如今敏捷正在进入越来越多的企业，于是诞生了越来越多的敏捷人你已经踏上探索敏捷的道路了吗？敏捷之路漫漫敏捷人将上下而求索，小编为大家搜罗了十本书籍推荐内容涉及到Scrum，精益看板工具等，希望能够帮助每位敏捷小伙伴更深入地学习敏捷！

《敏捷回顾：团队从优秀到卓越之道》

(小編发现英文原版是三位作者，但是中译版本只有两位作者不知道是发生了什么呢）

本书被作为PMI-ACP的考试指定教材。结合实际案例本书深叺阐述了敏捷回顾的基本理论和可操作性的工具、方法及流程，您将看到如何构建敏捷回顾会议如何专门针对团队和组织设计回顾方法，如何使回顾方法有效地运行在敏捷会议中并且如何进行必要的更改以及如何扩展这些回顾会议方法。 同时您将学习如何处理问题并茬整个项目中有效地实施解决方案。这是一本值得所有团队领导、Scrum Master以及致力于提升团队应对能力、学习能力和执行能力的有志之士的选择！

《如何构建敏捷项目管理团队：Scrum Master ,敏捷教练与项目经理的实用指南》

又一本PMI-ACP的考试指定教材本书结合作者的亲身经历告诉读者如何建立┅个高性能的敏捷项目管理团队，以及最终成为一名优秀的敏捷教练实施敏捷的过程充满挑战，一个敏捷教练必须学会观察团队和人员对这些观察到的内容进行思考，并学会处理个人的偏见和情绪本书在各环节上都写得较具体，可操作性强适合在项目开展期间不断哋去理解和运用。阅读本书将会一步一步地帮助你将所有的观察和思考付诸于实际行动从而更好地服务于一个敏捷开发团队，使我们变嘚一天比一天更优秀

《Scrum敏捷项目管理实战》

Ken Schwaber在软件开发行业有30年经验，是敏捷过程革命的领导人也是Scrum的开发人员之一。作为2001年“敏捷宣言”的签署人之一他创建了Scrum联盟，先后培训了47000名合格的ScrumMaster在本书中，Ken Schwaber分析了一系列具有启发性的案例根据自身在企业多年的Scrum实施经驗，清晰地呈现出每个环节所面对的问题读者将理解如何使用Scrum解决复杂问题，驱动更优成果更快交付更具有价值的软件产品。

《Scrum 敏捷軟件开发》

Mike Cohn作为敏捷联盟创始人之一著有《用户故事与敏捷方法》《Scrum敏捷软件开发》等多部脍炙人口的敏捷实践著作。《Scrum敏捷软件开发》内容丰富理论联系实际，对人员、团队和项目管理有非常直接可行的指导原则萃取Mike Cohn敏捷思想之精华，全景呈现Scrum敏捷成功之点滴

《敏捷软件开发实践估算与计划》

Mike Cohn的又一大作，本书讨论了敏捷估算与计划背后的哲学思想并通过列举现实世界的例子和项目案例具体展礻了如何完成工作，绝对是你开发工具箱中必不可少的敏捷估算“利器”

《精益思想》于1996年秋季首次出版，历经20年畅销十多个国家，累计销量上百万册这是一部经典的精益生产管理巨著，不论是否做生产管理工作的读者读这本书都会颇有收益，这本书系统地讲解了 scrum Φ流程和团队中的各种问题,James P.Womack--这位世界上首屈一指的精益生产理念的专家用简单的文字，生动的案例手把手地教给我们精益的理念。

《看板方法:科技企业渐进变革成功之道》

本书由看板方法创始人David J. Anderson亲自编写是看板方法的奠基之作。看板方法是近年来软件开发社区流行的噺型管理方法它能在不大幅改变原有开发流程的情况下，有效提高开发效率它最突出的两个特点：实施阻力小、切实有效。这也正是咜迅速走红的原因本书既是看板方法的快速上手指南，又提供了丰富的理论内容！

《硝烟中的Scrum和XP——我们如何实施Scrum》

《硝烟中的Scrum和XP:我们洳何实施Scrum》源自真实的故事Henrik Kniberg以过来人的身份，回顾了他在一年时间内带领40人团队实施敏捷转型和持续过程改进的亲身经历其中包含了夶量生动的实例，描述的也是日常开发中会遇到的实际问题通过工作场景不断去解析项目怎样做，怎样跟踪怎样变化，怎样组织简潔实用。

《用户故事与敏捷方法》

《用户故事与敏捷方法》为软件行业提供了一种节省时间和消除重复工作的需求管理方法.Mike Cohn在本书中提供詳尽的蓝图来指导我们如何编写用户故事.如何把它们应用于软件开发生命周期中内容包含如何编写理想的用户故事，造成用户故事不理想的原因有哪些如何在无法与用户交流的情况下有效地搜集用户故事.如何对已经写好的用户故事进行整理、排列优先级及在此基础上进荇计划、管理和测试等。

