直播回顾
在数字化浪潮席卷全球的今天，各行各业都在积极寻求转型与突破，汽车行业也不例外。
近日，在“Atlassian助力企业破局：数字化协作与全球市场拓展”的线上直播活动中，龙智资深顾问张晓乐深入探讨了汽车行业数字化转型中的核心痛点，并基于龙智Atlassian解决方案分享了破局之道。
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直播回顾 | 龙智Atlassian解决方案：赋能汽车行业数字化转型
以下是内容回顾精华：
汽车行业数字化转型的挑战与瓶颈
张晓乐指出，汽车行业正经历从传统燃油车向智能电动汽车的快速转型，研发周期长、供应链复杂、功能安全要求高、分布式团队协作难、市场响应压力大等问题日益凸显。特别是软件正在重塑汽车行业，车载代码量激增（当前已达到1.5亿行，是燃油汽车时代的100倍），车企OTA召回事件屡见不鲜。无论是功能层面还是架构层面，汽车软件的复杂度都在呈指数级上升，开发效率的提升面临着一系列瓶颈。
瀑布式开发与敏捷需求的冲突：汽车行业涉及软件开发和硬件开发。硬件开发遵循瀑布模型（12-24个月），而软件需要敏捷迭代（2-4周/版本），导致集成测试阶段频繁出现接口不匹配问题。
数据孤岛问题：需求文档、测试用例、代码仓库等分散在不同的工具和服务器，各部门协同工作困难。
合规性挑战：ASPICE、ISO 26262等标准要求严格的文档追溯，但传统手动维护需求的方式无法适应快速迭代的节奏。
供应链协作低效：主机厂、供应商等使用的工具链不统一，且团队人员分散在不同地域，信息共享和协同工作难度大，难以打破壁垒。
隐形知识流失：项目经验未能有效文档化或共享，未能在企业内部或供应商之间形成有效的知识复用。
张老师强调，汽车行业的协作瓶颈本质上在于规模化敏捷与系统复杂性之间的矛盾，如何通过工具链整合打破开发和协作壁垒，成为汽车企业的制胜关键。汽车企业应从工具链入手，重构流程、数据和组织三位一体的协作范式，构建一个质量可追溯、变更可控制、知识可复用的协作体系。
Atlassian Cloud解决方案：全链路赋能研发与协作
为帮助应对上述挑战，龙智基于Atlassian工具链打造了一套完整的解决方案，涵盖需求、开发、测试、交付全链路，全面赋能汽车团队的研发与协作。
Atlassian Cloud产品矩阵
首先，我们来认识一下Atlassian Cloud产品矩阵以及它们在开发流程中的功能定位。
Jira Software：计划与任务追踪，用于计划制定、任务追踪和敏捷开发全过程管理。
Confluence：用于文档与知识管理，构建企业知识库，管理项目会议记录、设计文档、标准化流程等。
Bitbucket：代码管理和CI/CD，进行代码共享与审查，以及后续持续集成和发布管理。
Guard：进行安全策略与访问控制，实现统一身份认证（SSO）和多因素认证（MFA）等。
ROVO：Atlassian的虚拟AI助手，提供智能聊天、智能搜索、虚拟代理等AI功能，用于整个产品解决方案过程。
Loom：视频消息与异步沟通，便于团队成员清楚了解正在进行的事情和要沟通的问题，实现信息共享。
那么，如何通过这些Atlassian产品的协同作用，来有效应对上述的开发与协作瓶颈？我们来进行逐一拆解。
Atlassian Cloud如何应对汽车研发核心挑战？
瓶颈1：流程断层与衔接不畅
解决方案：利用Jira Software的跨团队路线图（Plan），进行问题层级管理和冲刺规划，将硬件里程碑、软件冲刺进行可视化对齐，识别资源分配冲突和依赖关系，并及时发出预警，从而保证项目管理过程可控。
瓶颈2：数据孤岛问题
解决方案：使用Confluence构建企业知识库，并结合Jira以及Atlassian插件生态（R4J+Xray测试管理）进行需求管理控制，保障数据的完整性，实现需求、开发、测试全流程的数据贯通。
瓶颈3：供应链协同难题
解决方案：通过Jira Service Management供应商门户，集中追踪供应商问题，进行闭环管理。同时利用Jira Service Management自动化功能和与Jira的集成，实现版本发布协同审批。
瓶颈4：知识管理与培训成本高
解决方案：借助Confluence AI智能搜索+Rovo代理，用户可以使用自然语言查询历史知识库，快速定位问题的解决方案，减少重复培训，让新员工快速上手。实践表明，使用Confluence，历史问题匹配准确率可提升80%，新员工上手速度提高50%！
