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# 19 | 团队结构现代化: 团队拓扑学
你好,我是姚琪琳。
上节课我们学习了遗留系统中最常见的单职能团队和技术组件团队它们带来了很多问题。这些问题都体现在了软件的架构上导致了大泥球架构或按技术分层的多层架构。然后我们深入讲解了可以解决这些问题的一些团队结构如组件团队、特性团队和Spotify模型。
今天我们来看看最近这几年来新诞生的组织结构模型——团队拓扑学Team Topologies
## 团队拓扑
尽管组件团队、特性团队和Spotify模型都为团队的组成提供了不错的建议但团队的类型应该是什么样并没有一致的标准。如果所有团队都是特性团队专注在某一个业务领域那么业务领域开始变得复杂时仍然僵化地专注于功能特性就会导致一些问题。
比如一个支付平台,它除了有源源不断的业务需求外,还有很多技术相关的事情要做,如数据的同步、分布式事务,或业务的回滚、对冲等。
假设按照系统的复杂度来判断,需要三十个人来维护这个平台,要是按照特性团队的思路来进行组织,就会分为三个特性团队,它们做着完全类似的业务开发。而对于复杂的技术问题,就可能无人问津了。尽管有了分会和协会可以一定程度上缓解,但这种自组织社区的执行力显然还不够。
这时,我们应该从**团队优先Team First**的角度去思考将任务按照不同的复杂度来进行分解并据此来创建团队。比如对于高复杂度的任务应该建立一个以解决这些问题为KPI的专门团队只有这样的团队才能真正解决这些复杂的问题。
有时候我们会觉得,团队无法满足开发的需要,是因为成员的能力不行,因此重点对人进行赋能,增加他的内在认知负载。但其实有可能是团队结构不合理,导致外在认知负载过高。
Matthew Skelton和Manuel Pais提出的[团队拓扑学Team Topologies](https://teamtopologies.com),就从这一角度对团队的组成和沟通模式进行了大胆的尝试。
![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/b3/27/b37f538799231cef80d74915000ba027.jpg?wh=1920x1369)
### 团队拓扑类型
他们提出了四种团队拓扑类型和三种交互模式。接下来我们就来重点学习一下。
第一种团队拓扑类型是**业务流团队Stream-aligned Team**,这里的“流”是指与业务、领域或组织能力对齐的工作流程,业务流团队的工作有可能是一个产品或服务,也可能是一组特性、一个用户旅程或一个用户画像。他们有能力快速、安全、独立地构建和交付用户价值,而不用将部分工作交给其他团队。
业务流团队是最主要的团队拓扑类型你可以将它理解为特性团队或Spotify中的小队负责核心的价值交付。其他团队拓扑类型都是为了减轻业务流团队的负担降低他们的认知负载而演进出来的。
比如,一个遗留系统想做微服务拆分,这是一项高难度的架构迁移工作。业务流团队的成员每天处于高强度的交付压力之下,根本没有时间去调研、探索和学习。这时候就诞生了第二种团队拓扑类型——**赋能团队Enabling Team**,它由特定技术领域或产品领域的专家组成。
赋能团队里的这些专家可以开展调研,尝试不同的方案,寻找最佳实践。然后对业务流团队进行赋能,使他们不需要太多的努力,就能具备拆分微服务的能力,大大降低了认知负载。
赋能团队并不会亲力亲为地解决具体技术问题,这些问题还是由业务流团队来处理。赋能团队主要关注的是,对组织中的所有业务流团队能力的提升。
相比Spotify模型中的分会和协会等松散的技术社区赋能团队的工作内容更聚焦可以有效地帮助业务流团队解决某方面能力欠缺的问题。
不知道你的项目中是否有这样的模块,它的业务逻辑十分复杂,要想熟悉和理解需要极高的认知负载。比如视频的编解码、复杂的数学模型、语音识别算法等等。这时通常的解决办法是,由该领域的专家组成一个固定的团队,来维护这个复杂的模块。这种团队拓扑类型,就叫做**复杂子系统团队Complicated-Subsystem Team**。
