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质量专栏“他山之石” - 第二期
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质量专栏“他山之石” - 第二期
质量专栏“他山之石” - 第二期
飞书用户24472023年7月24日修改
🔹 期刊内容 🔹
①【变更管控】阿里-支付宝统一运营变更核心
小编：支付宝的统一运营变更做得相对体系（文章也写得比较抽象，需要斟酌话术），也沉淀出完整的工程能力和平台，整体会显得比较重，思路上值得借鉴。
质量问题
在数字化转型的过程，业务由粗放式运营演进为精细化运营，支付宝域内逐渐演进出P2C、P2B、B2C等各大运营体系。业务的发展也带来了运营平台数量的激增，截止当前，支撑各大运营体系的后台数量已达到50+，并且为了支撑运营活动快速迭代，各平台采用配置化架构，通过配置免开发的方式供业务小二直接使用。
配置化架构带来高效和便利的同时，也带来技术风险敞口扩大，原因有3点：
1.
传统代码实现需求有完善的研发与质量保障流程，配置化架构的每次操作，没有技术专职投入保障，无法通过code review，以及线下/线上的测试回归保证正确性；
2.
配置化平台大多是面向小二内部的产品， 区别于对外部客户的系统，本身产品设计上并没有很高要求，稳定性成熟度低，三板斧机制偏弱；
3.
配置平台的使用对象是内部运营小二，大多数用户不具备技术风险保障的意识和专业性，且很多新用户不清楚平台的各种概念及规则。
方案介绍
宏观上看，先做变更分层，分为 SaaS 变更、PaaS 变更、IaaS 变更。其中 PaaS 和 Iaas 比较稳定，源自固定平台，变更语义明确，可以通过中心化的标准方案解决；而 SaaS 变更来自不同业务线，需要交有业务线去沉淀。
风险分类上，业务风险上浮，通用风险下沉。通用风险由统一的中台来处理，opscloud 作为风险防御平台对外提供通用防御能力，解决通用基础风险，不同的运营平台中接入 opscloud 来集中防控运营变更风险。
基于 opscloud 这个阵地，下沉五大标准能力：事前的变更分析、规则检查、业务验收；事中的变更推进；事后的问题发现。
同时以开放集成的方式，吸收业务特色的能力到配置防御流程中，解决业务个性化风险。
这里涉及的关键技术下面展开介绍。
数据引擎
将数据语义化分解，转化成可表达、可比较、可配置的规则结构，“数据”锁描述的类型可以是 DB、GROOVY、HTTP、tr、ODPS(阿里数仓解决方案) 等不同来源的数据，在选择具体的某个节点下的数据，平台可以自动将数据切割为 KV 数据对呈现，提供一些基本的逻辑运算（如是否包含、是否数组包含、正则、数组相等、数据类型等）和诸如 $.comparePositionCrowdCheck[*].failedCnt 等参数化规则来表达防御配置。
数据引擎的作用是将上述处理能力封装并产品化提供，业务方部署场景模型及检测规则全流程，都可以采用配置化的方式，提升业务方部署效能，0代码编写成本的规则部署能力，重点解决配置的业务语义识别和静态数据检测的问题。