瓶颈5：合规管理挑战
解决方案：利用Atlassian工具实现全流程的合规管理：Confluence+Jira+R4J+Xray测试管理插件。从项目开始即遵循合规要求，管理从需求、开发、测试到缺陷的实时联动，并通过自动化手段进行留痕，对变更影响进行全面分析，自动生成审计记录，减少人为失误。
瓶颈6：技术复杂度提升
解决方案：Atlassian还支持CI/CD。通过Bitbucket Pipeline进行自动化构建、测试和部署，可减少70%的代码合并冲突，大幅缩短测试触发延迟。
Atlassian Cloud核心优势：为什么应该选择云版？
可能有人会问：“这些工具的Data Center（简称DC，Atlassian提供的本地部署产品）版本也可以使用，为什么要选择Cloud版本呢？”
对此，张老师详细分析了为什么Atlassian Cloud版本更适合汽车行业的需求。
1. 减轻运维负担，降本增效
若企业选择DC版本，则需要承担软硬件基础设施的维护工作，如组建专门的运维团队，自行采购和管理硬件设备等，不仅增加了成本，还会带来额外的复杂性。
而选择Cloud版本 ，Atlassian将全面接管基础设施的运维工作，提供自动可扩展性和性能改进，确保系统始终高效运行。企业无需再投入基础设施方面的IT资源，能够将更多的精力专注于核心业务场景。
2. 支持集中式用户管理
Atlassian Cloud版本提供了集中式的用户管理功能，支持在一个固定区域内进行统一的用户控制，具体优势包括：
创建、维护和控制团队在整个组织的访问权限；
通过admin.atlassian.com解锁集中式用户管理控制；
通过自动用户调配，在产品之间同步目录以节省时间；
轻松设置权限、角色、验证域名、认领账号，并相应地对团队进行分组。
3. 提供AI创新与自动化功能
对于汽车行业来说，AI是解放生产力的关键，可帮助更高效地应对复杂的开发需求。
Atlassian明确将Cloud版本作为战略重心。80%的新功能（如AI助手、Rovo智能搜索、Confluence Automation、DevOps相关的Jira Automation功能等）目前均仅限于Cloud版产品。同时，Cloud产品也提供了更强大、更灵活的集成选项。而DC版目前尚未支持AI功能，仅有极少的AI相关插件被推向市场，但因时间较短并未得到市场检验。
4. 跨区域协作优势
全球多区域部署：Atlassian Cloud基于AWS、Azure等公有云基础设施，在全球12+个区域节点（如美国、欧盟、新加坡、澳大利亚）部署数据中心，支持用户就近接入。且没有VPN限制，CDN加速边缘节点访问。
自动负载均衡：用户可自动被分配至最优的流量节点。即使某一区域出现故障，服务仍可通过其他节点保持高可用性（SLA高达99.9%）。
统一数据源与实时更新：所有的需求、文档、代码集中存储在云端，允许多地团队实时查看同一版本，避免本地化副本的冲突。跨时区团队可以即时获取任务的变更，从而确保所有人步调一致。
界面语言及时区：支持多种语言，降低跨国团队的理解成本。截止日期、会议时间等能够自动转换为用户的本地时区，避免跨时区排期错误。
5. 满足汽车行业合规性
Atlassian已获得多项认证（如SOC 2、ISO/IEC 27001），并遵守主要的数据隐私法规，包括GDPR。Cloud产品还支持数据驻留，满足不同地区的法规要求。
此外，结合使用Atlassian工具（如Jira、Confluence、Bitbucket及相关插件），可以实现需求-测试-缺陷的过程追踪，且具有全面的质量追踪与审计记录，能够帮助遵循ASPICE功能安全标准。（该优势在后文有更详细的介绍，请继续阅读~）
6. 多重措施保障数据安全
高级安全工具：Atlassian Guard安全工具，提供了强大的访问控制、单点登录 (SSO) 和多因素身份验证 (MFA)，支持安全事件自动化响应、账户安全监控等。
数据加密及密钥管理：Atlassian Cloud产品传输数据时，使用TLS 1.2+进行加密；使用AES-256对全磁盘静止数据进行加密；Atlassian还利用AWS定期对加密、解密和密钥管理流程进行内部检查和验证。
备份及灾难恢复：Atlassian Cloud针对不同地域的多个数据中心制定了全面的备份计划，并通过定期的测试灾难恢复和业务持续性计划来提供保障。
