Apa Itu Backlog?

Backlog adalah konsep rekayasa software yang berkaitan dengan struktur data, pemrograman, arsitektur, pengujian, deployment, atau operasi sistem untuk membangun aplikasi yang dapat dipelihara. Dalam praktiknya, istilah ini muncul ketika software engineer, architect, QA, DevOps, dan product team perlu mengelola rekayasa perangkat lunak, arsitektur, testing, deployment, dan operasi dengan keputusan yang dapat dijelaskan, bukan sekadar mengikuti tool atau tren.

Agar tidak menjadi istilah teoritis, tim dapat mendokumentasikan keputusan, baseline, dan perubahan yang dilakukan. Gunakan lead time, deployment frequency dan defect rate sebagai indikator, lalu periksa kembali apakah hasilnya benar-benar mendukung tujuan awal.

1. Untuk Backlog, tentukan konteks penggunaan Backlog dan keputusan apa yang perlu dibantu oleh istilah ini.
2. Identifikasi komponen yang terlibat, misalnya requirement, code, dan source code.
3. Terapkan pada ruang lingkup yang jelas dan dokumentasikan asumsi agar tim memakai definisi yang sama.
4. Evaluasi dampaknya menggunakan indikator seperti lead time dan deployment frequency.

• Menghubungkan pekerjaan teknis atau operasional dengan hasil yang dapat dipahami oleh pemilik bisnis.
• Membuat definisi dan ruang lingkup Backlog lebih konsisten ketika digunakan oleh beberapa tim.
• Membuat hasil Backlog dapat ditinjau bersama indikator seperti lead time, deployment frequency, dan defect rate.
• Mengurangi pekerjaan ulang akibat keputusan yang tidak terdokumentasi atau definisi yang berbeda.

Tim biasanya membutuhkan Backlog ketika insiden produksi sulit dianalisis karena log dan observability tidak memadai. Gunakan test suite untuk menyamakan konteks, data, dan keputusan yang akan diambil. Hasilnya dapat ditinjau melalui lead time dan deployment frequency.

Misalnya, insiden produksi sulit dianalisis karena log dan observability tidak memadai. Tim terlebih dahulu menetapkan baseline dan kriteria sukses, kemudian menggunakan Backlog untuk satu bagian proses. Setelah data cukup, mereka meninjau deployment frequency serta latency dan memasukkan keputusan lanjutan ke CI pipeline.

• Menerapkan Backlog tanpa menjelaskan tujuan, baseline, dan keputusan apa yang akan dipengaruhi.
• Menganggap korelasi sebagai penyebab tanpa melakukan verifikasi atau pengujian tambahan.
• Menerapkan aturan yang sama ke seluruh kasus meskipun konteks, audiens, atau batasannya berbeda.
• Menggunakan data yang periodenya, definisinya, atau sumbernya berbeda lalu membandingkannya seolah setara.