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A monte carlo based simulator to evaluate IT migration's duration, costs, and impacts

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BenJoyenConseil/migration_simulator

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Migration simulator

Un simulateur de migration d'application informatique basé sur une approche monte carlo, qui évalue la durée, le coût et les impacts

Simulation

  • On mesure l'expérience sur 36 mois

  • 1 itération = 1 mois

  • l'équipe prend dans un backlog de X flux,

    • ayant chacun une complexité suivant la suite de fibonacci [1, 2, 3, 5, 8, 13, 21]
    • le backlog contient une distribution de tickets plus ou moins complexe suivant une loi Gamma /\_
    • le backlog commence d'abord par 3 flux complexes qui servent de pilotes
  • la capacité à dépiler est égale à la taille de l'équipe / 3

  • a combien de mois a-t-on fait 50/75 % du périmètre

  • scénario alternatif : Combien de mois de blackout si on migre avec 100% des effectifs

Ce qu'il faut retenir :

Les chiffres ne sont pas des prédictions de ce qu'il se passera, ça reste une simulation simplifiant le problème; Ils montrent l'incertitude que ça peut avoir en jouant seulement sur 2 variables que sont le nombre de flux à migrer, et le nombre de personnes sur le projet.

getting started

Prepare environnement

python3 -m venv venv && source venv/bin/activate

Install package

pip install -e .

usage

    from montecarlo.migration import simulator
    from montecarlo.stat import describe, plot

    runs = 1000
    stream_num = 13
    result = simulator(
        runs, 
        stream_num,
        stream_workload=2.,
        workload_disturb=2.,
        people=13,
        capacity_rate=1/4
    )

    describe(result)
    plot(result)

paramètres :

  • runs : nombre de simulations, plus il est grand et plus le résultat est précis
  • stream_num : le nombre de flux à migrer. L'hypothèse est
  • stream_workload : la charge de travail par défaut d'un flux
  • workload_disturb : la perturbation que peut subir une charge de travail. Les premiers flux sont souvent plus difficiles, les suivants accélèrent
  • people : nombre total de personnes sur le projet
  • capacity_rate : le ratio de personnes pouvant travailler sur le sujet à plein temps

Outputs :

avg duration 11, median duration 11.0, 75pct duration 14, median stream workload 3.3602366165226454

output.png

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