当业务规模较小时，运维、测试、数据分析、管理等支撑功能通常由各个系统或团队独立完成。随着业务规模扩大，系统复杂度增加，子系统数量增多，如果继续采取独立完成这些支撑功能的方式，会导致大量重复工作。因此，我们自然会想到将这些支撑功能平台化，以避免重复造轮子，减少不规范带来的沟通和协作成本。

运维平台

运维平台的核心职责可以分为四大部分：配置、部署、监控和应急，每个职责对应系统生命周期的一个阶段，如下图所示。

配置：主要负责资源管理，例如机器管理、IP地址管理、虚拟机管理等。

部署：主要负责将系统发布到线上，包括包管理、灰度发布管理和回滚等。

监控：主要负责收集系统上线后的运行数据并进行监控，以便及时发现和解决问题。

应急：主要负责处理系统故障，例如停止程序、下线故障机器和切换IP等。

运维平台的核心设计要素是“四化”：标准化、平台化、自动化、可视化。

标准化

需要制定运维标准，规范配置管理、部署流程、监控指标和应急能力等，让各系统按照统一的运维标准来实现，避免不同系统采用不同的处理方式。标准化是运维平台的基础，没有标准化就无法建立有效的运维平台。那么，如果某个系统无法自行改造来满足运维标准该怎么办呢？常见的解决方法是不对系统本身进行改造，而是通过中间层来完成规范适配。例如，某个系统通过RESTful接口查询当前的性能指标，而运维标准要求通过日志定时上报性能数据，那么可以编写一个定时程序访问RESTful接口获取性能数据，然后转换为日志格式上报到运维平台。

2. 平台化

传统的手工运维方式需要大量人力投入，效率低且容易出错。因此，需要在运维标准化的基础上，将相关操作集成到运维平台中，通过平台来完成运维工作。

运维平台的优势有：

运维标准可以固化到平台中，运维人员无需死记硬背运维标准。

运维平台提供简便的操作，相比之下人工操作低效且容易出错。

运维平台具备可复用性，一套运维平台可以支持数百甚至上千个业务系统。

3. 自动化

传统的手工运维方式需要大量人力投入，效率低且容易出错。因此，需要在运维标准化的基础上，将相关操作集成到运维平台中，通过平台来完成运维工作。

运维平台的优势有：

运维标准可以固化到平台中，运维人员无需死记硬背运维标准。

运维平台提供简便的操作，相比之下人工操作低效且容易出错。

运维平台具备可复用性，一套运维平台可以支持数百甚至上千个业务系统。

4. 可视化

运维平台拥有大量数据，如果完全依赖人工查询和判断，效率会非常低。尤其是在故障应急时，时间至关重要，解决问题分秒必争，减少一分钟的处理时间可能挽回数十万元的损失。可视化的主要目的是提升数据查看的效率。

可视化的原理类似于汽车仪表盘。如果数据只是以一连串数字显示在屏幕上，大多数人会觉得眼花缭乱，而且很难将数据与具体情况联系起来。而有了仪表盘，通过指针的偏离幅度和指针指向区域的颜色，可以一目了然地判断当前状态是低速、中速还是高速。

可视化相比简单的数据罗列，具备下面这些优点：

能够直观地看到数据的相关属性，例如，汽车仪表盘中的数据最小值是 0，最大是 100，单位是 MPH。

能够将数据的含义展示出来，例如汽车仪表盘中不同速度的颜色指示。

能够将关联数据整合一起展示，例如汽车仪表盘的速度和里程。

测试平台

测试平台的核心职责自然是测试，包括单元测试、集成测试、接口测试和性能测试等，都可以在测试平台上完成。

测试平台的主要目的是提高测试效率，从而提升产品质量，其设计关键在于自动化。传统的测试方式依赖测试人员手工执行测试用例，效率低且重复工作多。通过测试平台提供的自动化能力，测试用例可以反复执行，无需人工干预，大大提升了测试效率。

为了达到“自动化”的目标，测试平台的基本架构如下图所示。

1. 用例管理

测试自动化的主要手段是通过脚本或代码进行测试。例如，单元测试用例是代码编写的，接口测试用例可以用 Python 编写，可靠性测试用例可以用 Shell 编写。为了能够重复执行这些测试用例，测试平台需要对它们进行管理，管理维度包括业务、系统、测试类型和用例代码。例如，网购业务的订单系统的接口测试用例。