高可用性及可靠性：Atlassian Cloud以一流的核心技术为依托，支持弹性扩展、多级别冗余和多种故障处理方案。
应用场景解析：如何提升质量、加速交付
结合汽车行业的实际需求，张老师进一步剖析了如何通过Atlassian工具链的整合，与行业标准ASPICE相结合，形成完整的闭环流程，以加速汽车软件研发进程。
构建闭环工作流，赋能业务持续交付
龙智Atlassian解决方案围绕敏捷开发管理核心平台Jira，整合知识管理Confluence、代码审查和CI/CD管理BitBucket、客户运维与问题追溯Jira Service Management以及项目管理插件Bigpicture、测试管理插件Xray、数据统计插件easyBI和需求管理插件R4J，实现了从文档需求管理、开发、测试、部署，到问题需求收集与知识沉淀的持续交付流程的完整闭环。
简单来说，用户可以在Confluence上创建产品路线图，形成需求文档，并分解为Jira任务。随后，在Jira上进行产品规划、版本控制和迭代管理。接着，在BitBucket上，用户可创建代码分支、拉取请求，进行构建审批，最后自动化部署。再通过Jira Service Management，进行运维与问题的追溯。客户使用后的反馈再到Confluence形成经验文档，构建成企业知识库，从而形成一个完整的流程闭环，持续赋能和优化业务交付。 
那么，这一闭环流程如何与汽车行业标准ASPICE相关联呢？
与ASPICE标准结合的关键场景
ASPICE是汽车行业必须遵循的功能安全标准，其核心要求包括过程的可追溯性和变更的可控性。Atlassian解决方案具体通过以下场景，帮助满足ASPICE标准，加速研发效率和质量。
1. 需求可追溯与变更管理
张老师指出，从项目需求阶段起，就需要着手规划每个环节的合规性管理。首先，我们可以在Confluence中创建需求文档，并与Jira任务相关联，将需求拆解为不同的问题类型，如Epic、Story和Task等，实现需求的条目化。开发人员完成任务后，再由测试人员进行测试，确保整个链路的可追溯性。
Confluence Cloud产品还新增了Automation功能。当需求发生变更时，会自动触发相关联的Jira任务的响应，实现自动化的变更控制。
另外，有些客户反馈：“我们的需求已经存在，并且已经是条目式的，如何在Jira中进行处理？” 对此，可以使用专业的需求管理插件如R4J，以在Jira中更方便地处理需求。同时，R4J还提供了基线功能，能够帮助进行需求版本的控制。这些处理过程都会生成详细记录，便于后续的评审和审计工作。
2. 敏捷开发与迭代管理
在需求创建后，即需要对整个项目进行规划。用户可以利用Jira的Plan功能，根据需求配置层级结构，形成可视化的需求层级管理和依赖关系。此外，还可以使用甘特图进行时间管理，对团队资源进行分配和监控。Jira还提供资源冲突的预警，提前预示项目过程中的管理风险。
在敏捷开发过程中，还可以利用Jira提供的Scrum Board进行迭代管理。定义统一的迭代周期，在Plan里通过配置实现敏捷团队的统一Sprint规划。
Jira还提供自定义界面、工作流等功能。用户可以结合企业自身的业务情况和合规标准，自定义整个过程中的字段、界面和工作流等，以便对后续流程进行追踪，从而帮助满足ASPICE的合规性要求。
3. 集成风险管理，简化合规流程
在项目管理过程中，风险管理是不可或缺的一部分。不同的企业可以依据不同的风险管理机制和方法，借助不同的插件来进行风险管理，并将其集成至统一的平台Jira。用户可以在整个产品开发过程中，定期执行风险分析，并生成对应的分析报表，从而简化合规流程。
4. 质量保证和测试验证
前面提到了需求和开发任务，那么，它们是如何与测试用例相关联的呢？——使用Xray测试管理插件。Xray提供了完整的从需求到测试、测试执行到Bug单的可追溯过程。同时，提供需求覆盖的Report，实时追踪测试执行状态，形成ASPICE要求的测试追溯矩阵。此外，Xray也支持自动化测试，与Jira cloud集成的CICD工具可以实现自动构建、测试、部署等完整流程。
5. 文档管理与合规审计
整个汽车研发过程的文档数量非常庞大，包含设计文档、需求文档、测试报告等等。对这些文档进行持续的追溯、维护及版本控制，也是ASPICE标准所要求的。