在遗留系统中如果有些复杂的计算位于存储过程转换成Java十分困难而且效率也不一定高。这时候可以考虑把它整体隔离出去构建一个复杂子系统再相应去组建一个复杂子系统团队专门来维护它。团队自己可以决定是保持不变还是将存储过程慢慢演进成代码。
业务流团队在和复杂子系统交互时只需要使用复杂子系统团队提供的API而不用费力地去理解这个复杂模块同样可以降低认知负载。
然而有的时候业务流团队不止需要访问复杂的业务模块还要和一些组织内部的基础设施打交道比如CI/CD服务器、各种容器和中间件等。
比如一个刚刚做到持续构建的遗留系统,很可能持续集成服务器并不稳定,动不动就会挂掉,但业务流团队没有精力去解决这些问题。这时候你需要的是第四种团队拓扑类型——**平台团队Platform Team**。它们负责解决底层问题,让业务流团队可以更专注于业务开发。
可以看到,**团队拓扑的出发点是团队的认知负载**,它所倡导的团队结构是认知负载最低的。它并没有尝试从不同的技术层面去解决团队的认知负载问题,这个角度仍然是在跨职能的业务流团队内部,通过不同的技术角色来解决的。因为业务流团队的成员虽然技术栈不同,但解决的都是价值流交付的问题。
团队拓扑建立了一个更高层次的抽象,按照技术和业务不同的复杂度,以及不同的团队目标来划分团队结构。
这是一种权衡。因为对个人来说,认知负载最低的一定是只从事自己最擅长的工作,也就是位于技术组件团队或职能团队中。但由于一个业务总是跨技术层级的,这就增加了沟通成本,导致了外在认知负载的升高;另一方面,特性团队虽然能很好地解决沟通问题,但不同层级的技术问题仍然会增加他们的认知负载,使他们无法专注在业务交付上,身心俱疲。
团队拓扑正是从这个角度,引入了另外三种团队类型,来解决特性团队的各种问题。
### 团队交互模式
在学习了四种团队拓扑类型之后,你可能会问,这些团队之间是如何交互的呢?团队拓扑学中给出了三种交互模式,分别是协作、服务和促进。
![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/1c/5f/1c22c18d654d5cef43d942f0511b395f.jpg?wh=1920x581)
**协作Collaboration**是指一个团队与另一个团队紧密合作。
比如前面提到的业务流团队通过API来访问复杂子系统当新的需求需要复杂子系统提供新的功能时业务流团队就需要和复杂子系统团队通力合作来完成这个需求再比如一个用户登录功能也需要业务流团队和平台团队的协作业务流团队负责开发面向用户的界面和相应的后台平台团队负责开发认证与鉴权功能或者与其他单点登录系统集成。
协作也会增加沟通成本,但这种成本是系统的复杂性所导致的,并不是像按技术分组那样,是人为因素导致的。
**服务X-as-a-Service**是指使用或提供某种服务而尽量减少协作。比如如果复杂子系统已经提供了完成需求所用的API业务流团队就无需与复杂子系统团队协作如果平台团队已经封装好了用户认证和鉴权的所有功能业务流团队也只需要“拿来主义”即可。由于API或服务开箱即用业务流团队无需关注底层的实现细节就可以快速地实现功能。
**促进Facilitating**是指帮助其他团队清除障碍。这是赋能团队主要的交互模式,他们对外部团队提供支持和赋能,来提升他们的生产力和效率。
![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/6f/ab/6fbd661c4d3cb6172790c104fd74b4ab.jpg?wh=1920x1105)
## 逆康威定律
学习完了特性团队、Spotify模型和团队拓扑你可能会问适合遗留系统的团队结构到底是什么样的呢
我们前面提到了康威定律即团队的结构会影响到系统的架构。假如你的系统包含四个团队每个团队都包含前端和后端开发而仅有一个DBA负责数据库变更。那么根据康威定律你得到的软件架构一定是拥有四个独立的应用包含各自独立的用户界面和服务端而它们共享一个单体数据库。
![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/08/04/08be5d71ffe5fe4b8dd4944a74eb8304.jpg?wh=1920x800)