2. 资源管理

测试用例需要在具体的运行环境中才能执行，运行环境包括硬件（如服务器、手机、平板电脑等）、软件（如操作系统、数据库、Java 虚拟机等）和业务系统（被测试的系统）。

除了性能测试，一般的自动化测试对性能要求不高。因此，为了提升资源利用率，大多数测试平台会使用虚拟化技术，如虚拟机和 Docker 等，来充分利用硬件资源。

3. 任务管理

任务管理的主要职责是将测试用例分配到具体的资源上执行，并跟踪任务的执行情况。任务管理是测试平台设计的核心，它将测试平台的各个部分串联起来，完成自动化测试。

4. 数据管理

测试任务执行完成后，需要记录各种相关数据（例如，执行时间、执行结果、用例执行期间的 CPU 和内存占用情况等）。这些数据具有以下作用：

• 展示当前用例的执行情况。

• 作为历史数据，方便后续测试与历史数据进行对比，发现明显的变化趋势。例如，某个版本后单元测试覆盖率从 90% 下降到 70%。

• 作为大数据的一部分，可以基于测试任务数据进行一些数据挖掘。例如，某个业务一年执行了 10000 个用例测试，另一个业务只执行了 1000 个用例测试，而两个业务的规模和复杂度差不多，为何差异这么大？

数据平台

数据平台的核心职责主要包括三部分：数据管理、数据分析和数据应用。每一部分又包含更多的细分领域，详细的数据平台架构如下图所示。

1. 数据管理

数据管理涵盖数据采集、数据存储、数据访问和数据安全四个核心职责，是数据平台的基础功能。

• 数据采集：从业务系统收集各类数据，如日志、用户行为、业务数据等，并将这些数据传送到数据平台。

• 数据存储：将从业务系统采集的数据存储在数据平台中，以便后续数据分析使用。

• 数据访问：对外提供各种协议用于读写数据，如SQL、Hive、Key-Value等读写协议。

• 数据安全：通常情况下，数据平台是多个业务共享的。部分业务的敏感数据需要保护，以防被其他业务读取或修改，因此需要设计数据安全策略来保护数据。

2. 数据分析

数据分析包括数据统计、数据挖掘、机器学习和深度学习等细分领域。

• 数据统计：根据原始数据统计相关总览数据，如PV、UV、交易额等。

• 数据挖掘：为与机器学习和深度学习区分开来，这里指传统的数据挖掘方式。例如，有经验的数据分析人员基于数据仓库构建规则来分析数据，发现隐含的规律、现象或问题。经典案例是沃尔玛发现啤酒与尿布的关联关系。

• 机器学习和深度学习：这些是数据挖掘的一种具体实现方式。由于其实现方式与传统数据挖掘方式差异较大，因此数据平台在实现机器学习和深度学习时，需要针对其独立设计。

3. 数据应用

数据应用非常广泛，包括在线业务和离线业务。例如，推荐系统和广告属于在线应用，报表生成、欺诈检测和异常检测等属于离线应用。

数据应用能发挥价值的前提是具备“大数据”。只有当数据规模达到一定程度时，基于数据的分析和挖掘才能发现有价值的规律、现象或问题。如果数据规模不大，通常只需做好数据统计即可，特别是对于许多初创企业，无需一开始就参考BAT构建自己的数据平台。

管理平台

管理平台的核心职责就是权限管理，无论是业务系统（例如，淘宝网）、中间件系统（例如，消息队列 Kafka），还是平台系统（例如，运维平台），都需要进行管理。如果每个系统都自己来实现权限管理，效率太低，重复工作很多，因此需要统一的管理平台来管理所有的系统的权限。

1. 身份认证

确认当前操作人员的身份，防止非法人员进入系统。例如，不允许匿名用户访问系统。为了避免每个系统独自管理用户，通常会使用企业账号进行统一认证和登录。

2. 权限控制

根据操作人员的身份确定其操作权限，防止未经授权的人员进行操作。例如，不允许研发人员访问财务系统查看其他人的工资。