云上研发效能实践

1. 云上研发效能实践王雄

2. 讲师简介请插入您的照片王雄腾讯TEG云架构平台部技术专家腾讯TEG云架构平台部技术专家原AWS DevOps 部门Tech Lead

3. 目录 • 云研效运营的背景、挑战、与现状 • 腾讯云的质量与效率背景 • 应对策略、思考、与实践 • Q&A

4. 摘要 • DevOps 在Amazon是全栈工程师，在腾讯是不同角色，差异在哪？ • 研效到底是什么东西？概念这么多，解决什么问题？ • 云厂商是最大的企业服务商，面临的挑战和互联网企业有什么不同？ • 腾讯作为云厂商面临的实际情况和应对措施有什么不同？

5. DevOps 需求 PM Dev Test 开发 Amazon Tencent Tencent 持续集成测试运营 Amazon Tencent Operator QA 部署 Tencent Tencent

6. 研效概念映射生产力工具 Productivity Tools 产品创新 Production Innovation 技术领导力 Technical Leadership 需求流程规范架构设计构建能力构建能力服务体系 Lead Time 设计评审制品管理发布部署故障处理代码评审压力测试缺陷管理监控日志代码准入兼容性测试性能测试代码缺陷率用例管理系统质量卓越运营 Operational Excellence

7. DevOps 背景下的开发/测试/运维 • 测试左移，运维左移，安全左移的对开发挑战，对产品收益难以体现； • 驱动环节多以开发角色为主，产品周期里的其他角色参与度不高；

8. 云上挑战互联网规模客户产品运营 • 基础设施 • 需求量级 • MVP? • 开发还是运维？ • 创新挑战 • 沟通机制 • 系统集成 • 自动部署 • 持续运营 • 成本效率 • 生态对齐 • 自动监控

9. 腾讯云存储与CDN挑战分布式存储 EB级别数据库数据库互联网基础服务 CDN 快手、拼多多、 100T+ • EB级别存储和数据库数据安全, 12个9的数据安全，99.99可用性; • 百万实例，不同物理机器类型，和云原生环境； • 云上客户咨询与工单爆炸型增长； • 100+% YoY 快速业务增长与质量挑战；

10. 实践分享 • 全周期管控产品质量； • 全自动设备管理； • 客户服务改进； • 在老业务上建立数据分析中台； • 数据化管控；

11. 有什么曲折、经验教训是什么 • 万事开头难； • Say No； • 保持一致性； • Pick up your fight； • 降低期望值；

12. 关键实践一: 全周期的质量把控产品设计实现数据冗余度； • 数据丢失； • 数据校验；数据重复情况处理； • 数据恢复； • 数据冗余； • 错误注入；运营 • 工具预案；

13. 关键实践二: 全自动设备管理采购 • 简化设备模型、简化生命周期； • 规范定义设备验收环节，确保质量卡点； • 业务流程基于工作流集中管理；维修 • 统一收拢资源池降低成本；验收设备生命周期 • 打通硬件上下架和软件上下架流程；软件上下架资源池上下架

14. 关键实践三: 提升服务响应能力 ChatOp s T2000 客户工单 • 行业对标，根据腾讯实际情况建立内部服务体系，T2000； • 对标行业 99% 工单响应率、98% 结单率； • 智能化客服响应，知识库降低透传率；开发

15. 关键实践四: 在老业务上建立数据中台数据分析业务 • 适配方式灵活；模型训练 OLAP • 降低故障定位时长；数据模型 • 持续提升服务质量；数据加工层（统一数据标准）统一存储数据采集层（过滤无效数据）分散的日志格式控制平面缓存元数据路由

16. 关键实践五: 规范与数据驱动自动跟进数据驱动规范自动化 • 规范集成； • 数据规范； • 邮件、企业微信； • 规范管控； • 指标设计、统一理解； • 日报、周报、月报； • 规范审计 • 结果与观察指标； • 改进措施自动化；

17. 案例总结 • 数据安全信心指数提升、数据安全数据可量化； • 机器类导致业务故障清0，成本降低几千万/年； • 员工咨询满意度提升95%； • 故障定位时长降低50%； • 数据化驱动、产品质量，例如：代码覆盖率、测试覆盖率；

18. 下一步启示 • 满足产品快速迭代需求，全自动部署; • 建立更完善的数据模型，更加智能化数据中台；

19. 关注msup公众号获取更多工程效能实践案例