对此，可以使用Confluence创建标准化的模板库，确保内容格式符合ASPICE要求，并在企业内部共享，形成统一的文档管理。Jira和Confluence的权限控制非常精细，能够设置不同级别的访问权限，区分内部团队与外部供应商的可见范围，以保障数据安全。此外，Cloud版产品还支持一键导出符合 ASPICE认证要求的审计报告。
6. 供应链协作与透明化
ASPICE要求管理多级供应商的开发活动，并确保流程的一致性。因此，面对众多不同的供应商，如何统一标准对车企来说也至关重要。
对此，可以在Confluence上建立供应商合作文档共享的平台，确保信息标准的一致性。并给外部供应商分配受限制的权限，使他们能够实时反馈需求变更以及处理过程的状态。
Jira不仅可以用来管理开发项目，还能够针对供应商进行质量管理。用户可以为供应商分配权限受限的Jira项目空间，实时同步需求变更与缺陷状态，避免版本冲突。除了Jira原生的项目权限和安全级别权限外，还可以利用ScriptRunner插件进行脚本控制，以满足不同汽车厂商的业务需求。
此外，还可以使用Jira Service Management实现供应商工单的闭环管理，确保将警报及时发送给正确的团队和人员，并通过SLA来保障运维团队的高效响应。
7. 建立持续的优化机制
ASPICE要求建立持续的优化机制并提升团队能力。为满足这一要求，汽车厂商可以使用Confluence建立企业知识库。Could版本支持AI智能搜索，可帮助快速定位历史故障解决方案，减少重复性错误，加速新员工培训。还支持AI分析流程瓶颈（如需求变更平均响应时间），自动生成优化建议。另外，根据自身的业务需求，用户还可以使用统计插件如easyBI创建专业性的统计报表，以便在项目管理中做出相应决策。
针对不同的车型项目，用户还可以通过总结通用的功能需求或检测条目，形成Jira历史项目库，并借助Automation等功能快速应用至新的项目，以提高新车型的研发效率。
迁移上云，加速转型：提供端到端的云迁移服务
Atlassian成本分析表明，相比于DC/Server版本，Cloud版本的成本支出更低，同时具有更多的创新功能、更短的停机时间以及更高的性能表现。许多迁移到Cloud版的客户表示，云版产品的表现同样出色，甚至更胜一筹。
那么如何迁移至Cloud版？对此，张老师进一步介绍了龙智端到端的迁移服务和优势。不过她也特别指出，考虑到汽车行业的业务复杂性，每个企业都有不同的插件。在迁移过程中，这些插件的数据能否同步迁移也是一个需要考量的问题。
龙智端到端的云迁移服务
龙智是Atlassian全球白金合作伙伴以及Cloud专业伙伴、ITSM专业伙伴，至今已有十年的Atlassian解决方案落地经验，代理产品包括Jira Software、Confluence、Jira Service Management、BitBucket等，并提供产品咨询、销售、安装部署、运维、培训、定制开发等全方位服务。同时提供从评估、规划到实施的端到端的云迁移服务，帮助将Atlassian产品轻松上云。
龙智已在汽车行业积累了大量的部署实施和迁移案例，能够针对汽车行业的复杂需求，提供更具针对性的解决方案。
1. 云解决方案咨询
针对汽车行业的复杂需求，我们会提前与客户充分沟通，评估其迁移上云的具体需求。对于上述提到的插件问题也进行全面评估，帮助确定哪些插件数据可以迁移，哪些需要特殊处理，以量身定制最佳的迁移方案。
2. 迁移计划与实施
正式迁移前为客户进行POC测试，按照规范步骤进行检查，生成迁移计划，并在测试环境中进行迁移。待修复所有问题并准确预估迁移所需的时间后，再进行正式迁移，以最大限度降低对业务的影响。
3. 系统集成与配置
将Cloud产品与客户的现有系统进行集成，包括用户数据、插件工具与第三方产品集成等，并支持设置单点登录。
4、项目管理咨询
依据具体业务场景，制定统一的项目管理方案，实现云上对不同类型项目统一管理的需求。
将Cloud产品与客户的现有系统进行集成，包括用户数据、插件工具与第三方产品集成等，并支持设置单点登录。
https://www.shdsd.com/atlassian/cloud/index.html从DC/Server版迁移到Cloud版是企业数字化转型的重要一步。尽管迁移过程可能存在一定的复杂性，但通过龙智的专业服务，我们可以帮助汽车企业高效、平稳地完成这一转型。
以上就是本次直播的回顾内容，感谢阅读！
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