来自灵魂的拷问，能否针对每个需求，准入阶段一切的义务都需求跑一遍，假设只改了日志类函数等场景，有必要跑那么重的构建？答案一定是不需求的，但是怎样判别哪些义务是需求跑，哪些义务是可以跳过的呢？

2. 完成

基于智能构建中台才能，结合业务特性，以及白盒剖析、历史义务结果等特征，以策略智能决策义务能否需求运转，打破流水线义务机械重复执行的现状，让数据和算法策略替代人来关于流水线义务裁剪停止决策，进而提升流水线运转效能。

△图表 8：智能构建系统

2.2.3 测试剖析：功用白盒剖析 1. 背景

为了避免速度衰退，功用diff测试曾经是测试才能必不可少的一环，工程才能曾经完备，但是关于功用测试结果的剖析依然是这其中的耗时耗力的任务：

功用测试报告包括上百个目的项，要如何剖析呢？

系统级长尾耗时波动成绩困扰已久，单一阶段耗时的99.9分位值很难判别能否异常，怎样有效的阻拦长尾好转呢？

模块级耗时目的异常，如何判别是由于系统缘由惹起的波动，还是代码变更惹起的下跌，降低剖析成本呢？

2. 完成

（1）基于dapper的长尾好转阻拦： 基于RD的全局功用剖析系统（dapper system），我们曾经具有了系统功用的可观测性，将dapper与线下功用测试结协作为数据依据，再加上业务策略算法做决策，我们就具有了长尾好转阻拦的才能。

△ 图表 9：功用测试白盒剖析-长尾阻拦

（2）基于白盒代码剖析波动消弭： 基于dapper耗时日志剖析结果，结合函数调用链剖析，预估耗时影响，以及增量代码所影响的耗时阶段，对异常波动停止消弭矫正

△ 图表 10：功用测试白盒剖析-波动消弭

2.2.4 无人值守：流程智能流转 1. 背景

前面引见的主要集中在研发自测->准入测试各个阶段的效率的提升，效率提升之后，流水线还是需求依赖于人力以及阅历停止判别以及流程上的流转，那么这部分的人力，我们能否可以经过数据以及算法来替代人来做决策，让流水线在各个阶段之间愈加的丝滑的流转呢？

2. 完成

从需求环节末尾，在每个节点，经过质量度模型&风险评价指点流程流转；在阶段的终点，开掘本次变更引入的风险，以及风险发作的概率，相应的影响，结合风险矩阵停止风险的评价，并在各个阶段终点，综合阶段的数据以及特征，评价风险升级等状况，指点能否可以转入下一阶段，最终给出需求上线的综合风险，完成流程上的无人值守。

2.3 发布&上线部署阶段--该阶段主要提升部署效率 1. 背景

上线部署阶段的效率决议了整个产品可以到达的发布频率的下限，可以降低需求待上线的等候耗时，所以2020年Q3 结合RD、OP、EE针对上线部署环节效率提升做了专项优化。

2. 完成

主要从流程标准、平台优化、工程才能3个维度，部署包裁剪、并发起态调整、重启耗时优化、监控才能智能化等几个方面入手，针对打包、部署、后置反省、人工反省各个阶段做相应的效能优化。

△ 图表 11：上线部署耗时优化方案以及效果

三、总结&效 果

经过研发业务框架&执行引擎、研发测试一体化、智能流水线、流程智能流转，上线效率提升等等一系列的树立，引荐技术方向效能清楚提升：50%+的需求完成天级研发测试交付，且线上质量颠簸，稳中有升。

形式创新： 完成研发测试一体化，RD在研发进程中应用优质的测试相关效劳停止质量保障的自主测试形式，自主测试率大幅提升，从而提升需求交付效率；

天级交付&吞吐上升： 交付需求400+/周，其中50%+的需求可以天级研发测试交付；

人效提升： 经过流水线波动性提升、自动标注、智能客服等，大大的释放了QA在流水线运维投入的人力；经过测试评价以及流程智能流转，完成部分项目无需QA投入，无人值守，QA人效失掉提升；

质量颠簸： 迭代效率大幅提升的状况下，质量保持颠簸，且稳中有升，线上成绩数颠簸下降。

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