对于软件开发而言用户故事地图是一个很有价值的工具，但前提是你必须明白它的用途和正确用法用户故事哋图很容易被误解和误用，因此《用户故事地图》深入解释了如何用它来帮助团队始终聚焦于用户及其需求，而不是热哀并痴迷于单个炫酷的产品特性而迷失方向Mike Cohn的这本《用户故事地图》也长期位居亚马逊最畅销商品位列。

absent(v instant-vector)如果传递给它的向量具有任何元素则返回空向量;如果传递给它的向量没有元素，则返回值为1的1元素向量

这对于在给定度量标准名称和标签组合不存在时间序列时发出警报非常有用。

在第二个例子中absent()试图从输入向量中导出1元素输出向量的标签。

对于每个输入时间系列changes(v range-vector) 将返回其值在所提供的时间范围內更改的次数作为即时向量。

delta(v range-vector)计算范围向量v中每个时间系列元素的第一个和最后一个值之间的差值返回具有给定增量和等效标签的即时姠量。 delta被外推以覆盖范围向量选择器中指定的全时间范围因此即使样本值都是整数，也可以获得非整数结果

以下示例表达式返回现在囷2小时之前CPU温度的差异：

delta应仅用于仪表。

deriv(v range-vector)函数计算一个范围向量v中各个时间序列二阶导数，使用
deriv应仅用于仪表

每个样本必须具有标签le，其中标签值表示桶的包含上限 （没有这种标签的样本会被忽略。）直方图度量标准类型自动提供带有_bucket后缀和相应标签的时间序列

使鼡rate()函数指定分位数计算的时间窗口。

示例：直方图度量标准称为http_request_duration_seconds 要计算过去10m内请求持续时间的第90个百分位数，请使用以下表达式：

以下表达式按作业聚合第90个百分点：

要聚合所有内容请仅指定le标签：

histogram_quantile()函数通过假设桶内的线性分布来插值分位数值。 最高桶必须具有+Inf的上限 （否则，返回NaN）如果分位数位于最高桶中，则返回第二个最高桶的上限 如果该桶的上限大于0，则假设最低桶的下限为0.在这种情况下在该桶内应用通常的线性插值。 否则对于位于最低桶中的分位数，返回最低桶的上限

如果b包含少于两个桶，则返回NaN 对于φ<0，返回-Inf 对于φ> 1，返回+Inf

sf和tf都必须介于0和1之间。

idelta(v range-vector)计算范围向量v中最后两个样本之间的差异返回具有给定增量和等效标签的即时向量。

idelta只能用于儀表

increase(v range-vector)计算范围向量中时间序列的增加。 单调性中断（例如由于目标重启而导致的计数器重置）会自动调整 增加外推以覆盖范围向量选擇器中指定的全时间范围，因此即使计数器仅以整数增量增加也可以获得非整数结果。

以下示例表达式返回范围向量中每个时间系列在過去5分钟内测量的HTTP请求数：

increase只应与counters一起使用 它是rate(v)的语法糖乘以指定时间范围窗口下的秒数，应该主要用于人类可读性 在记录规则中使鼡rate，以便每秒一致地跟踪增量

irate(v range-vector)计算范围向量中时间序列的每秒即时增长率。 这基于最后两个数据点 单调性中断（例如由于目标重启而導致的计数器重置）会自动调整。

以下示例表达式返回范围向量中每个时间序列的两个最新数据点的最多5分钟的HTTP请求的每秒速率：

只应在繪制易失性快速移动计数器时使用irate 警报和缓慢移动计数器的使用率，因为速率的简短更改可以重置FOR子句并且难以阅读完全由稀有峰值組成的图形。

注意当将irate()与聚合运算符（例如sum()）或随时间聚合的函数（任何以_over_time结尾的函数）组合时，请始终首先采用irate()然后进行聚合。 否則当目标重新启动时，irate()无法检测计数器重置

此示例将返回一个向量，每个时间序列都有一个foo标签其中添加了值a,b,c：

如果匹配，则返回時间序列标签dst_label替换为替换扩展。 $1替换为第一个匹配的子组$2替换为第二个等。如果正则表达式不匹配则返回时间序列不变。

此示例将返回一个向量每个时间序列都有一个foo标签，其值为a：

log2(v instant-vector)计算v中所有元素的二进制对数特殊情况等同于ln中的特殊情况。

rate(v range-vector)计算范围向量中时間序列的每秒平均增长率 单调性中断（例如由于目标重启而导致的计数器重置）会自动调整。 此外计算推断到时间范围的末端，允许錯过刮擦或刮擦循环与范围的时间段的不完美对齐

以下示例表达式返回范围向量中每个时间系列在过去5分钟内测量的每秒HTTP请求率：

rate应仅鼡于计数器。 它最适用于警报和缓慢移动计数器的图形

注意，当将rate()与聚合运算符（例如sum()）或随时间聚合的函数（任何以_over_time结尾的函数）组匼时始终首先采用rate()，然后聚合 否则，当目标重新启动时rate()无法检测计数器重置。

对于每个时序数据resets()在所提供的时间范围内返回计数器重置次数作为即时向量。 两个连续样本之间的值的任何减少都被解释为计数器重置

resets()只应与计数器一起使用。

round(v instant-vector, to_nearest 1= scalar)将v中所有元素的样本值舍叺为最接近的整数 通过四舍五入解决关系。 可选的to_nearest参数允许指定样本值应舍入的最近倍数 这个倍数也可能是一个分数。

给定单元素输叺向量scalar(v instant-vector)将该单个元素的样本值作为标量返回。 如果输入向量不具有恰好一个元素则scalar将返回NaN。

time()返回自1970年1月1日UTC以来的秒数 请注意，这实際上并不返回当前时间而是返回计算表达式的时间。

以下函数允许聚合给定范围向量的每个系列随时间的变化并返回具有每系列聚合结果的即时向量：

请注意即使值在整个时间间隔内的间隔不均匀，指定时间间隔内的所有值在聚合中都具有相同的权重