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思码逸Merico完成A轮融资

发表日期:13 April 2021

综述

 

4月13日,软件研发效能数据平台思码逸宣布完成520万美元A轮融资,由经纬中国独家领投,GGV、联想之星、Polychain等既有投资者跟投。

 

经纬观点

 

经纬中国合伙人熊飞表示:思码逸以深度代码分析技术沉淀为基石,让机器替代人去阅览代码,不仅极大提升研发过程度量的效率,其量化的反馈更能够服务于研发团队以及每位成员的效能提升,是具有高壁垒的质变同时,经纬也非常认同思码逸创始团队深度思考、深耕一线、着眼全球的特质。经纬期待思码逸产品成为研发效能领域最优秀、最有公信力的产品,成为软件研发行业新的基础设施,深度服务高速增长的开发者群体。

 

融资新闻

 

思码逸成立于2018年,2019年初企业版产品上线,为企业研发团队提供效能数据分析工具及配套解决方案,截止目前已为腾讯、滴滴出行、泰康保险、工银瑞信、长亭科技、知道创宇、第一财经、百融云创、票易通、开思汽配、微鲤科技等行业标杆客户提供服务。

 

近年来,企业降本增效的需求持续高涨,研发效能这一概念迅速普及。在设立标准化的流程与工具集后,效能表现的度量与管理日益得到重视。同时,随着软件研发流程上云,过程数据能够更便利地存留与分析,这也为研发管理的数字化、精细化转型打下了良好的基础。

 

基于深度代码分析与机器学习技术,思码逸分析引擎能够自动从代码库提交历史中提取数据,度量代码工作量、影响力、人力复用度、代码模块性、代码复用度等多项指标,从研发效率、软件工程质量、组织人才发展三方面分析研发团队和项目表现。通过实时追踪分析日常研发行为,提高研发过程可见性,不仅辅助研发管理者提升决策的质量和效率,也帮助开发者展现工作、自驱提效,驱动研发团队与开发者共同提升。

 

相比传统效率度量指标(研发流程的简单统计,如提交、代码互审、Issue的提出和关闭次数;或源代码的简单统计,如代码行数和修改文件数),思码逸的算法深度理解代码语义与结构,直接在抽象语法树(AST)层对开发成果进行分析,并支持时序分析,能够排除空行或死代码等噪音干扰,对开发成果的评估更加合理、精准、全面。

 

借着本轮融资,思码逸同时宣布上线企业版产品3.0,从使用场景、数据源、技术架构三方面进行优化,持续助力软件研发团队效能提升。

 

思码逸的3.0版本,推出新场景、新数据、新架构,对产品进行了全面升级。

 

● 新场景

 

研发团队中不同角色所需要的效能数据侧重与颗粒度有所差异。思码逸从不同角色需求出发,丰富并梳理了用户的角色功能和使用场景,根据不同研发管理场景的实际需要,重构产品内信息架构,带来更优的产品体验。

 

思码逸为以下四个研发团队角色提供价值:

 

- 技术高管可以纵览不同团队或项目的研发效能状态与趋势,以行业效能基线作为参照,精准地指导团队提升方向;

 

- 项目经理能够实时把握迭代具体进度,回顾项目效率、质量与稳定性,快速发现并响应瓶颈;

 

- 技术经理能够持续追踪技术债堆积,在软件开发周期的各个阶段识别风险,并精细洞察每位开发者的产出效率与质量,及时激励优秀成员;

 

- 开发者能够借助量化的研发效能度量,直观地展示自己的贡献;同时也能方便地识别自己有哪些代码需要优化、如何优化,自发提升软件工程质量,提高软件制品的可维护性。

 

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高管角色下的跨团队效率对比视图

 

● 新数据

 

思码逸在既有的代码分析数据基础上,接入了JIRA的研发流程管理数据,一方面让研发效能数据汇于一处,方便管理者从多个视角了解研发流程及成果;另一方面,这些指标能够与既有效率和质量指标交叉分析,产生更加深入的洞见,帮助管理者及时感知研发动向。

 

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 支持开发当量等多种指标的迭代进度图

 

同时,思码逸在3.0版本中补充了基于开源项目的行业效能数据。根据企业项目的规模及语言,思码逸系统能自动匹配近似的优秀开源项目,提供外部基线参考,帮助研发管理者快速定位自身团队在行业中所处的水平,客观认知提升方向。

 

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 行业水平视图

 

● 新架构

 

思码逸在服务滴滴、腾讯、泰康保险等大型企业的过程中发现,这些企业不仅组织结构复杂,项目层级繁多,且代码量巨大,可能有上万个代码库、几十TB代码,规模超过早期产品版本可支持的范围。

 

3.0版本一方面能够支持复杂组织与项目结构,能够支持快速导入与配置,提升了客户的启动速度,优化了使用体验;另一方面,底层的分析引擎也进行了技术重构,基于K8s的分布式计算能力,目前已能支持万级代码库的导入与分析,满足大型研发团队的需要。

 

思码逸CEO任晶磊透露,本轮资金将继续用于技术投入与产品迭代。企业版产品的优化将主要在两个方向上发力:

 

第一,以代码分析能力为切入点,继续打通研发流程中的前后环节,接入更广泛的研发数据。目前已接入事务管理的数据,后期可能还会加入漏洞缺陷数据、性能测试、日志分析等,将不同数据交叉分析,使研发过程及成果整体可追溯,为研发管理提供更完整深入的洞见,带来新的商业价值。

 

第二,引入AI专家系统,将现有的轻咨询服务进一步产品化,使得产品解读数据、发现问题、判断趋势的能力更直接地通过自然语言描述的方式呈现给用户,让数据分析能够更直接地助力研发过程改进和管理决策。

 

目前企业版产品以私有化部署为主,按订阅方式收费,2021年前4个月已实现去年全年销售额的150%,到期客户全部留存。预计今年将上线公有云服务,为中小企业客户提供更加便捷高效的部署与使用体验。此外,思码逸还在2020年底发布了开源社区版本Merico Build,免费为开源项目提供效能和社区活跃度分析,为开源贡献者提供个人贡献报告。

 

公司希望通过公有云服务与社区版产品的推动,持续沉淀研发效能数据、优化底层计算引擎,打造具有公信力的深度代码分析引擎,成为开发者及开发团队贡献分析、效能分析、胜任力分析等方面的行业标准。

 

邮箱

press@matrixpartners.com.cn