如果你在保持团队结构不变的情况下企图拆分数据库一定是办不到的。即使勉强拆分出来也会很快腐化。正确的做法应该是顺应康威定律为每个团队配备一名DBA然后再拆分数据库。每个应用的数据库由单独的DBA去维护才能保证它不会腐化。
这种为得到理想的架构而改变团队结构的做法,叫做[逆康威定律Inverse Conway Maneuver](https://www.thoughtworks.com/radar/techniques/inverse-conway-maneuver)。也就是说,你想得到什么样的架构,就先把组织结构调整成那个样子,以此来推动组织变革。
在遗留系统中你需要根据自己的目标架构来调整组织结构同时参考特性团队、Spotify模型和团队拓扑。
康威定律不但会影响到架构形态,还会影响到架构师的技术决策。我发现很多架构师在做方案时,总是期望一步到位,这样会给原本简单的方案带来很多复杂度。
更合理的方式应该是先用简单的方式run起来尽早上线去交付价值等发现问题再去修补和演进。这样更符合增量演进的原则也更容易得到一个“刚刚好的架构”。而“一步到位”的想法则更容易导致过度设计。
产生“一步到位”这种想法的根本原因是什么?表面上,是架构师在做设计的时候可能不会想到那么多,只是一种先入为主或者说习惯的想法,但实际上背后可能隐藏着康威定律。
如果你有一个独立的团队去维护一个服务,这个团队能有足够的人力、有足够的上下文去守护这个服务的架构,你就会更倾向于构建一个可演进的架构。但如果团队接下来有哪些人你不确定,他们有没有能力演进同样不确定,那么主观上我们就会不自觉地倾向一步到位式的设计。因为如果现在不做,以后就可能没机会了。
如果你是项目的负责人,希望你能够主动改变团队的结构,以得到理想中的架构,并且潜移默化地改变团队中的各项技术决策。
## 小结
总结一下今天的内容。我们学习了近年来提出的一种全新的团队结构模型——团队拓扑学。我之所以在它后面加了一个“学”字是因为它相比特性团队和Spotify模型更接近一门学问。它提出的团队认知负载和团队优先的理念更是超前于这个时代。
组件团队、特性团队、Spotify模型或团队拓扑它们并不是相互替换的关系而是可以按需合并和剪裁的。它们面向的问题域不同、目标不同、出发点不同因此不存在谁比谁高明的情况。
我还准备了一张表格,总结几种讲过的团队类型,你可以做个参考。
![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/81/0c/810d309a3522da96889dec23f98df60c.jpg?wh=1920x959)
你应该根据自己团队的实际问题,找出合适的方案。比如你可以以特性团队为基础,并为几个特性团队配备平台团队和赋能团队,这样的几个团队组成一个部落,同时也有跨团队的各种技术社区。
比如很多组织的开发团队忙于需求开发,根本没有时间思考流程改进。这时候我们想推动类似主干开发这类实践,是很难有进展的,因为它需要很多配套的基础设施,开发团队没有时间去做这些。
业务部门也只要看到需求上线就行,根本不关心流程改进,毕竟开发的痛点跟他们没关系。业务方总是把开发团队当成工具人,而不是合作者。
现在很多大厂开始组建工程效能部门,负责开发工具、优化流程、改进基础设施,一定程度上解放了开发部门。虽然很难说这种工程效能部门是属于赋能团队还是平台团队,但至少都是在解决业务流团队平时没时间解决的痛点问题,为他们服务。这就是一种非常有价值的探索。
同时要记住的是,团队结构也要不断演进。虽然以不变应万变很酷,但当“应付”不了的时候,还是应当“应变”。因为业务在变化,架构自然需要跟着变化以支撑业务,那么根据逆康威定律,你也要调整团队结构,以支撑新的架构。
## 思考题
感谢你学完了今天的内容,今天的思考题是,请你来分享一下你所在团队的组成是什么样的?有没有类似赋能团队或平台团队这样的组织?你们是否会根据目标架构而演进自己的团队结构?
期待你的分享,如果你觉得这节课对你有帮助,别忘了分享给你的同事和朋友,我们一起来推动组织变革。