的可能性:减轻潜在威胁:利用潜在机会目的:识别,记录,分析和管理潜在的风险或机会.价值:减轻不利影响或利用积极影响来增加实现目标的可能性. 实践总结 成熟度等级1 RSK 1.1识别并记录风险或机遇并保持最新状态. 成熟度等级2 RSK 2.1分析已识别的风险或机会. RSK 2.2监视已识别的风险或机会,并将状态传达给受影响的利益相关者. 成熟度等级3 RSK 3.1识别和使用风险或机会类别. RSK 3.2定义和使用参数进行风险或

过程域 vs. 实践域 “过程域”(Process Areas,PAs)在CMMI 2.0中变成了“实践域(Practice Areas,PAs)”.这样的改变,强调了CMMI 2.0是最佳实践的集合,而非一组有待执行的过程. 核心与特定语境 CMMI 2.0模型中,每个实践域都被拆分成了一般描述.核心信息(Core Information),以及语境适用部分(Context Specific). 要求的/期望的/详实的 vs. 要求与说明 要求的内容是达到某一CMMI成熟度等级所必须的.说明信

关于CMMI的过程域,请参考 CMMI能力成熟度模型集成的过程区域 1.CMMI/SPCA概述 CMM是“能力成熟度模型(Capability Maturity Model)”的英文简写,该模型由美国卡内基-梅隆大学的软件工程研究所(简称SEI)受美国国防部委托,于1991年研究制定,最初的主要目的是为了评价美国国防部的软件合同承包组织的能力,后因为在软件企业应用CMM实施过程改进取得较大的成功,便在全世界范围内广泛使用. CMMI是SEI于2000年发布的CMM的新版本.CMMI发展到现在,共

什么是CMMI CMMI全称是Capability Maturity Model Integration, 即能力成熟度模型集成,是由美国国防部(Office of the Secretary of Defense)与卡内基-梅隆大学(Carnegie Mellon University)和美国国防工业协会(National Defense Industrial Association)共同开发的一个过程改进方法(process improvement approach),它向组织提供用于有效的

PCMM中英版终于发布 时光荏苒,从当初的回眸到如今的回头,这才发现:坚守一份承诺是多么的不易! 一年多了,这份承载殷切期待的作品--<PCMM(人力资源能力成熟度模型)V2.0 (中英文对照版)>,今天与各位见面. 欣喜之余,我们最最感谢的是思步译站"PCMM翻译"团队成员的伙伴们(附后).TA们牺牲业余时间不计辛劳与报酬的参与到这份事业中,真正的践行了"生命因服务而美丽"的精神,让我们由衷的说一句:非常感谢你们的付出,你们是最可爱的人! 软件过程改善

[Oracle RAC]Linux系统Oracle12c RAC安装配置详细过程V2.0(图文并茂) 2 Oracle12c RAC数据库安装准备工作2.1 安装环境介绍2.2 数据库安装软件下载3 Oracle12c RAC数据库安装环境配置3.1 安装主机或虚拟机3.2 安装操作系统3.3 hosts文件配置3.4 添加组与用户3.5 添加文件系统3.6 修改操作系统参数3.7 禁止NTP3.8 配置grid和oracle用户的环境变量3.9 配置SSH信任关系3.10 调整页面交换空间3.

  CMMI中的PA即Process Area的缩写,中文称为过程域.简单的说就是做好一个事情需要的某一个方面,对于软件开发来说,就是做好软件开发需要的某一个方面. CMMI2.3级共有18个过程域(PA),主要内容分如下四大类:   一.过程管理 1． OPD:(Organizational Process Definition)组织级过程定义.建立和维护有用的组织过程资产. 2． OPF:(Organizational Process Focus)组织级过程焦点.在理解现有过程强项和弱项的基

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/dylanren/article/details/5951912 我说CMMI之七:需求管理过程域 先讲讲需求管理的含义. 何谓需求管理?需求管理就是管理需求的一致性. 这里讲的需求指什么?指的产品与产品构件需求,对于软件而言通常就是软件需求规格说明书(SRS).在CMMI模型中将需求分成了2类:客户需求,产品与产品构件需求.客户需求是采用

点击观看“POLARDB 2.0 升级发布会”:https://yq.aliyun.com/live/1136 回顾POLARDB 1.0 POLARDB 1.0 主要的改进包括采用了计算存储分离的架构,完全兼容MYSQL,性能是原生MySQL的6倍.一个用户集群可以在分钟级弹性扩展到16个计算节点,对业务完全透明的计算和存储分离代理,从库延迟仅毫秒级.存储为分布式块存储,可以弹性扩展至100TB的规模.存储层面采用多副本技术,使得数据库的RPO做到了0,完全没有丢失数据的风险. POLARDB

使用TensorFlow v2.0构建一个两层隐藏层完全连接的神经网络(多层感知器). 这个例子使用低级方法来更好地理解构建神经网络和训练过程背后的所有机制. 神经网络概述 MNIST 数据集概述 此示例使用手写数字的MNIST数据集.该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例.这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心,图像是固定大小(28x28像素),值为0到255. 在此示例中,每个图像将转换为float32并归一化为[0,1],并展平为784个特征的一维数组(28

使用TensorFlow v2.0构建卷积神经网络. 这个例子使用低级方法来更好地理解构建卷积神经网络和训练过程背后的所有机制. CNN 概述 MNIST 数据集概述 此示例使用手写数字的MNIST数据集.该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例.这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心,图像是固定大小(28x28像素),值为0到255. 在此示例中,每个图像将转换为float32并归一化为[0,1]. 更多信息请查看链接: http://yann.lecun.com

使用TensorFlow v2.0实现Word2Vec算法计算单词的向量表示,这个例子是使用一小部分维基百科文章来训练的. 更多信息请查看论文: Mikolov, Tomas et al. "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space.", 20131 from __future__ import division, print_function, absolute_import import collect

使用TensorFlow v2.0实现逻辑斯谛回归 此示例使用简单方法来更好地理解训练过程背后的所有机制 MNIST数据集概览 此示例使用MNIST手写数字.该数据集包含60,000个用于训练的样本和10,000个用于测试的样本.这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心,图像是固定大小(28x28像素),其值为0到255. 在此示例中,每个图像将转换为float32,归一化为[0,1],并展平为784个特征(28 * 28)的1维数组. from __future__ import absolut