大数据时代如何提升研发效率

作者：刘楚蓉

团队：腾讯移动品质中心TMQ

随着大数据时代兴起，越来越多新领域业务兴起，如智能推荐、内容搜索、机器人对话等，通过传统手段测试无法快速反馈新领域业务质量，本文旨在提供一种解决问题定位效率，提升研发效率的方法思路，可以尝试用于解决功能数据链路长，难以快速定位问题，耗费人力的问题。

一、解决方案思路

传统测试手段可能存在后台服务log不够完善，缺乏上下文信息，且测试与问题解决流程分离，存在问题复现环境构造成本高等问题，本文分享的解决方案核心内容主要是一体化流程解决发现问题-定位问题-解决问题效率问题，通过梳理各层链路功能，对于问题定位的关键信息进行打点，通过平台化展示各层链路的定位信息，发现问题时可即时提bug单，并把bug信息统一收敛到平台，在平台进行问题记录及解决，整体形成信息聚类及bug闭环分析。可作用于搜索、机器人对话、智能推荐等链路复杂的领域，不管是业务体验、功能测试、bug定位、badcase定位，都可以通过平台统一流程化提升研发效率。

二、测试流程

该方法应用于AI对话、搜索、智能推荐等产品中，在平台中，可详细查看功能链路各层处理逻辑及数据，如用户画像、算法逻辑、排序逻辑、分词逻辑等，发现时可在平台直接提bug单并快速解决。

大体测试流程如下：

三、实现框架

数据埋点：主要进行后台模块逻辑梳理，在各环节模块打点，这里跟业务相关，需要分析业务中发现问题时的分析流程及分析信息，进一步尝试把这些信息可视化。

后台交互：主要进行输入请求，拉取结果信息，以及辅助分析的后台各模块log详细信息。需要根据后台服务通讯协议进行交互。

信息管理：主要管理测试过程拉取的上下文信息、log信息、提bug单时的上下文状态、bug单信息。

页面展示：展示测试流程页面、log信息、问题列表、日志字段说明等信息。

四、举个实例

以AI对话为例，本小节分享在AI对话如何通过统一平台提升研发过程问题定位解决效率。

流程说明：

（1）后台信息埋点：主要对后台模块进行关键信息打点，例如控制模块、自然语言处理模块、机器人意图匹配模块等。为避免线上服务影响，后台服务收到请求时识别请求是否带debug标志，如果是，才输出埋点信息。

（2）数据请求：在页面输入对话信息，点击发送后，通过后台请求数据结果，同时拉取该请求在后台模块中处理的逻辑信息。点击log可展开详细的log信息，在不同人员体验过程，详情的log信息可以辅助提升分析效率，如下图所示(为让角色可理解log信息，log信息说明也通过平台化展示)：

（3）一键提单：如果发现问题，可在对话界面中点击“记录问题”，输入case描述，便可进行问题记录。此时提单后会记录上下文信息，后台服务log等。

（4）定位解决：开发人员定位解决问题时，可以直接进入平台上问题列表看到提的单，点击可查看详情，且记录了上下文信息及详细的各模块信息辅助分析。

（5）其他分析工具：除了上下文log，在平台中，根据业务需求，也增加了其它辅助分析工具，如文本分析工具，可分析一句话的分词结果正确性，词组的相似词等，可进一步提升问题定位效率。

五、小结

本文分享的是针对目前大数据业务领域因链路复杂、交互服务多而出现的定位问题及解决问题效率低下问题，可以如何通过平台一体化流程实现发现问题-定位问题-解决问题在项目中的快速落地，有效解决传统测试流程中发现问题与定位问题环节隔离，定位效率及解决效率低，投入人力大的问题，进而提升研发效率。平台可以根据各业务不同扩展不同能力，如利用信息聚类实现问题批量分析能力、评测语料管理、测试任务管理等能力。

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