Le graphique Niveau de service attendu affiche le temps moyen nécessaire à l'intégration des revues de code, de semaine en semaine, pour la période de temps sélectionnée.
Il affiche également le code et le nom de la revue de code, son temps de cycle ainsi que sa date d'intégration.
Vous pouvez afficher ces données par jour, par semaine ou par mois, selon votre préférence. Il est à noter que l'affichage des six derniers mois ou de la dernière année ne permet pas l'affichage par jour.
Psst! Attention à ne pas confondre ce graphique avec celui du même nom disponible dans l'Axe Processus, puisqu'ils n'utilisent pas les mêmes données (différentes sources pour les deux Axes).
Exemple d'utilisation
Pour le graphique suivant, la période affichée correspond aux trois derniers mois et le mode d'affichage est par semaine. Dans l'ensemble, nous pouvons voir que 85% (85e percentile) des revues de code sont intégrées en trois jours ou moins, en moyenne. Cependant, nous pouvons également voir que certaines intégrations ont nécessité plus de temps.
Le 85e percentile mentionné précédemment est indiqué par une ligne pointillée violacée. Il s'agit de la mesure utilisée pour indiquer le 85e percentile du temps de cycle des pull requests fusionnées sur la durée demandée. L’indicateur présente l’information arrondie à la hausse. Ainsi, un 85e percentile de 2 jours 1 heure affichera 3 jours.
Par exemple, pour une semaine, nous pouvons voir qu'une revue de code avait un temps de cycle de 18 jours. Comme ce graphique est interactif, survoler un item à l'aide de votre souris permet d'afficher plus de détails pour la revue concernée.
De la même façon que le graphique du même nom visible dans l'Axe Processus, une revue ayant un temps de cycle plus long peut refléter une tâche plus complexe ou un temps d'attente plus long que la moyenne pour un retour de commentaire.
Psst! Cet indicateur est particulièrement utile pour identifier les données aberrantes, comprendre leur cause et les régler. Cette métrique permet aussi d'évaluer la constance de votre flot de livraison (c'est-à-dire si les revues de code sont intégrées de façon régulière ou irrégulière).
Pour en savoir plus sur les indicateurs de variation, référez-vous à cet article!